MCP 服务器

Dida365 MCP Server

Enables AI assistants to manage Dida365 tasks and projects, including creating, updating, and searching for items through natural language. It supports advanced queries for overdue or high-priority tasks across various MCP-compatible clients.

README

dida-mcp 🦞✅

滴答清单 (Dida365) MCP Server — 让 AI 助手控制你的滴答清单。

🎯 首个支持中国版滴答清单 (dida365.com) 的 MCP Server，13 个 AI 工具覆盖任务、项目、标签管理。

适用于 OpenClaw (龙虾)、Claude Desktop、CodeBuddy 以及任何支持 MCP 协议的 AI 客户端。

✨ 功能

类别	工具	说明
📁 项目管理	`get_projects`	列出所有项目（清单）
	`get_project_detail`	查看项目详情及其任务
	`create_project`	创建新项目
	`delete_project`	删除项目
✅ 任务管理	`get_all_tasks`	获取所有未完成任务
	`create_task`	创建新任务
	`update_task`	更新任务信息
	`complete_task`	标记任务完成
	`delete_task`	删除任务
🔍 高级查询	`get_tasks_due_today`	今天到期的任务
	`get_overdue_tasks`	所有逾期任务
	`get_tasks_by_priority`	按优先级筛选
	`search_tasks`	关键词搜索

🚀 快速开始

1. 创建滴答清单应用

访问 developer.dida365.com/manage
创建一个新应用
记下 Client ID 和 Client Secret
设置 OAuth Redirect URL 为 http://localhost:18090/callback

2. 安装

git clone https://github.com/Martinqi826/dida-mcp.git
cd dida-mcp
pip install -e .

3. 配置

cp .env.example .env

编辑 .env，填入你自己的凭据：

DIDA_CLIENT_ID=你的_Client_ID
DIDA_CLIENT_SECRET=你的_Client_Secret
DIDA_REDIRECT_URI=http://localhost:18090/callback

4. 授权

dida-mcp auth

浏览器会自动打开，登录你的滴答清单账号并授权。成功后 Token 会保存到 ~/.dida-mcp/token.json。

5. 验证

dida-mcp test

看到 ✅ API 连接成功！ 就说明一切就绪。

🦞 配置到 OpenClaw（龙虾）

OpenClaw 目前不原生支持 MCP Server 注入，需要通过 mcporter 桥接。

第一步：安装 mcporter

npm install -g mcporter

第二步：注册 dida-mcp 到 mcporter

mcporter add dida-mcp \
  --command "dida-mcp" \
  --args "run" \
  --env DIDA_CLIENT_ID=你的_Client_ID \
  --env DIDA_CLIENT_SECRET=你的_Client_Secret \
  --env DIDA_REDIRECT_URI=http://localhost:18090/callback

或者手动编辑 ~/.mcporter/mcporter.json：

{
  "mcpServers": {
    "dida-mcp": {
      "command": "dida-mcp",
      "args": ["run"],
      "description": "滴答清单 MCP Server",
      "env": {
        "DIDA_CLIENT_ID": "你的_Client_ID",
        "DIDA_CLIENT_SECRET": "你的_Client_Secret",
        "DIDA_REDIRECT_URI": "http://localhost:18090/callback"
      }
    }
  }
}

第三步：启用 mcporter skill

确认 ~/.openclaw/openclaw.json 中有：

{
  "skills": {
    "entries": {
      "mcporter": {
        "enabled": true
      }
    }
  }
}

第四步：添加工具说明到 TOOLS.md

将 openclaw/TOOLS.md 的内容追加到 ~/.openclaw/workspace/TOOLS.md 中。

这一步很关键——OpenClaw AI 会在启动时读取 TOOLS.md，从而知道可以通过 mcporter call dida-mcp.* 来操作你的滴答清单。

第五步：重启 Gateway 并验证

openclaw gateway restart

在 OpenClaw 中开一个新对话，输入：

帮我看看我的滴答清单有哪些项目

AI 就会调用 mcporter call dida-mcp.get_projects 并返回结果。

🤖 配置到 Claude Desktop / CodeBuddy

在 MCP 配置文件中添加：

{
  "mcpServers": {
    "dida-mcp": {
      "command": "dida-mcp",
      "args": ["run"],
      "env": {
        "DIDA_CLIENT_ID": "你的_Client_ID",
        "DIDA_CLIENT_SECRET": "你的_Client_Secret"
      }
    }
  }
}

💬 使用示例

配置完成后，你可以对 AI 说：

🗂️ "帮我看看我的滴答清单有哪些项目"
✅ "创建一个新任务：明天下午3点和客户开会，优先级高"
✔️ "把'写周报'标记为完成"
🔍 "搜索包含'会议'的任务"
📁 "创建一个叫'工作'的新项目"
⚠️ "我有哪些逾期任务？"
🔺 "列出所有高优先级任务"
📅 "今天有什么到期的？"

📖 CLI 命令

命令	说明
`dida-mcp auth`	OAuth 授权（首次使用必须执行）
`dida-mcp test`	测试 API 连接
`dida-mcp run`	启动 MCP Server（stdio 模式）
`dida-mcp status`	查看认证状态
`dida-mcp logout`	清除本地 token

🔧 项目结构

dida-mcp/
├── pyproject.toml              # 项目配置
├── LICENSE                     # MIT 许可证
├── README.md                   # 本文档
├── .env.example                # 环境变量示例
├── .gitignore                  # Git 忽略规则
├── openclaw/
│   └── TOOLS.md                # OpenClaw TOOLS.md 参考内容
└── src/
    └── dida_mcp/
        ├── __init__.py         # 包初始化
        ├── auth.py             # OAuth 2.0 认证模块
        ├── client.py           # 滴答清单 API 客户端
        ├── server.py           # MCP Server 实现 (JSON-RPC over stdio)
        └── cli.py              # 命令行工具