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Todoist MCP服务器是一个集成Claude等AI助手与Todoist的自然语言任务管理工具。

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README

🚀 Todoist MCP 服务器

Todoist MCP 服务器是一个与 Todoist 整合的 Model Context Protocol (MCP) 服务器实现,它能让 Claude 和其他 AI 助手通过自然语言进行任务管理,为任务管理带来了极大的便利。

🚀 快速开始

你需要一个 Todoist API 令牌来使用此 MCP 服务器。

获取 Todoist API 令牌

  1. 登录到你的 Todoist 账户。
  2. 进入设置 → 集成。
  3. 在“开发者”部分找到你的 API 令牌。

与 Claude Desktop 使用

添加到你的 claude_desktop_config.json

{
    "mcpServers": {
        "todoist": {
            "command": "npx",
            "args": ["-y", "todoist-mcp"],
            "env": {
                "API_KEY": "your_todoist_api_token_here"
            }
        }
    }
}

✨ 主要特性

  • 完整的 Todoist API 集成:支持 Todoist REST API v2 和通过自然语言的 Todoist 同步 API。
  • 批量处理:客户端可以一次请求处理多个任务。
  • 按名称搜索:AI 可以通过名称搜索任务、项目和标签,而无需 ID。
  • 任务管理:创建、更新、关闭、重新打开、移动和删除任务,使用自然语言即可。
  • 项目管理:创建和管理项目和部分。
  • 评论功能:添加和管理任务和项目上的评论。
  • 标签管理:创建和管理个人和共享标签。
  • 提示支持:你可以轻松地为客户端提供项目信息。

📦 安装指南

# 安装项目
npm install

# 构建项目并运行 inspector
npm run build && npx @modelcontextprotocol/inspector -e API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE node dist/index.js

💻 使用示例

基础用法

# 安装项目
npm install

# 构建项目并运行 inspector
npm run build && npx @modelcontextprotocol/inspector -e API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE node dist/index.js

📚 详细文档

可用工具

任务管理

  • get_tasks_list:获取任务列表,可选按项目、部分、标签等过滤。
  • create_tasks:创建新任务,带有各种属性。
  • get_tasks:通过 ID 或名称获取特定任务。
  • update_tasks:更新现有任务。
  • close_tasks:关闭任务。
  • reopen_tasks:重新打开任务。
  • move_task:移动任务。

项目管理

  • create_project:创建新项目。
  • get_projects:获取所有项目。
  • get_project:通过 ID 获取特定项目。
  • update_project:更新现有项目。
  • delete_project:删除项目。

标签管理

  • create_label:创建新标签。
  • get_labels:获取所有标签。
  • get_label:通过 ID 获取特定标签。
  • update_label:更新现有标签。
  • delete_label:删除标签。

📄 许可证

此项目使用 MIT 许可证,详细信息请查看 LICENSE 文件。

问题与支持

如果你遇到任何问题或需要支持,请在 GitHub 仓库中提交问题。

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运行方式说明

cloud

托管运行

托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载,用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入,不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

  1. 打开服务方连接页
  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
terminal

本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖,把 server_config 复制到 MCP 客户端,并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端