wrike-mcp-server

一个轻量级的 Wrike MCP 服务器实现，帮助你将 Wrike 与你最喜欢的 LLM 工具集成。

概述

Wrike MCP (模型控制协议) 服务器充当 Wrike 项目管理平台和语言学习模型 (LLM) 之间的桥梁。它使 AI 驱动的工具能够通过一组定义良好的 API 端点与 Wrike 数据进行交互。

功能

• 使用永久链接 URL 获取任务详情
• 检索分配给已验证用户的任务
• 从特定文件夹获取任务

要求

• Python 3.x
• Wrike API 令牌
• 必需的 Python 包 (参见 requirements.txt)

设置

1. 克隆仓库

2. 创建并激活虚拟环境:

   # 创建一个虚拟环境
   python -m venv venv
   
   # 激活虚拟环境
   # 在 macOS 和 Linux 上:
   source venv/bin/activate
   

3. 安装依赖:

   pip install -r requirements.txt
   

4. 配置你的客户端应用程序 (例如: Cursor IDE) 以使用 MCP 服务器: a. 前往 Settings → Cursor Settings → MCP 并点击 Add new global MCP server

   b. 添加以下配置，并使用正确的路径:

   {
     "mcpServers": {
       "wrike-mcp-server": {
         "command": "/Users/username/wrike-mcp-server/.venv/bin/python /Users/username/wrike-mcp-server/server.py",
         "env": {
           "WRIKE_API_TOKEN": "<YOUR WRIKE API TOKEN>"
         }
       }
     }
   }
   

   c. 启用 MCP 服务器

用法

该服务器提供多个 MCP 工具来与 Wrike 交互。以下是一些示例提示：

1. 获取特定任务:

   请分析以下任务并提供一个简短的摘要：https://www.wrike.com/open.htm?id=12345678
   

2. 获取分配给你的任务:

   请收集我所有的 Wrike 任务，并构建一个按优先级排序的列表，其中包含每个任务的链接。涉及我的老板 John Doe 的任务应被视为更重要。此外，在标题下包含每个任务的链接。
   

3. 从特定文件夹获取任务:

   请总结以下文件夹中的所有 Wrike 任务：https://www.wrike.com/open.htm?id=12345678
   请在你的输出中排除任何关于价格和预算的信息。
   

许可

本项目采用 MIT 许可证 – 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。