Todos MCP 服务器

Todos MCP 服务器

一款注重隐私、支持 MCP 的待办事项应用,面向 AI 驱动的任务管理与自动化,可随时集成到您的 FlowHunt 工作流中。

“todos” MCP 服务器能做什么?

“todos” MCP 服务器是一款实现了模型上下文协议(MCP)的待办事项应用,实现了 AI 助手与应用任务管理功能的无缝交互。通过公开标准的 MCP 合规 API,服务器允许 AI 模型和聊天机器人用自然语言命令对任务进行创建、读取、更新和删除等操作。MCP 集成支持开发者和用户以编程方式或通过 AI 工作流管理任务,无需 SaaS 账户或外部服务。服务器采用本地存储进行数据持久化,强调隐私和易用性,是现实生产力工具中 MCP 能力的实用演示。

提示词列表

在可用仓库内容中未提及具体的提示词模板。

资源列表

仓库文档中未明确提供 MCP 资源列表。

工具列表

  • Get-Todo:通过 ID 获取指定的待办事项。
  • List-All-Todos:列出所有待办事项。
  • List-Completed-Todos:显示所有已完成任务。
  • List-Pending-Todos:展示所有待办(未完成)任务。
  • Add-Todo:新增待办事项。
  • Mark-Todo-Done:将指定待办事项标记为已完成。
  • List-Due-Today:列出今天到期或已过期的待办任务。
  • List-Due-This-Week:列出本周或之前到期的待办任务。
  • Update-Todo:更新待办事项的描述和/或截止日期。

典型应用场景

  • 个人任务管理:通过自然语言或自动化方式,借助 AI 助手添加、更新或完成个人任务,高效管理每日待办。
  • 协作工作流:与 AI 聊天机器人集成至团队环境,成员可在聊天界面直接查询、更新或指派待办事项。
  • 效率自动化:借助 AI 自动列出到期任务或创建提醒,实现周期性或截止驱动任务的自动化。
  • 上下文感知助手:让 AI 模型基于用户对话或项目状态建议或管理待办事项。
  • AI 任务总结:允许大语言模型快速总结待办、已完成或过期任务,实现高效状态报告。

如何设置

Windsurf

仓库中未提供 Windsurf 的安装说明。

Claude

  1. 打开您的 Claude 配置文件,通常位于 MacOS 的 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  2. 在配置中找到 mcpServers 对象。
  3. 按如下方式添加 todos MCP 服务器条目:
    {
      "mcpServers": {
        "todos": {
          "command": "npx",
          "args": ["-y", "todos-mcp"]
        }
      }
    }
    
  4. 保存文件并重启 Claude。
  5. 确认服务器已在 Claude 环境中显示并可访问。

Cursor

仓库中未提供 Cursor 的安装说明。

Cline

仓库中未提供 Cline 的安装说明。

API 密钥安全

仓库中未提供关于 API 密钥安全或环境变量的说明。

在 FlowHunt 流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中集成 MCP 服务器,请先在流程中添加 MCP 组件并连接至您的 AI 代理:

FlowHunt MCP 流程

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分,按如下 JSON 格式插入您的 MCP 服务器信息:

{
  "todos": {
    "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该 MCP,并访问其所有功能。请将 “todos” 替换为您实际的 MCP 服务器名称,并将 URL 替换为您自己的 MCP 服务器地址。


概览

分类是否提供备注
概览README.md 中有简要功能和描述
提示词列表未列出提示词模板
资源列表未明确列出 MCP 资源
工具列表README.md 提供了完整工具列表
API 密钥安全无 API 密钥/环境变量说明
采样支持(评估时不重要)无采样支持相关说明

根据现有信息,“todos” MCP 服务器拥有清晰的功能概览和工具集,但缺少资源、提示词模板、API 密钥安全和诸如 roots、采样等 MCP 高级特性相关文档。

我们的评价

该仓库很好地演示了 MCP 工具在任务管理中的集成,但在提示词、资源和高级 MCP 功能文档方面较为薄弱。安装说明仅限于 Claude,未涵盖其它平台。整体而言,适合用作 MCP 应用的起点,但有待扩展文档和最佳实践。

MCP 评分

是否有 LICENSE✅ (GPL-3.0)
至少有一个工具
Fork 数量0
Star 数量0

评分: 4/10
理由:基础 MCP 演示扎实,工具支持良好,但文档和生态集成有限,拉低总分。

常见问题

什么是 Todos MCP 服务器?

Todos MCP 服务器是一款带有模型上下文协议(MCP)API 的待办事项应用,允许 AI 代理和聊天机器人以编程方式创建、更新和管理任务。它是开源的,使用本地存储保障隐私,并演示了现实世界中 MCP 集成的高效生产力。

Todos MCP 服务器提供了哪些工具?

它支持列出所有待办、添加新任务、标记任务完成、更新描述或截止日期,以及按状态或截止日期(如今天、本周)筛选。所有功能均为 AI 或工作流自动化无缝开放。

如何将 Todos MCP 服务器添加到我的 FlowHunt 流程中?

在 FlowHunt 流程中插入 MCP 组件,使用 JSON 配置服务器详情(见文档),并连接到您的 AI 代理。这样代理即可将所有 todos 功能作为工具使用。

Todos MCP 服务器需要账号或外部 SaaS 服务吗?

不需要。该服务器采用本地存储进行数据持久化,数据完全由您掌控,无需注册外部账号,也不依赖第三方 SaaS。

Todos MCP 服务器的典型应用场景有哪些?

可用于个人任务管理、协作团队工作流、效率自动化、上下文感知 AI 智能建议和任务自动总结——均可通过自然语言与 AI 集成实现。

在 FlowHunt 上试用 Todos MCP 服务器

通过将 AI 助手与 Todos MCP 服务器连接,实现待办管理自动化,全面提升生产力。无需账户,无需外部 SaaS——只需享受无缝自动化工作流。

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