使用说明

项目简介

TaskMaster 是一个专为 Cursor AI 设计的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，旨在将强大的 Todoist 任务管理功能集成到您的编码环境中。通过 TaskMaster，您可以直接在 Cursor AI 中访问和管理您的 Todoist 任务，无需离开编辑器即可轻松查看、筛选和处理待办事项，从而显著提升编码效率和项目管理能力。

主要功能点

强大的任务过滤: 支持使用 Todoist 官方提供的强大过滤器语法，可以根据截止日期、优先级、关键词等多种条件灵活筛选任务，精准定位所需信息。
丰富的任务信息展示: 检索到的任务信息会以清晰易读的格式呈现，包括任务优先级（使用图标区分）、截止日期、所属项目等关键信息，方便您快速了解任务详情。
无缝集成 Cursor AI: 作为 MCP 服务器，TaskMaster 可以与 Cursor AI 无缝集成，配置简单，启动后即可在 Cursor AI 中通过自然语言指令或工具调用访问 Todoist 任务。

安装步骤

克隆仓库

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

安装依赖 确保您已安装 Python 3.10 或更高版本，然后使用 pip 安装项目依赖：
```
pip install -r requirements.txt
```

设置 Todoist API Token 环境变量 您需要从 Todoist 开发者设置中获取 API token，并将其设置为名为 'TODOIST_API_TOKEN' 的环境变量。

Linux/macOS:

export TODOIST_API_TOKEN="your-api-token-here"

Windows:

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

请将 '"your-api-token-here"' 替换为您的实际 Todoist API token。

运行服务器 在仓库根目录下，运行以下命令启动 MCP 服务器：
```
python server.py
```
服务器成功启动后，您将在终端看到相关日志输出。

服务器配置

为了让 Cursor AI 能够连接到 TaskMaster MCP 服务器，您需要在 Cursor AI 的 MCP 配置文件中添加以下配置信息。

MCP 配置文件路径 (示例):

Windows: 'C:\Users<Your Username>.cursor\mcp.json'
macOS/Linux: '~/.cursor/mcp.json'

配置内容: 将以下 JSON 配置添加到 'mcp.json' 文件中的 'mcpServers' 字段下。如果 'mcpServers' 字段不存在，请创建它。

{
  "mcpServers": {
    "todoist-mcp": {
      "command": "python",
      "args": [
        "path/to/taskMaster-todoist-mcp/server.py"
      ],
      "env": {
        "TODOIST_API_TOKEN": "your-api-token-here"
      }
    }
  }
}

配置参数说明:

'server name': 'todoist-mcp' (服务器名称，您可以在 Cursor AI 的 MCP 设置中通过此名称识别和启用服务器)
'command': '"python"' (启动服务器的命令，这里假设您的 Python 解释器可以直接通过 'python' 命令访问。如果不是，请替换为 Python 解释器的完整路径，例如：'C:/Users/<Your Username>/path/to/python.exe')
'args': '["path/to/taskMaster-todoist-mcp/server.py"]' (传递给 'command' 的参数，用于指定服务器启动脚本的路径。请将 '"path/to/taskMaster-todoist-mcp/server.py"' 替换为 'server.py' 文件的实际路径)
'env': '{"TODOIST_API_TOKEN": "your-api-token-here"}' (环境变量配置，用于将您的 Todoist API Token 传递给服务器。请确保将 '"your-api-token-here"' 替换为您的实际 API Token)

配置完成后，重启 Cursor AI 或在 Cursor 设置中刷新 MCP 服务器列表，检查 'todoist-mcp' 服务器是否成功启动（状态指示灯为绿色）。

基本使用方法

成功配置并启动 TaskMaster MCP 服务器后，您可以在 Cursor AI 中使用 'get_tasks_tool' 工具来检索 Todoist 任务。

工具名称: 'get_tasks_tool'

参数:

'filter_string': (字符串类型，必填) Todoist 过滤器字符串，用于指定任务筛选条件。可以使用 Todoist 官方支持的各种过滤器语法，例如 '"today"' (今天到期的任务), '"overdue"' (逾期任务), '"priority: 1"' (优先级为 1 的任务) 等。详细的过滤器语法请参考 Todoist 官方文档。
'priority': (整数类型，可选) 任务优先级，取值范围为 1-4，其中 1 为最高优先级，4 为最低优先级。如果同时指定了 'filter_string' 和 'priority'，则会同时应用这两个过滤条件。

使用示例 (在 Cursor AI 中，可以通过类似指令的方式调用工具):

'@todoist-mcp get_tasks_tool filter_string="today"' (获取今天到期的任务)
'@todoist-mcp get_tasks_tool filter_string="overdue" priority=1' (获取逾期且优先级为 1 的任务)
'@todoist-mcp get_tasks_tool filter_string="项目名称"' (获取特定项目下的任务，将 "项目名称" 替换为您的实际项目名称)

您可以根据需要在 Cursor AI 中灵活调用 'get_tasks_tool'，结合自然语言指令和过滤器参数，快速检索和查看您的 Todoist 任务，提升工作效率。

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