组织mcp
MCP（模型上下文协议）服务器，允许AI模型直接访问Emacs Org模式文件。在现有最强大的纯文本任务管理系统之一之上构建人工智能驱动的工作流程。
为什么要组织mcp？
如果你已经使用Emacs Org模式，你就会知道它的强大功能。但现在你可以用AI来增强它：
- 人工智能辅助任务管理 -让人工智能帮助组织、优先排序和管理您的组织文件
- 语义搜索 -使用自然语言查询查找相关标头
- 自动化元数据 -自动设置时间戳、属性和状态更改
- 通往现代人工智能工具的桥梁 -将Claude、GPT或任何与MCP兼容的AI连接到您现有的组织工作流程
- 持久内存 -稳定的UID和结构化元数据可确保跨交互的一致体验
两种模式
org mcp根据您的需求以两种不同的模式运行：
MCP服务器模式(serve)
默认模式。将org mcp连接到您的AI编辑器（Zed、VS Code、Cursor等），并通过AI对话与您的组织文件进行交互。
# Run as MCP server
./org-mcp serve在MCP模式下运行时，服务器在stdin上监听JSON-RPC消息，并在stdout上响应。这是与AI助手集成时使用的模式。
导出模式(export)
将组织文件转换为Markdown以供共享或发布。
# Export to markdown (default input: .tasks.org, default output: out.md)
./org-mcp export
# Custom input/output
./org-mcp export --input my-tasks.org --output README.md特性
| 工具 | 说明 |
|---|---|
manage_header | 创建、更新、删除带有完整状态跟踪的标头（TODO->PROG->DONE） |
manage_bullet | 添加、删除、完成、切换检查表项目 |
manage_text | 在标题中添加或更新纯文本内容 |
query_items | 带有过滤器和返回令牌的高效CSV查询头 |
vector_search | 使用嵌入在所有标头中进行语义搜索 |
status_overview | 获取任务状态摘要和正在使用的标签列表 |
- 完全支持基本组织模式项：属性、标签、计划/截止日期、关闭时间戳
- csv输出：所有查询结果都返回CSV，以实现最高的令牌效率
- ID持久性：用于跨操作生存的标头的稳定UID
- 结构化元数据：自动财产抽屉管理
快速开始
1.构建服务器
go build -o org-mcp .2.配置编辑器
泽德
添加到您的 ~/.config/zed/settings.json:
{
"mcp_servers": {
"org-mcp": {
"command": "/path/to/org-mcp",
"args": ["serve"]
}
}
}VS代码/光标
使用MCP客户端扩展并配置：
{
"mcpServers": {
"org-mcp": {
"command": "/path/to/org-mcp",
"args": ["serve"]
}
}
}3.开始用AI聊天
AI: Show me my TODO tasks
[org-mcp returns CSV of all TODO items]
AI: Mark task 12345 as DONE
[org-mcp updates status and sets CLOSED timestamp]
AI: Add a new task for reviewing PRs
[org-mcp creates new header with TODO status]
AI: Could you find the most relevant notes about "debugging tips"?
[org-mcp performs vector search and returns top results]
AI: What is scheduled for next week?
[org-mcp queries for items with scheduled dates in the next 7 days]用法示例
按状态查询任务
{
"items": [{"status": "TODO"}],
"columns": ["UID", "STATUS", "PREVIEW", "TAGS"]
}创建新标题
{
"headers": [{
"content": "Review PR #42",
"status": "TODO",
"method": "add",
"uid": "root"
}]
}更新标头状态
{
"headers": [{
"method": "update",
"status": "DONE",
"uid": "12345"
}]
}语义搜索
{
"query": "debugging tips",
"top_n": 5
}环境变量
| 变量 | 描述 |
|---|---|
MARKDOWN_COLOR | 使用与github兼容的颜色渲染markdown |
命令行选项
org-mcp -h示例用例
- AI项目经理：让AI读取你的组织文件，建议优先级，并更新任务
- 会议笔记：AI总结对话并以组织格式创建行动项
- 知识库：矢量搜索您的组织文件以获取即时答案
- 自动化工作流程：AI可以触发状态更改、添加标签或安排任务
- 写作助手：使用人工智能帮助组织文档的结构和组织
- 持久内存凭借稳定的UID和结构化元数据，人工智能可以在交互中保持上下文，使其成为长期任务管理和知识保留的理想选择。