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Reclaim.ai MCP Server 🚀

Reclaim.ai MCP Server 🚀

本地服务
github.com/jj3ny生产力194 周前更新

关于 Reclaim.ai MCP Server 🚀

面向希望通过 MCP 客户端管理任务的用户,提供 Reclaim.ai API 的非官方 TypeScript MCP 服务。它包含活动任务资源和任务操作工具,并采用 stdio 传输。

主要功能

  1. 01查看活动或全部任务
  2. 02创建、更新和删除任务
  3. 03完成或重新开启任务
  4. 04管理计时器与工时记录
  5. 05调整任务优先级和排程异常

适用场景

  1. 01在 MCP 客户端查看 Reclaim.ai 任务
  2. 02通过对话新增或修改任务
  3. 03记录任务耗时并控制计时器

MCP 相关

向 MCP 客户端提供活动任务资源和 13 个任务操作工具,并通过 stdio 传输连接 Reclaim.ai API。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

License: MIT npm version

Reclaim.ai MCP 服务 🚀 (非官方)

⚠️ 非官方且无关联 – 本项目未经 Reclaim.ai 认可、赞助或支持,仅使用 Reclaim 的公共 API。使用风险自负,并遵守 Reclaim 的服务条款。

官方替代方案: Reclaim.ai 提供官方远程 MCP 服务,地址为 https://mcp.reclaim.ai。与这个社区服务相比,你可能更倾向于使用第一方集成。请参阅 Reclaim 的设置说明 和 #3。

由社区维护的 Model Context Protocol(MCP)服务,可让_任何_支持 MCP 的客户端(Claude Desktop、Continue、Cursor、自定义脚本等)通过一组标准的资源和工具与 Reclaim.ai API 交互。


🧐 为什么选择 MCP?

  • MCP 是大模型集成领域的“USB‑C”——一条连接即可让每个模型与每种工具通信。

  • 只需运行一次此服务,_所有_支持 MCP 的应用就能立即获得 Reclaim 的强大功能。


✨ 主要功能

  • 活动任务资源(tasks://active)

  • 13 个任务操作工具(列表、创建、更新、完成、计时器等)

  • 🛡 类型安全(TypeScript + Zod),并提供可靠的错误处理

  • 📦 零配置 stdio 传输——非常适合本地 AI 助手


📚 MCP 功能

工具(操作)
工具描述参数✅ 幂等性☠️ 破坏性
reclaim_list_tasks列出任务(默认 = 活动任务){ "filter"?: "active"|"all" }✅❌
reclaim_get_task获取任务{ "taskId": number }✅❌
reclaim_create_task创建新任务{ /* task properties */ }❌❌
reclaim_update_task更新任务属性{ "taskId": number, /* updated properties */ }✅❌
reclaim_mark_complete标记为已完成{ "taskId": number }✅❌
reclaim_mark_incomplete取消归档 / 标记为未完成{ "taskId": number }✅❌
reclaim_delete_task永久删除{ "taskId": number }✅✅
reclaim_add_time增加日程分钟数{ "taskId": number, "minutes": number }❌❌
reclaim_start_timer启动计时器{ "taskId": number }✅❌
reclaim_stop_timer停止计时器{ "taskId": number }✅❌
reclaim_log_work记录工作时间{ "taskId": number, "minutes": number, "end"?: string }❌❌
reclaim_clear_exceptions清除日程例外{ "taskId": number }✅❌
reclaim_prioritize在规划器中提高优先级{ "taskId": number }✅❌

⚠️ 已知问题

COMPLETE ≠ 已完成。 Reclaim 会在任务的_计划时段_结束时将其标记为 COMPLETE,即使你还没有完成工作。此服务确实会在 LLM 使用工具拉取活动任务时,将这些任务也列为活动任务(并提醒模型,COMPLETE 任务仍处于活动状态)。不过,LLM(Claude)有时会在被要求查找“未完成”或“活动中”的任务时忽略 COMPLETE 任务。如果发生这种情况,你可能需要明确提示 LLM“包含状态为 COMPLETE 的任务”。

🚀 快速开始

  1. 前置条件

  2. Claude Desktop 配置(最简)

    {
      "mcpServers": {
        "reclaim": {
          "command": "npx",
          "args": ["reclaim-mcp-server"],
          "env": { "RECLAIM_API_KEY": "xxx" }
        }
      }
    }
    

替代配置:

{
  "mcpServers": {
    "reclaim": {
      "command": "absolute/path/to/node (run `which node` in terminal)",
      "args": ["/absolute/path/to/reclaim-mcp-server/dist/index.js"],
      "env": { "RECLAIM_API_KEY": "xxx" }
    }
  }
}
替代方案:手动安装

如果你更喜欢从源代码安装:

git clone https://github.com/jj3ny/reclaim-mcp-server.git
cd reclaim-mcp-server
pnpm install && pnpm build

# Run with your API key
RECLAIM_API_KEY=your_api_key node dist/index.js

🤝 参与贡献

欢迎提交 Bug 报告和 PR!参与贡献的步骤:

  1. Fork 此仓库
  2. 创建功能分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 进行修改(遵循代码风格)
  4. 使用 Conventional Commits 提交(feat:、fix: 等)
  5. 将分支推送到远程仓库(git push origin feature/amazing-feature)
  6. 创建 Pull Request

请在创建 PR 前压缩提交。

📄 许可证

MIT – 参见 LICENSE。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。