Google Tasks MCP 服务器

“Google Tasks” MCP 服务器有什么作用？

Google Tasks MCP（Model Context Protocol）服务器是一款专为 AI 助手桥接 Google Tasks 而设计的工具，可实现 AI 驱动工作流与任务管理的无缝集成。通过将 Google Tasks 以 MCP 服务器形式暴露，支持 AI 客户端直接通过标准协议动作列举、读取、搜索、创建、更新和删除任务。这一集成让开发者或终端用户能够在 AI 增强环境中管理 Google Tasks 数据库，优化生产力工作流，并赋能更复杂的任务驱动型智能代理行为。对于希望自动化个人或团队任务管理、同步提醒，或构建与 Google Tasks 交互的自定义生产力工具的用户来说，此服务器尤为实用，且通过安全与标准化接口进行交互。

指令模板列表

仓库或文档中未明确提及指令模板。

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资源列表

• 任务（gtasks:///<task_id>）：
  代表 Google Tasks 中的单个任务。每个资源支持读取任务详情，包括标题、状态、截止日期、备注及其它元数据。可通过提供的工具对任务进行列举、创建、更新或删除。

工具列表

• search：
  通过查询字符串在 Google Tasks 中搜索任务，返回匹配任务详情。
• list：
  列举 Google Tasks 中所有任务，支持分页。
• create：
  新建任务，可选指定任务列表ID、标题、备注和截止日期。
• update：
  更新现有任务的标题、备注、状态或截止日期等详情。
• delete：
  从指定任务列表中删除任务。
• clear：
  清空 Google Tasks 列表中的已完成任务。

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典型应用场景

• 自动化任务管理：
  让 AI 助手根据对话上下文或工作流触发器自动创建、更新和清理任务，减少人工录入。
• 生产力工作流自动化：
  集成开发者或团队工作流，同步 Google Tasks 与项目里程碑、提醒或问题追踪器。
• 个人助手集成：
  允许虚拟助手（如 Claude）通过直接操作 Google Tasks 管理每日待办、标记完成或提醒到期任务。
• 自定义生产力工具开发：
  开发者可构建 AI 驱动的仪表盘或机器人，利用 Google Tasks 实现任务跟踪和管理。
• 任务批量操作：
  通过 AI 逻辑快速清理已完成任务或批量更新，节省重复性操作时间。

如何配置

Windsurf

1. 前置条件： 确保已安装 Node.js 并构建服务器（npm run build 或 npm run watch）。
2. 准备 OAuth 密钥： 将 gcp-oauth.keys.json 放在仓库根目录。
3. 编辑配置文件： 找到 Windsurf 的 MCP 服务器配置文件。
4. 添加服务器： 在 mcpServers 对象中插入如下 JSON 片段：

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. 保存并重启： 保存配置并重启 Windsurf 加载服务器。

密钥安全配置

使用环境变量存储敏感数据：

{
  "env": {
    "GOOGLE_CLIENT_ID": "your-client-id",
    "GOOGLE_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
  },
  "inputs": {
    ...
  }
}

Claude

1. 前置条件： 按上述方式安装 Node.js 并构建服务器。
2. 身份认证： 运行 npm run start auth 并在浏览器中完成 OAuth。
3. 定位配置文件： 编辑 Claude 的 MCP 服务器配置。
4. 添加服务器： 使用以下 JSON 片段：

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. 重启并验证： 重启 Claude 并确保服务器可用。

密钥安全配置

{
  "env": {
    "GOOGLE_CLIENT_ID": "your-client-id",
    "GOOGLE_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
  }
}

Cursor

1. 安装 Node.js 并构建服务器。
2. 如上设置 OAuth 和凭证。
3. 找到 Cursor 中 MCP 服务器的配置文件。
4. 插入以下内容：

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. 保存、重启并测试。

密钥安全配置

{
  "env": {
    "GOOGLE_CLIENT_ID": "your-client-id",
    "GOOGLE_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
  }
}

Cline

1. 确保前置条件： 已安装 Node.js，服务器已构建（npm run build）。
2. 准备 OAuth 密钥和凭证。
3. 找到 Cline 的 MCP 服务器配置。
4. 添加 MCP 服务器：

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. 保存、重启并验证。

密钥安全配置

{
  "env": {
    "GOOGLE_CLIENT_ID": "your-client-id",
    "GOOGLE_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
  }
}

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中集成 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流，请先在流程中添加 MCP 组件，并将其与您的 AI agent 连接：

点击 MCP 组件，打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，按如下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息：

{
  "gtasks": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

配置完成后，AI agent 就可以作为工具使用此 MCP，获得其全部功能和能力。请注意将 “gtasks” 替换为实际的 MCP 服务器名称，并将 URL 替换为您的 MCP 服务器地址。

概览

在上述两个表格对比下，Google Tasks MCP 是一款聚焦且实用性强的服务器，工具和资源支持良好，但缺乏指令模板与采样/根节点支持。综合现有信息，本 MCP 服务器在实用性与完整性方面可打 7/10 分。

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