项目简介

本项目是一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，旨在连接大型语言模型 (LLM) 应用与 Asana 项目管理平台。通过此服务器，LLM 应用（如 Claude）可以利用预定义的工具和 Prompt 模板，以自然语言交互的方式访问和操作 Asana 中的任务、项目和工作区数据，从而实现智能化的任务管理和工作流程自动化。

主要功能点

工具 (Tools)：提供丰富的工具集，允许 LLM 应用执行以下 Asana 操作：
- 工作区管理：列出 Asana 工作区。
- 项目管理：搜索项目、获取项目详情、获取项目任务计数、获取项目 sections。
- 任务管理：搜索任务（支持高级筛选条件）、获取任务详情、创建任务、更新任务、创建子任务、批量获取任务详情。
- 任务关系管理：添加任务依赖、添加任务被依赖项。
- 任务评论/故事管理：获取任务评论和故事、创建任务评论/故事。
Prompt 模板 (Prompts)：提供 'task-summary' Prompt 模板，用于生成任务的摘要和状态更新报告。
标准化协议：基于 MCP 协议标准构建，确保与各种 MCP 客户端的兼容性。
Stdio 传输：使用标准的 Stdio (标准输入输出) 作为 MCP 服务器的传输协议。

安装步骤

前提条件：确保已安装 Node.js 和 npm (或 yarn)。

克隆仓库：

git clone https://github.com/MCP-Mirror/roychri_mcp-server-asana.git
cd roychri_mcp-server-asana

安装依赖：
```
npm install
```

服务器配置 (MCP 客户端配置)

以下配置信息用于配置 MCP 客户端 (例如 Claude Desktop) 以连接到此 MCP 服务器。您需要将以下 JSON 代码添加到您的 MCP 客户端配置文件中。

{
  "mcpServers": {
    "asana": { // server name：您可以自定义服务器名称，例如 "asana"
      "command": "npx", // command： 启动服务器的命令，这里使用 npx (Node Package Execute)
      "args": ["-y", "@roychri/mcp-server-asana"], // args： 传递给 command 的参数，用于执行 @roychri/mcp-server-asana npm 包，-y 参数用于自动确认执行
      "env": {
        "ASANA_ACCESS_TOKEN": "YOUR_ASANA_PERSONAL_ACCESS_TOKEN" // env： 环境变量配置
          // ASANA_ACCESS_TOKEN： 您的 Asana Personal Access Token，**请务必替换为您的真实 Token**。
          // 获取 Asana Personal Access Token 的步骤请参考仓库 README.md 文件或 Asana 开发者文档。
      }
    }
  }
}

请注意：

'YOUR_ASANA_PERSONAL_ACCESS_TOKEN' 需要替换为您在 Asana 开发者控制台生成的 Personal Access Token。请务必保管好您的 Token，避免泄露。
'command' 和 'args' 的配置适用于大多数基于 Node.js 的 MCP 客户端。如果您的客户端配置方式不同，请参考其官方文档进行调整。

基本使用方法

配置 Asana Access Token：
- 按照 服务器配置 中的说明，在 MCP 客户端的配置文件中正确设置 'ASANA_ACCESS_TOKEN' 环境变量。
启动 MCP 客户端：
- 启动您配置好的 MCP 客户端 (例如 Claude Desktop)。客户端会自动连接到 MCP 服务器。
与 LLM 交互：
- 在 LLM 应用中，您可以开始提问或发出指令，例如：
  - "列出我 Asana 工作区中未完成的任务"
  - "在 'Sprint 30' 项目中创建名为 '撰写项目报告' 的任务，截止日期是下周五"
  - "总结任务 ID 为 '123456789' 的任务"
- 在提问时，可以提及 "asana" 关键词，以提高 LLM 选择 Asana 工具的概率。

通过以上步骤，您就可以利用此 MCP 服务器，在 LLM 应用中方便地管理您的 Asana 工作项。

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服务器配置 (MCP 客户端配置)

基本使用方法

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