Google Tasks Local MCP Server

全方位的谷歌任务集成，适用于人工智能代理和精英胶囊。

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钩子

谷歌任务MCP服务器 是一个本地模型上下文协议（MCP）服务器，为人工智能代理提供对谷歌任务API的完整、细粒度访问。使用Python和 FastMCP 该服务器使AI模型能够管理任务列表和任务，直接在您的AI工作流程中促进高级规划和任务组织。

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功能清单

工具

服务器为完整的任务编排提供了一个全面的工具集：

• 任务列表:

- list_task_lists：检索所有任务列表。 - get_task_list：获取特定列表的详细信息。 - create_task_list：创建新任务列表。 - update_task_list：替换现有任务列表。 - patch_task_list：部分更新任务列表。 - delete_task_list：删除任务列表及其所有任务。

• 任务:

- list_tasks：在支持筛选的列表中列出任务（已完成、截止日期）。 - get_task：检索单个任务的详细信息。 - create_task：添加一个支持层次结构的新任务。 - update_task：替换任务。 - patch_task：部分更新任务（例如，更改状态、注释）。 - delete_task：删除任务。 - clear_completed_tasks：隐藏列表中的所有已完成任务。 - move_task：在列表内或列表之间移动任务，管理父子层次结构。

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建筑

• 协议：使用STDIO传输的模型上下文协议（MCP）。
• 后端：Python 3.10+ FastMCP.
• API: 谷歌任务API.
• 认证：OAuth 2.0和PKCE（已安装的应用程序流）。

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快速启动/安装

先决条件

• 紫外线 安装在您的系统上。
• 启用了Google任务API的Google云项目。
• OAuth 2.0桌面应用程序凭据。

1.谷歌云配置

1. 在Google Cloud控制台中创建一个项目。
2. 启用 谷歌任务API.
3. 配置 OAuth同意屏幕 （将自己添加为测试用户）。
4. 创建 OAuth 2.0客户端ID 对于“桌面应用程序”。
5. 下载客户端密钥JSON或记下客户端ID和密钥。

2.环境变量

在您的环境或开发配置中设置以下变量：

• GOOGLE_CLIENT_ID：您的Google OAuth客户端ID。
• GOOGLE_CLIENT_SECRET：您的Google OAuth客户端密码。

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集成指南

谷歌反重力和克劳德桌面集成

将以下内容添加到您的 mcp_config.json 或 claude_desktop_config.json.

{
  "mcpServers": {
    "google-tasks": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run", "-m", "src.mcp_google_tasks.server"
      ],
      "env": {
        "GOOGLE_CLIENT_ID": "YOUR_CLIENT_ID",
        "GOOGLE_CLIENT_SECRET": "YOUR_CLIENT_SECRET"
      },
      "cwd": "/path/to/your/google-tasks-mcp-server"
    }
  }
}

\[！注意\] TOKEN_STORAGE_PATH 由于令牌安全地存储在系统密钥环中，因此不再需要。

技能.md

您将在docs文件夹中找到SKILL.md。针对“Google任务本地MCP服务器”使用进行了优化。

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安全

• 本地执行：服务器在本地运行；除了谷歌，您的数据永远不会通过第三方服务器。
• PKCE：加强公共客户端的OAuth流。
• 安全存储：令牌使用安全的平台特定机制（密钥环）存储。

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机长和飞行员背景

该项目遵循精英设计理念 FastMCP 核心处理代理和API之间的“神经链接”。

• 编排者：管理协议流和任务层次结构。
• 特种部队：Google Tasks API是持久存储和全局同步的可靠后端引擎。

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发展与贡献

在提交之前，通过运行测试来确保“完美无瑕的氛围”：

# Run pytest
uv run pytest

# Linting and Formatting
uv run ruff check .

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足球与社交

由布兰登·莱恩创作\ *“你的README是你代码的店面。让它看起来像一家高端精品店，而不是旧货出售。”*

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许可证：MIT