Servidor Google Tasks MCP

O que faz o servidor “Google Tasks” MCP?

O Google Tasks MCP (Model Context Protocol) Server é uma ferramenta especializada projetada para conectar assistentes de IA ao Google Tasks, permitindo integração perfeita entre fluxos de trabalho orientados por IA e gerenciamento de tarefas. Ao expor o Google Tasks como um servidor MCP, ele permite que clientes de IA listem, leiam, busquem, criem, atualizem e excluam tarefas diretamente por meio de ações padronizadas de protocolo. Essa integração facilita a automação e organização, permitindo que desenvolvedores ou usuários finais gerenciem seu banco de dados do Google Tasks em ambientes potencializados por IA, otimizando fluxos de produtividade e possibilitando comportamentos agênticos mais complexos e orientados a tarefas. O servidor é especialmente útil para quem deseja automatizar a gestão de tarefas pessoais ou em equipe, sincronizar lembretes ou criar ferramentas de produtividade personalizadas que interajam com o Google Tasks por meio de interfaces seguras e padronizadas.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é explicitamente mencionado no repositório ou na documentação.

Lista de Recursos

• Tarefas (gtasks:///<task_id>):
  Representa tarefas individuais no Google Tasks. Cada recurso permite leitura de detalhes como título, status, data de vencimento, notas e outros metadados. As tarefas podem ser listadas, criadas, atualizadas ou excluídas usando as ferramentas fornecidas.

Lista de Ferramentas

• search:
  Busca tarefas no Google Tasks por string de consulta. Retorna as tarefas correspondentes com detalhes.
• list:
  Lista todas as tarefas no Google Tasks, com paginação opcional.
• create:
  Cria uma nova tarefa com ID da lista de tarefas, título, notas e data de vencimento opcionais.
• update:
  Atualiza detalhes de uma tarefa existente, incluindo título, notas, status ou data de vencimento.
• delete:
  Exclui uma tarefa de uma lista específica.
• clear:
  Limpa tarefas concluídas de uma lista do Google Tasks.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Gestão automatizada de tarefas:
  Permite que assistentes de IA criem, atualizem e limpem tarefas automaticamente com base no contexto conversacional ou gatilhos de fluxo, reduzindo o lançamento manual de tarefas.
• Automação de fluxos de produtividade:
  Integre com fluxos de trabalho de desenvolvedores ou equipes para sincronizar o Google Tasks com marcos de projetos, lembretes ou rastreadores de issues.
• Integrações com assistente pessoal:
  Permite que assistentes virtuais (como o Claude) gerenciem afazeres diários, marquem tarefas como concluídas ou lembrem usuários de tarefas pendentes ao interagir diretamente com o Google Tasks.
• Desenvolvimento de ferramentas de produtividade personalizadas:
  Desenvolvedores podem criar dashboards ou bots com IA que utilizam o Google Tasks para rastreamento e gestão de tarefas.
• Operações em massa em tarefas:
  Limpe rapidamente tarefas concluídas ou realize atualizações em lote utilizando lógica orientada por IA, economizando tempo em ações repetitivas.

Como configurar

Windsurf

1. Pré-requisitos: Certifique-se de que o Node.js está instalado e o servidor está compilado (npm run build ou npm run watch).
2. Prepare as chaves OAuth: Coloque seu gcp-oauth.keys.json na raiz do repositório.
3. Edite a configuração: Localize o arquivo de configuração do Windsurf para servidores MCP.
4. Adicione o servidor: Insira o seguinte trecho JSON no objeto mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Salve e reinicie: Salve a configuração e reinicie o Windsurf para carregar o servidor.

Protegendo as chaves da API

Use variáveis de ambiente para dados sensíveis:

{
  "env": {
    "GOOGLE_CLIENT_ID": "your-client-id",
    "GOOGLE_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
  },
  "inputs": {
    ...
  }
}

Claude

1. Pré-requisitos: Instale o Node.js e compile o servidor como acima.
2. Autentique: Execute npm run start auth e conclua o OAuth no seu navegador.
3. Localize a configuração: Edite a configuração do servidor MCP do Claude.
4. Adicione o servidor: Utilize o trecho JSON abaixo:

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Reinicie e verifique: Reinicie o Claude e certifique-se de que o servidor está disponível.

Protegendo as chaves da API

{
  "env": {
    "GOOGLE_CLIENT_ID": "your-client-id",
    "GOOGLE_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
  }
}

Cursor

1. Instale o Node.js e compile o servidor.
2. Configure o OAuth (como acima) e as credenciais.
3. Encontre o arquivo de configuração para servidores MCP no Cursor.
4. Insira o seguinte:

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Salve, reinicie e teste.

Protegendo as chaves da API

{
  "env": {
    "GOOGLE_CLIENT_ID": "your-client-id",
    "GOOGLE_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
  }
}

Cline

1. Garanta os pré-requisitos: Node.js, compilação do servidor (npm run build).
2. Prepare as chaves e credenciais OAuth.
3. Localize a configuração do Cline para servidores MCP.
4. Adicione o servidor MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "gtasks": {
         "command": "/opt/homebrew/bin/node",
         "args": [
           "{ABSOLUTE PATH TO FILE HERE}/dist/index.js"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Salve, reinicie e verifique.

Protegendo as chaves da API

{
  "env": {
    "GOOGLE_CLIENT_ID": "your-client-id",
    "GOOGLE_CLIENT_SECRET": "your-client-secret"
  }
}

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "gtasks": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seudomcpserver.exemplo/caminhodomcp/url"
  }
}

Depois de configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “gtasks” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Entre essas duas tabelas, o Google Tasks MCP é um servidor focado e prático com forte suporte a ferramentas e recursos, mas não possui templates de prompt e suporte explícito a amostragem/roots. Com base nas informações disponíveis, eu avaliaria este servidor MCP como 7/10 em utilidade prática e completude.

Pontuação MCP