一个基于FastAPI的轻量级HTTP服务器,用于管理Notion数据库中的待办事项,支持创建、列出和标记任务完成,并按用户区分任务。
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python -m venv .venv
一个基于FastAPI的轻量级HTTP服务器,用于管理Notion数据库中的待办事项,支持创建、列出和标记任务完成,并按用户区分任务。
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python -m venv .venv

@smithery/cli
通过REST API连接Todoist与Claude的任务管理服务器,支持任务、项目、标签和评论的全面管理。
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npx @smithery/cli install todoist-mcp-server
Todoist MCP Server是一个用于Todoist API集成的任务管理服务,提供完整的项目和任务管理功能,包括分页支持、多认证方式和批量操作。
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pip install todoist-mcp
Todoist MCP服务器是一个通过自然语言命令使AI代理能够管理Todoist任务的模型上下文协议服务器。
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连接Claude Desktop、Cowork和Claude Code到Todoist账户的服务,提供任务、项目、部分、评论和标签的完整CRUD功能。
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pip install -r requirements.txt

@knoight/todoist-mcp
提供Todoist集成的MCP服务器,包含11种任务管理工具,适用于个人和团队任务管理。
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npx @knoight/todoist-mcp
一个与Todoist无缝集成的MCP服务器,使AI助手能够通过Todoist API管理任务和项目。
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pip install -e .

@smithery/cli
一个集成Claude与Todoist的MCP服务器,支持通过自然语言进行任务管理,包括创建、更新、完成和删除任务等功能。
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npx -y @smithery/cli install @abhiz123/todoist-mcp-server --client claude
一个将Todoist任务管理与Claude集成的MCP服务器,支持通过对话管理任务,适用于高压力工作环境、批量任务操作和ADHD友好的任务管理。
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python -m venv venv

@modelcontextprotocol/inspector
一个基于Go构建的Model Context Protocol (MCP)服务器,允许AI助手通过自然语言与Todoist阅读列表交互,提供文章管理、标签分类、阅读统计等功能。
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npx @modelcontextprotocol/inspector todoist-reader-mcp
一个提供MCP服务器和WebSocket客户端连接的UI资源服务,用于开发和测试MCP工具。
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npx tsx server.ts
为大型语言模型和AI代理提供外部工作记忆和任务管理功能,支持复杂多步骤任务的可靠执行。
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pip install -e .
一个基于Model Context Protocol (MCP)的待办事项管理服务器,支持多用户、增删改查、REST风格资源访问与AI友好提示。可作为独立服务运行,也可嵌入任意MCP兼容客户端,为AI助手提供任务管理能力。
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python -m venv venv && source venv/bin/activate
一个基于SQLite3存储的待办事项管理服务器,支持创建、读取、更新和删除待办事项,包含优先级、截止日期和完成状态等功能。
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python src/server.py

@modelcontextprotocol/inspector
一个结合REST API和模型上下文协议(MCP)服务器的待办事项管理系统,支持多种AI助手集成。
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npx -y @modelcontextprotocol/inspector http http://localhost:5000/api/mcp
一个基于模型上下文协议(MCP)的生产级待办事项管理服务器,支持通过HTTP(SSE传输)或stdio传输进行访问,实现自然语言的AI驱动任务管理。
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python -m venv venv
一个基于FastMCP构建的模型上下文协议(MCP)服务器,提供全面的待办事项管理功能,包括添加、更新、删除任务,优先级和状态跟踪,以及统计和分析。
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python main.py
一个基于SQLite的独立任务管理服务,支持AI代理的任务创建、更新、跟踪,项目支持,变更历史记录和MCP API。
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docker run -d \
Todome-MCP是一个简单的Python模块/脚本,用于管理任务管理应用程序中的模型上下文协议(MCP),旨在提高多选题的灵活性及其与任务管理系统的集成。
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python -m venv venv
一个现代全栈待办事项应用,具备AI聊天机器人功能,支持自然语言任务管理和查询。
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pip install -r requirements.txt