Mcp Workflowy

Workflowy MCP

用于与 Workflowy 交互的模型上下文协议（MCP）服务。此服务提供与 MCP 兼容的 Workflowy 接口，使 AI 助手能够通过编程方式与您的 Workflowy 列表交互。

什么是 MCP？

模型上下文协议（MCP）是一种标准化方式，可让 AI 模型与外部工具和 API 交互。此服务通过实现 MCP，让 AI 助手（如 ChatGPT）能够通过一组定义好的工具读取和管理您的 Workflowy 列表。

功能

• Workflowy 集成：使用用户名／密码身份验证连接到您的 Workflowy 账户
• MCP 兼容性：全面支持模型上下文协议
• 工具操作：在 Workflowy 中搜索、创建、更新节点，并将节点标记为已完成／未完成

使用示例：

我个人使用 Workflowy 作为项目管理工具。 让我的 Agent 访问我的笔记和代码库后，以下提示词很有用：

• “显示我在 Workflowy 中关于项目 XYZ 的所有笔记”
• “检查代码库，并将所有已完成的笔记标记为已完成”
• “根据我在 Workflowy 中为此项目设定的里程碑，建议我的下一项任务”

安装

先决条件

• Node.js v18 或更高版本
• Workflowy 账户

快速安装

# Install the package globally
npm install -g mcp-workflowy

# Or use npx to run it directly
npx mcp-workflowy server start

配置

在项目目录中创建一个 .env 文件，内容如下：

WORKFLOWY_USERNAME=your_username_here
WORKFLOWY_PASSWORD=your_password_here

或者，运行服务时也可以将这些凭据作为环境变量提供。

使用方法

启动服务

# If installed globally
mcp-workflowy server start

# Using npx
npx mcp-workflowy server start

可用工具

此 MCP 服务提供以下工具，用于与您的 Workflowy 交互：

1. list_nodes - 获取 Workflowy 节点列表（根节点或指定节点的子节点）
2. search_nodes - 根据查询文本搜索节点
3. create_node - 在 Workflowy 中创建新节点
4. update_node - 修改现有节点的文本或描述
5. toggle_complete - 将节点标记为已完成或未完成

与 AI 助手集成

要将此 MCP 服务与 AI 助手（如 ChatGPT）配合使用：

1. 按照上述说明启动 MCP 服务
2. 将您的 AI 助手连接到 MCP 服务（请参阅 AI 助手的文档）
3. AI 助手现在即可读取和管理您的 Workflowy 列表

一键安装

参与贡献

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许可证

本项目基于 MIT License 许可——详情请参阅 LICENSE 文件。