Things3 MCP 服务器集成

Things3 MCP 服务器集成

AI MCP Server Things3 Task Management

“Things3” MCP 服务器能做什么?

Things3 MCP Server 是一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器,专为将 AI 助手与 macOS 上的 Things3 任务管理应用无缝集成而设计。它通过开放 25+ 种专用工具,实现对 Things3 中任务、项目、区域和标签的全面管理控制,助力 AI 驱动的自动化工作流。通过该服务器,客户端可自动创建、读取、更新、删除及组织任务和项目,进行批量操作,并利用如自动标签创建与错误修正等智能功能。它桥接了 AI 系统与 Things3 生态,有效提升生产力,并支持个人或团队的高阶自动化任务管理,同时依托 AppleScript 优化与强健的错误处理机制。

提示词模板列表

仓库中未明确提及提示词模板。

资源列表

仓库或文档中未明确描述任何 MCP 资源。

工具列表

  • TODO 管理工具:用于在 Things3 中创建、读取、更新、删除、完成与取消完成任务的工具。
  • 项目管理工具:用于项目的创建、更新、组织与删除。
  • 区域管理工具:管理区域,包括组织与删除区域的工具。
  • 标签系统工具:用于创建、删除、管理分层标签,包括批量标签操作。
  • 批量操作工具:可一次性移动或批量更新多个条目(任务、项目等)。
  • 日志本搜索工具:可在 Things3 日志本中按日期范围搜索已完成条目。
  • 自动标签创建:在操作中引用标签时自动进行标签创建。
  • 错误修正工具:自动修复如日期冲突、标题缺失等常见问题。

本 MCP Server 的应用场景

  • 自动化任务管理:AI 代理可在 Things3 中自动创建、更新、完成或删除任务,简化个人效率工作流。
  • 项目与区域组织:开发者或团队可自动化组织项目与区域,管理项目全生命周期,确保所有条目均按自定义逻辑结构化。
  • 批量任务操作:批量更新、移动或完成任务与项目,节省日常维护时间。
  • 智能标签:自动生成并分配标签到任务与项目,确保组织与检索的一致性。
  • 高级日志本搜索:通过日期筛选搜索并分析已完成条目,便于回顾和输出效率报告。

如何配置

Windsurf

  1. 确保已在 macOS 上安装 Node.js (>= 16.0.0) 和 Things3。
  2. 获取或生成 Things3 认证令牌。
  3. 找到 Windsurf 配置文件。
  4. 使用以下 JSON 片段添加 Things3 MCP Server:
    {
      "mcpServers": {
        "things3": {
          "command": "npx",
          "args": ["things3-mcp@latest"],
          "env": {
            "THINGS3_AUTH_TOKEN": "your_auth_token_here"
          }
        }
      }
    }
    
  5. 保存并重启 Windsurf。
  6. 验证服务器已运行并连接。

Claude

  1. 确认已在 macOS 安装 Node.js (>= 16.0.0) 与 Things3。
  2. 获取 Things3 认证令牌。
  3. 打开 Claude 配置文件。
  4. mcpServers 部分插入如下内容:
    {
      "mcpServers": {
        "things3": {
          "command": "npx",
          "args": ["things3-mcp@latest"],
          "env": {
            "THINGS3_AUTH_TOKEN": "your_auth_token_here"
          }
        }
      }
    }
    
  5. 保存更改并重启 Claude。
  6. 确认服务器可访问。

Cursor

  1. 安装 Node.js (>= 16.0.0) 并确保在 macOS 上配置好 Things3。
  2. 生成 Things3 认证令牌。
  3. 编辑 Cursor 的配置 JSON。
  4. 添加 Things3 MCP Server 定义:
    {
      "mcpServers": {
        "things3": {
          "command": "npx",
          "args": ["things3-mcp@latest"],
          "env": {
            "THINGS3_AUTH_TOKEN": "your_auth_token_here"
          }
        }
      }
    }
    
  5. 保存并重启 Cursor。
  6. 检查服务器是否激活。

Cline

  1. 确保在 macOS 上安装 Node.js (>= 16.0.0) 及 Things3 应用。
  2. 配置 Things3 认证令牌。
  3. 找到并打开 Cline 配置文件。
  4. mcpServers 对象中加入:
    {
      "mcpServers": {
        "things3": {
          "command": "npx",
          "args": ["things3-mcp@latest"],
          "env": {
            "THINGS3_AUTH_TOKEN": "your_auth_token_here"
          }
        }
      }
    }
    
  5. 保存、重启 Cline,并验证 Things3 MCP Server 连接正常。

API 密钥安全

务必通过环境变量方式安全存储 Things3 认证令牌,如上述配置示例所示。切勿在代码仓库硬编码密钥。

示例:

{
  "mcpServers": {
    "things3": {
      "command": "npx",
      "args": ["things3-mcp@latest"],
      "env": {
        "THINGS3_AUTH_TOKEN": "your_auth_token_here"
      }
    }
  }
}

如何在工作流中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到你的 FlowHunt 工作流中,首先在 flow 里添加 MCP 组件,并将其连接到你的 AI 代理:

FlowHunt MCP flow

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置区,按如下 JSON 格式填写你的 MCP 服务器信息:

{
  "things3": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

配置完成后,AI 代理即可作为工具使用此 MCP,访问其全部功能。请根据实际情况将 “things3” 替换为你的服务器名,并更新 URL。


概览

部分可用性说明/备注
概览支持 AI 助手与 macOS Things3 集成
提示词模板列表仓库中未找到提示词模板
资源列表未明确描述任何 MCP 资源
工具列表任务/项目/标签/区域管理、批量操作、日志本搜索、错误修正等
API 密钥安全提供 THINGS3_AUTH_TOKEN 环境变量配置示例
采样特性(评估时非重点)未见采样特性支持

根据上述表格,Things3 MCP Server 在工具与集成说明方面实现较好,但缺乏标准化提示词模板、明确的 MCP 资源及高级 MCP 特性(如 roots、采样等)详细说明。作为单一目标集成,它表现扎实,但可通过丰富协议特性进一步提升。

MCP 评分

有 LICENSE 吗✅ (MIT)
有至少一个工具
分支数0
收藏数2

综合评分:5/10
该 MCP server 针对 Things3 集成表现稳健,工具覆盖广且配置清晰,但在标准 MCP 资源、提示词模板和高级 MCP 特性方面尚有不足,是一款优秀但尚未达到典范水平的 MCP 实现。

常见问题

Things3 MCP Server 有什么作用?

Things3 MCP Server 可以将 AI 助手与 macOS 上的 Things3 任务管理应用连接,实现任务、项目、区域和标签的自动创建、更新、组织与删除。它支持 25+ 种高级效率工具,包括批量操作与错误修复,助力高阶自动化工作流。

该集成提供了哪些工具?

它提供任务、项目、区域与标签的完整管理工具,批量操作,自动标签创建,带日期筛选的日志本搜索,以及常见问题的错误修正功能。

如何安全地提供 Things3 认证令牌?

始终使用环境变量存储你的 THINGS3_AUTH_TOKEN,如配置示例所示。切勿在配置或代码仓库中硬编码密钥。

可以让 FlowHunt 里的任意 AI 代理用吗?

可以,一旦配置好,FlowHunt 中的任何 AI 代理都可通过 MCP server 工具访问和管理你的 Things3 工作区。

此集成的典型应用场景有哪些?

典型场景包括自动任务管理、项目和区域组织、批量更新、智能标签和带有日期筛选的高级日志本搜索,用于效率分析。

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