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Workflowy MCP Server

by o4114o
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Python
Remote

Workflowy MCP Server

Workflowy MCP Server for Nanobot - 讓 nanobot 可以透過 Model Context Protocol 操作 Workflowy。

功能

  • list_targets - 列出所有可用的 targets (inbox, home 等)

  • list_nodes - 列出指定 parent 的子節點

  • get_node - 取得單一節點的詳細資訊

  • create_node - 建立新節點

  • update_node - 更新節點內容

  • delete_node - 刪除節點

  • move_node - 移動節點到新的父節點

  • complete_node - 標記節點為完成

  • uncomplete_node - 取消節點的完成狀態

  • export_all_nodes - 匯出所有節點

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安裝

# 使用 uvx 直接執行
uvx workflowy-mcp

# 或先安裝後使用
pip install workflowy-mcp
workflowy-mcp

# nanobot 使用特定的虛擬環境，先啟動該 venv，然後執行： (推薦）
source /path/to/nanobot-venv/bin/activate
pip install /home/user/workspace/workflowy-mcp

設定

1. 取得 Workflowy API Key

前往 https://workflowy.com/api-key 取得 API Key。

2. 設定 nanobot config

在 nanobot 的設定檔中加入：

{
  "tools": {
    "mcpServers": {
      "workflowy": {
        "command": "uvx",
        "args": ["workflowy-mcp"],
        "env": {
          "WORKFLOWY_API_KEY": "your-api-key",
          "WORKFLOWY_DEFAULT_PARENT": "home"
        }
      }
    }
  }
}

環境變數

變數

說明

必填

預設

WORKFLOWY_API_KEY

Workflowy API Key

是

-

WORKFLOWY_DEFAULT_PARENT

預設 parent_id

否

inbox

使用方式

nanobot 啟動後，LLM 可以使用以下 tools：

mcp_workflowy_list_targets      - 列出所有 targets
mcp_workflowy_list_nodes        - 列出子節點 (parent_id 預設為 inbox)
mcp_workflowy_get_node          - 取得節點詳情
mcp_workflowy_create_node       - 建立新節點
mcp_workflowy_update_node       - 更新節點
mcp_workflowy_delete_node       - 刪除節點
mcp_workflowy_move_node         - 移動節點
mcp_workflowy_complete_node    - 標記完成
mcp_workflowy_uncomplete_node   - 取消完成
mcp_workflowy_export_all_nodes  - 匯出所有節點

範例

# 在 inbox 建立新任務
mcp_workflowy_create_node(
    parent_id="inbox",
    name="每週回顧",
    note="每週五下午進行",
    layout_mode="todo"
)

# 列出 inbox 的內容
mcp_workflowy_list_nodes(parent_id="inbox")

# 移動節點到 home
mcp_workflowy_move_node(
    id="xxx-xxx-xxx",
    parent_id="home",
    position="top"
)

parent_id 可用值

  • "inbox" - 預設的收件匣

  • "home" - 預設的首頁

  • "None" - 頂層節點

  • UUID - 任意節點的 ID

開發

# 安裝開發依賴
pip install -e ".[dev]"

# 執行
python -m workflowy_mcp

# 測試
pytest

License

MIT

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

Resources

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