Google任务管理服务器

谷歌任务MCP服务器

该项目是一个构建在Python中的模型上下文协议（MCP）服务器，它允许像Claude.ai这样的大型语言模型（LLM）与Google Tasks API交互。该服务器提供了一组工具，使AI助手能够直接管理您的Google任务。

作者

• 安迪亚索
• 光标
• gpt-4o和claude-3.7连接器

特性

• 列出所有Google任务列表
• 创建新任务列表
• 查看特定列表中的任务
• 添加带有标题、注释和截止日期的新任务
• 将任务标记为已完成
• 在列表之间移动任务

用例

• 任务优先级：让你的人工智能助手根据截止日期和重要性分析和优先处理你的任务
• 任务组织：让你的人工智能助手为不同的项目创建和组织任务列表
• 任务管理：请求您的AI在对话中添加、更新或完成任务
• 任务总结：获取不同列表中即将到来的任务的摘要
• 任务规划：与你的人工智能合作，根据你现有的任务规划你的一天或一周

安装说明

先决条件

• Python 3.8或更高版本
• 谷歌云控制台帐户
• 已启用Google任务API

安装

1. 克隆此存储库：

   复制

   git clone https://github.com/andiazo/mcp_google_tasks.git
   cd mcp_google_tasks
   

2. 使用uv创建和激活虚拟环境：

   复制

   uv venv
   source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate
   

3. 安装依赖项：

   复制

   uv add install -r requirements.txt
   

谷歌云控制台设置

1. 转到 谷歌云控制台
2. 创建新项目或选择现有项目
3. 为您的项目启用Google Tasks API
4. 创建OAuth 2.0凭据：
   • 转到“API和服务”>“凭据”
   • 点击“创建凭据”>“OAuth客户端ID”
   • 选择“桌面应用程序”作为应用程序类型
   • 下载凭据JSON文件
5. 将下载的文件重命名为 credentials.json 并将其放置在项目根目录中

运行服务器

1. 启动MCP服务器：

   复制

   uv run google_tasks.py
   

2. 首次运行时，系统将提示您授权应用程序：

   • 浏览器窗口将打开
   • 使用您的Google帐户登录
   • 授予请求的权限
   • 授权将保存到 token.json 供将来使用

3. 服务器现在将运行并准备连接到您的AI助手

连接到AI助手

此MCP服务器可以与支持模型上下文协议的任何AI助手一起使用，例如Claude.AI。按照您的AI平台的具体说明连接到自定义工具。

克劳德：https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server

安全说明

这 credentials.json 和 token.json 文件包含敏感的身份验证信息。它们包含在 .gitignore 文件以防止意外提交，但您应该采取额外的预防措施来保护它们的安全。