TickTick MCP

TickTick MCP

TickTick のタスク管理ツールを統合するためのツールを提供する、Model Context Protocol（MCP）サーバーです。Python と MCP SDK を使用しています。

概要

このリポジトリには、TickTick 向けの Model Context Protocol（MCP）サーバー実装が含まれています。AI アシスタントやアプリケーションが TickTick のタスク管理機能を利用するための標準化された方法を提供し、次のような操作が可能です。

• プロジェクトとタスクの取得
• 新しいプロジェクトとタスクの作成
• タスクの詳細の更新
• タスクの完了と削除

この MCP を利用すると、AI システムがタスク管理のエキスパートとして、自然言語を使って TickTick の ToDo リストやタスクの管理を支援できます。

要件

• Python 3.8+
• TickTick アカウント
• TickTick API キー（OAuth 経由） # コメント：TickTick 開発者ポータルから API キーを生成するツールを追加予定です

インストール

1. このリポジトリをクローンします

   git clone https://github.com/ekkyarmandi/ticktick-mcp.git
   cd ticktick-mcp
   

2. 依存関係をインストールします

   pip install -r requirements.txt
   

TickTick API キーの取得

この MCP は TickTick の OpenAPI 方式を使用しており、TickTick の開発者ポータルからアプリを登録する必要があります。

1. TickTick Developer Documentation にアクセスします
2. 右上の Manage Apps をクリックし、TickTick の認証情報でログインします
3. +App Name ボタンをクリックして新しいアプリを登録します
4. アプリの名前を入力します（必須項目はこれだけです）
5. 作成後、Client ID と Client Secret を確認できます
6. OAuth Redirect URL には、認証後にリダイレクトされる URL を入力します（例：http://127.0.0.1:8080）

アプリの認証

アプリを登録した後、ticktick-py ライブラリを使用してアクセストークンを取得します。

from ticktick.oauth2 import OAuth2

# Replace with your details from the developer portal
client_id = "YOUR_CLIENT_ID"
client_secret = "YOUR_CLIENT_SECRET"
redirect_uri = "YOUR_REDIRECT_URI"  # e.g., http://127.0.0.1:8080

auth_client = OAuth2(client_id=client_id,
                    client_secret=client_secret,
                    redirect_uri=redirect_uri)

# This will open a web browser for authorization
# Follow the instructions in the terminal to authorize
auth_client.get_access_token()

認証後、アクセストークンはデフォルトで .token-oauth ファイルに保存されます。このファイルからトークンを抽出するか、次の方法を使用できます。

print(auth_client.token_info["access_token"])

設定

1. ルートディレクトリに .env ファイルを作成し、TickTick API キーを設定します。

   TICKTICK_API_KEY=your_access_token_here
   

使用方法

MCP サーバーを起動します。

python main.py

これにより、MCP サーバーがポート 8000 で起動します。任意の MCP クライアントを使用して接続できます。

利用可能なツール

サーバーは次のツールを提供します。

• get_projects：すべてのプロジェクトの一覧を取得します
• project_details：特定のプロジェクトの詳細を取得します
• get_task_details：特定のタスクの詳細を取得します
• create_project：新しいプロジェクトを作成します
• create_task：プロジェクトに新しいタスクを作成します
• update_task：既存のタスクを更新します
• complete_task：タスクを完了としてマークします
• delete_task：タスクを削除します

やり取りの例

MCP サーバーを起動すると、AI システムが次のような自然言語の指示でタスク管理を支援できます。

• 「すべてのプロジェクトを表示して」
• 「『Home Renovation』という新しいプロジェクトを作成して」
• 「明日、食料品を買うタスクを追加して」
• 「『Pay bills』タスクを完了としてマークして」
• 「今週が期限のタスクは何ですか？」
• 「中止になった会議に関するタスクを削除して」

MCP クライアントでの使用

このサーバーは、次のような MCP 互換クライアントで使用できます。

• Claude Desktop
• Cursor IDE
• MCP SDK を使用するカスタム AI アプリケーション

開発

この MCP サーバーを拡張または変更するには、次の手順に従います。

1. tools.py に新しいツールを追加します
2. mcp.add_tool() を使用して main.py に登録します

ライセンス

MIT

貢献

貢献を歓迎します。お気軽に Pull Request を送信してください。