为大型语言模型(LLM)提供与 macOS 上的 OmniFocus 应用进行交互的工具和上下文服务。
连接Yandex Tracker的Model Context Protocol (MCP) 服务器,为AI助手提供队列、任务、用户和工时管理功能,支持多种认证方式和缓存。
为macOS用户提供Things 3任务管理功能的MCP服务器,赋能LLM客户端如Claude进行待办事项和项目交互。
基于FastMCP框架构建的Model Context Protocol (MCP) 服务器实现,用于将代理能力暴露给大型语言模型客户端。
一个连接大语言模型到 Todoist 的 MCP 服务器,提供任务管理工具。
Simona AI助手项目中的一个简单的Todo MCP服务器示例,提供基本的待办事项管理功能,可以通过MCP协议与LLM客户端进行交互。
集成Sentry和Monday.com的MCP服务器,为LLM应用提供错误追踪和任务管理的工具与Prompt。
Mo 是一个为 Cursor IDE 设计的 MCP 服务器,提供任务管理和 Linear 集成功能,帮助开发者在 IDE 内高效管理工作流。
OmniFocus MCP Server 作为一个 MCP 服务器,连接 OmniFocus 任务管理应用,使 LLM 能够访问和操作用户的任务和项目。
TaskMaster Todoist MCP 是一个 MCP 服务器,为 Cursor AI 提供 Todoist 任务管理功能,支持任务过滤和检索。
Teamwork MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的应用后端,它连接 Teamwork API,为 LLM 客户端提供访问 Teamwork 项目和任务的工具。
一个基于Model Context Protocol (MCP) 构建的服务器,为AI助手提供访问和操作Azure DevOps各项服务(如项目、代码仓库、工作项等)的能力。
GistPad MCP服务器允许用户通过GitHub Gists管理和共享个人知识与日常笔记,并以MCP协议提供资源和工具访问。
该项目是一个 MCP 服务器,允许 Claude 等 LLM 应用通过工具调用管理 Google Tasks 任务列表和任务。
CowGnition 是一个 MCP 服务器,连接 Remember The Milk 任务管理服务与 LLM 客户端,使 AI 助手能够管理用户的待办事项和任务。
Jira MCP Server是一个基于Model Context Protocol的应用后端,它允许LLM客户端通过工具与Jira进行交互,例如查询Jira项目、看板、迭代和问题。
基于Model Context Protocol的Google Tasks服务器,允许LLM客户端通过标准MCP协议管理Google Tasks任务,提供任务列表资源和任务管理工具。
ATLAS MCP Server为大型语言模型提供层级任务管理能力,支持资源、工具和Prompt模板,并通过JSON-RPC协议与客户端通信。
Phabricator MCP Server是一个基于Model Context Protocol的服务器,允许LLM客户端通过标准化的JSON-RPC接口与Phabricator项目管理工具进行交互,实现任务和项目信息的查询。
GitHub Kanban MCP Server是一个基于Model Context Protocol的后端应用,通过工具化方式管理GitHub Issues,为LLM提供结构化的项目管理能力。
Linear MCP服务器提供与Linear项目管理工具的集成,允许LLM客户端通过工具调用创建、搜索和管理Linear issues及团队信息。
基于Model Context Protocol的Google Tasks MCP服务器,允许LLM通过资源和工具管理Google Tasks,支持任务的创建、列表、删除和完成等操作。
TaskWarrior MCP Server为 Claude 等 MCP 客户端提供 TaskWarrior 任务管理工具,允许用户通过自然语言控制 TaskWarrior。
Monday.com MCP服务器,通过MCP协议连接Monday.com与LLM客户端,提供看板和项目管理工具,实现工作流程自动化。
此项目是一个 MCP 服务器,它集成了 Jira,提供在 Jira 中搜索团队 Portfolio、创建任务和设置防御检查的功能,可以通过 MCP 协议与 LLM 客户端进行交互。
GitHub Notes Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器示例,通过工具提供创建 GitHub 仓库 issue 的功能。
Dart MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的服务器实现,通过工具提供任务、文档和工作区管理功能,集成 Dartboard 项目管理工具。
该项目是一个MCP服务器,集成了Google Tasks API,允许LLM客户端通过工具和资源访问、管理Google Tasks任务。
基于 Model Context Protocol (MCP) 协议实现的 Phabricator 服务器,允许 LLM 客户端通过标准接口获取 Phabricator 任务信息。
ClickUp MCP Server是一个基于Model Context Protocol的服务器,旨在将ClickUp任务管理工具与AI应用集成,实现通过AI智能体对ClickUp工作空间进行任务和项目管理。
TaskManager MCP Server是一个用于任务管理的后端服务,允许LLM客户端(如Claude Desktop)创建、执行和跟踪任务,并提供任务队列管理和状态监控功能。