🚀 TaskMaster: Todoist MCP for Cursor AI

这是一个专门为 Cursor AI 开发的 Todoist 集成 Model Context Protocol (MCP) 服务器实现。此服务器允许 Cursor AI 助手直接从您的编码环境中与您的 Todoist 任务进行交互。

演示视频

特性

• 灵活的任务过滤：使用 Todoist 强大的过滤语法来筛选任务
  • 根据截止日期筛选：今天、明天、逾期
  • 根据优先级级别筛选（1-4，其中1是最高的）
  • 使用复杂的查询组合进行筛选
• 丰富的任务格式化：每个任务都显示优先级、截止日期和其他相关信息，并带有清晰的图标
• Cursor AI 集成：在您的 Cursor AI 编码环境中无缝使用 Todoist

安装

通过 Smithery 安装

要通过 Smithery 自动安装 TaskMaster for Claude Desktop：

npx -y @smithery/cli install @mingolladaniele/taskMaster-todoist-mcp --client claude

先决条件

• Python 3.10 或更高版本
• Poetry（用于依赖管理）
• Todoist 账户和 API 令牌

设置

1. 克隆此仓库：

git clone https://github.com/mingolladaniele/todoist-mcp.git
cd todoist-mcp

2. 安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

3. 将您的 Todoist API 令牌设置为环境变量：

# Linux/macOS
export TODOIST_API_TOKEN="your-api-token-here"

# Windows
set TODOIST_API_TOKEN="your-api-token-here"

您可以在 Todoist 设置 → 集成 → 开发者中找到您的 Todoist API 令牌。

使用方法

运行服务器

python server.py

MCP 工具

该服务器提供了以下 MCP 工具：

get_tasks_tool

使用强大的过滤选项检索任务。

参数：

• filter_string：用于复杂过滤的高级 Todoist 过滤查询字符串
• priority：可选的优先级级别（1-4，其中1是最高的优先级）

示例过滤字符串：

• "today" - 今天到期的任务
• "overdue" - 逾期的任务
• "Jan 3" - 1月3日到期的任务
• "due before: May 5" - 在5月5日前到期的任务
• "due after: May 5" - 在5月5日后到期的任务
• "due before: +4 hours" - 在接下来的四小时内到期的所有任务以及所有逾期任务
• "no date" - 没有到期日期的任务
• "5 days" 或 "next 5 days" - 在接下来的5天内到期的任务
• "recurring" - 带有重复日期的任务

与 Cursor AI 配置

要在 Cursor AI 中使用，请创建或编辑 MCP 配置文件：

Windows：C:\Users\<username>\.cursor\mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "todoist-mcp": {
      "command": "C:/Users/<username>/path/to/todoist-mcp/.venv/Scripts/python.exe",
      "args": [
        "C:/Users/<username>/path/to/todoist-mcp/server.py"
      ],
      "env": {
        "TODOIST_API_TOKEN": "your-api-token-here"
      }
    }
  }
}

替换 <username> 和路径为您实际的用户名和正确的安装路径。

完成上述步骤后，转到 Cursor 设置 → MCP 并检查服务器是否正确运行（绿色点）。

项目结构

代码库组织成模块：

• api/：Todoist 的 API 包装器
• config/：配置和设置
• utils/：实用函数和助手，包括任务格式化

发展路线图

以下是未来版本计划的功能：

• 任务创建：直接从 Cursor AI 向 Todoist 添加新任务
• 任务完成：无需切换上下文即可标记任务为已完成
• 任务删除：移除不再需要的任务
• 智能任务平衡：基于以下因素的 AI 驱动的任务重新平衡：
  • 项目优先级
  • 时间承诺
  • 截止日期
  • 当前工作量
• 项目管理：创建和管理 Todoist 项目
• 标签和过滤器：添加自定义标签并创建保存的过滤器

许可证

MIT 许可证