Workflowy MCP
一个用于与Workflowy交互的模型上下文协议（MCP）服务器。此服务器为Workflowy提供了一个兼容MCP的接口，使AI助手能够以编程方式与您的Workflowy列表进行交互。
MCP是什么？
模型上下文协议（MCP）是人工智能模型与外部工具和应用程序编程接口（API）交互的一种标准化方式。此服务器实现了MCP，以便人工智能助手（如ChatGPT）能够通过一组定义好的工具读取和操作您的Workflowy列表。
功能
- Workflowy 集成使用用户名/密码身份验证连接到您的Workflowy帐户
- MCP 兼容性全面支持模型上下文协议
- 工具操作在你的Workflowy中搜索、创建、更新节点，并将其标记为完成/未完成
示例用法：
我个人使用Workflowy作为我的项目管理工具。 给予我的代理访问我的笔记和代码库的权限，以下是实用的提示：
- “在Workflowy中显示我关于项目XYZ的所有笔记”
- 审查代码库，将所有已完成的备注标记为已完成
- 根据我在Workflowy上为这个项目设定的里程碑，建议我接下来应该做什么任务
安装
前提条件
- Node.js v18或更高版本
- 一个Workflowy账户
快速安装
# Install the package globally
npm install -g mcp-workflowy
# Or use npx to run it directly
npx mcp-workflowy server start配置
创建一个 .env 在你项目目录中的文件内容如下：
WORKFLOWY_USERNAME=your_username_here
WORKFLOWY_PASSWORD=your_password_here或者，您可以在运行服务器时将这些凭据作为环境变量提供。
用法
启动服务器
# If installed globally
mcp-workflowy server start
# Using npx
npx mcp-workflowy server start可用工具
这个MCP服务器提供了以下工具来与您的Workflowy进行交互：
- 列出节点 从你的Workflowy中获取节点列表（根节点或指定节点的子节点）
- 搜索节点 根据查询文本搜索节点
- 创建节点 在你的Workflowy中创建一个新节点
- 更新节点 修改现有节点的文本或描述
- 切换完成 标记一个节点为已完成或未完成
与AI助手集成
要使用此MCP服务器与AI助手（如ChatGPT）配合：
- 按照上述说明启动MCP服务器
- 将您的AI助手连接到MCP服务器（请参阅您的AI助手的文档）
- AI助手现在将能够读取和操作您的Workflowy列表
一键式
贡献
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许可证
这个项目遵循MIT许可证 - 详见 许可证 详情文件。