滴答清单MCP增强版
服务介绍
滴答清单 MCP 增强版
一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器,允许大语言模型管理你的滴答清单/TickTick 待办事项。
🔗 API 文档: 滴答清单官方 OpenAPI
🛠️ 准备工作
- Python 3.10+
- 已安装 uv (推荐)
- 滴答清单或 TickTick 账号
- API 凭证 (Client ID, Client Secret)
🔑 认证设置
在 滴答清单开发者中心(国内用户)或 TickTick Developer Center 注册一个应用。
- 点击 "New App"。
- 保存你的 Client ID 和 Client Secret。
- 设置 Redirect URI:
- 推荐使用:
http://localhost:8000/callback。 - 自定义: 如果你修改了此项,请相应地设置
TICKTICK_REDIRECT_URI环境变量。
- 推荐使用:
🚀 快速开始
1. 克隆代码库
git clone https://github.com/Code-MonkeyZhang/ticktick-mcp-enhanced
cd ticktick-mcp-enhanced
2. 配置 MCP 客户端
以 Claude Desktop (claude_desktop_config.json) 为例:
{
"mcpServers": {
"ticktick": {
"command": "/path/to/uv",
"args": [
"run",
"--directory",
"/项目/的/绝对路径/ticktick-mcp-enhanced",
"ticktick-mcp",
"run"
],
"env": {
"TICKTICK_ACCOUNT_TYPE": "china", // "china" 或 "global" 选择你滴答清单账户的区域
"TICKTICK_CLIENT_ID": "你的_client_id",
"TICKTICK_CLIENT_SECRET": "你的_client_secret",
"TICKTICK_REDIRECT_URI": "http://localhost:8000/callback", // 这里填写上一步中你在开发者平台注册的URL
"MCP_LOG_ENABLE": "false" // 可选:开启MCP日志记录功能
}
}
}
}
3. 授权并使用
- 重启你的 MCP 客户端。
- 问 AI:“查看我今天的任务”。
- 首次授权:AI 将提供一个授权链接。点击链接 -> 登录 -> 将弹出一个授权页面,显示授权已完成。
- 你可以返回 LLM 客户端并使用此 MCP 访问滴答清单。
你的授权 Token 将存储在项目文件夹下的
.ticktick_token.json中。
🧰 可用工具
此 MCP 向你的 LLM 客户端公开以下工具。
| 类别 | 工具名称 | 功能描述 |
|---|---|---|
| 认证 | ticktick_status |
检查当前的连接和授权状态。 |
start_authentication |
生成登录链接并启动本地回调监听。 | |
| 清单 | get_all_projects |
获取所有清单列表。 |
get_project_info |
查看特定清单及其中的任务。 | |
create_project |
创建一个新的项目。 | |
delete_projects |
删除项目。 | |
| 任务 | create_tasks |
创建任务(支持智能时间识别)。 |
update_tasks |
修改任务标题、内容、日期或优先级。 | |
complete_tasks |
将任务标记为完成。 | |
delete_tasks |
批量删除任务。 | |
create_subtasks |
为任务添加子任务。 | |
| 查询 | query_tasks |
高级清单查询(支持日期范围、优先级、搜索词)。 |
📂 项目结构
ticktick-mcp-enhanced/
├── ticktick_mcp/
│ ├── src/
│ │ ├── server.py # MCP 服务入口
│ │ ├── auth.py # OAuth 逻辑与回调服务器
│ │ ├── tools/ # 各类工具实现
│ │ └── utils/ # 格式化与校验工具
│ └── __main__.py # CLI 启动项
├── pyproject.toml # 项目配置与依赖
└── README_en.md # 英文文档