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Todoist MCP Server

Todoist MCP Server

本地服务
github.com/stanislavlysenko0912生产力6328 周前更新

关于 Todoist MCP Server

Todoist MCP Server 是一个 MCP 服务,将 Claude 等 AI 助手与 Todoist 连接,支持通过自然语言管理任务。它覆盖 Todoist REST API v2,并支持 Sync API,适合希望用对话方式管理待办事项的用户。

主要功能

  1. 01覆盖 Todoist REST API v2 的完整功能
  2. 02支持 Todoist Sync API
  3. 03支持批量处理多个任务
  4. 04可按名称搜索任务、项目和标签
  5. 05启动时自动向 AI 提供项目和标签信息

适用场景

  1. 01通过对话查询今天或已逾期的任务
  2. 02用自然语言创建、完成或移动任务
  3. 03为任务添加评论或管理标签

MCP 相关

该项目是 MCP 服务,向 MCP 客户端暴露任务、项目、章节、评论和标签相关的工具,以及项目列表提示词。

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。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"todoist-mcp-server-stanislavlysenko0912": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"todoist-mcp"
],
"env": {
"API_KEY": "<API_KEY>"
}
}
}
}
启动命令npx -y todoist-mcp
需要配置的环境变量
API_KEY密钥

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npmtodoist-mcp

工具

36

收录的工具列表 · 更新于 3 周前

参数类型必填说明
task_idstring否按任务筛选
project_idstring否按项目筛选

详细介绍

README 配图

Todoist MCP 服务

一种模型上下文协议(MCP)服务实现,可将 Claude 和其他 AI 助手与 Todoist 集成,从而通过自然语言管理任务。

功能

  • 完整的 Todoist API 集成:通过自然语言访问完整的 Todoist REST API v2,并支持 Todoist Sync API
  • 批量处理:客户端可在单个请求中处理多个任务
  • 按名称搜索:AI 可按名称搜索任务、项目和标签,无需使用 ID
  • 任务:使用对话式语言创建、更新、关闭、重新打开、移动和删除任务
  • 项目:创建和管理项目与分区
  • 评论:添加和管理任务与项目的评论
  • 标签:创建和管理个人标签与共享标签
  • 智能上下文:启动时自动通过服务指令向 AI 提供你的项目和标签,无需额外调用工具
  • 提示词支持:你可以轻松向客户端提供项目相关信息

配置

使用此 MCP 服务需要 Todoist API 令牌。

获取 Todoist API 令牌
  1. 登录 Todoist 账号
  2. 前往“设置” →“集成”
  3. 在“开发者”下找到 API 令牌
使用方法

将其添加到平台配置中的 mcpServers:

"todoist": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "todoist-mcp"],
    "env": { "API_KEY": "your_todoist_api_token" }
}
平台配置
Claude Desktop~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json(macOS)、%APPDATA%\Claude\(Windows)
Claude Code.mcp.json — claude mcp add --transport stdio --scope project --env API_KEY=token todoist -- npx -y todoist-mcp
Cursor~/.cursor/mcp.json 或 .cursor/mcp.json
Codex~/.codex/config.toml 或 .codex/config.toml — 参见下方示例
Gemini CLI~/.gemini/settings.json — gemini mcp add -e API_KEY=token todoist npx -y todoist-mcp

Codex — 命令行:

codex mcp add todoist --env API_KEY=your_token -- npx -y todoist-mcp

或者添加到 config.toml:

[mcp_servers.todoist]
command = "npx"
args = ["-y", "todoist-mcp"]

[mcp_servers.todoist.env]
API_KEY = "your_todoist_api_token"

可用工具

任务
  • get_tasks_list:获取任务,可按项目、分区、标签或 ID 进行筛选
  • get_tasks_by_filter:使用 Todoist 筛选语言获取任务(例如 "today"、"overdue"、"P1 | P2"、"#Work & @urgent")
  • create_tasks:创建具有各种属性的新任务
  • get_tasks:按 ID 或名称获取特定任务
  • update_tasks:更新现有任务
  • close_tasks:将任务标记为已完成
  • reopen_tasks:重新打开已完成的任务
  • delete_tasks:删除任务
  • move_tasks:将任务移动到其他项目或分区
项目
  • get_projects_list:获取所有项目
  • create_projects:创建新项目
  • get_projects:按 ID 或名称获取特定项目
  • update_projects:更新现有项目
  • delete_projects:删除项目
  • get_collaborators:获取项目的所有协作者
  • move_projects:将项目移动到其他位置或子项目
分区
  • get_sections_list:获取所有分区,或按项目筛选
  • create_sections:创建新分区
  • get_sections:按 ID 或名称获取特定分区
  • update_sections:更新分区
  • delete_sections:删除分区
评论
  • get_comments_list:获取项目或任务的评论
  • create_comments:创建新评论
  • get_comments:按 ID 获取特定评论
  • update_comments:更新评论
  • delete_comments:删除评论
标签
  • get_labels_list:获取所有个人标签
  • create_labels:创建新的个人标签
  • get_labels:按 ID 或名称获取个人标签
  • update_labels:更新个人标签
  • delete_labels:删除个人标签
  • get_shared_labels:获取所有共享标签
  • rename_shared_labels:重命名共享标签
  • remove_shared_labels:移除共享标签
实用工具
  • utils_get_colors:获取项目、标签和筛选器的可用颜色

提示词

  • projects_list:以 Markdown 格式获取包含分区和参数的项目列表

使用示例

向你的 AI 助手(例如 Claude)提问,例如:

"What tasks do I have due today?"
"Create a task to review the quarterly report by next Friday"
"Make a new project called 'Home Renovation'"
"Add a comment to my meeting prep task"
"Show me all my high priority tasks"
"Create a label for 'Urgent' tasks with a red color"
"What projects do I have in my Todoist?"
"Mark my dentist appointment task as complete"

开发

# Install dependencies
npm install

# Build the project and run inspector
npm run build && npx @modelcontextprotocol/inspector -e API_KEY=YOUR_API_KEY_HERE node dist/index.js

许可证

本项目基于 MIT 许可证授权,详情请参阅 LICENSE 文件。

问题与支持

如果遇到问题或需要支持,请在 GitHub 代码仓库中提交 issue。

README 配图

评论

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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。