Taskade

• MCP 伺服器 — 將 Taskade 連接到 Claude Desktop、Cursor、Windsurf 或任何 MCP 客戶端。
• OpenAPI 程式碼產生 — 從任何 OpenAPI 規格產生 MCP 工具 — 不僅限於 Taskade。

目錄

• 示範
• 快速入門
• 工具 (62)
• 為何選擇 Taskade MCP？
• 代理配方
• 使用案例
• OpenAPI 程式碼產生
• 什麼是 Taskade？
• 路線圖
• 貢獻
• 授權

示範

在 Anthropic 的 Claude Desktop 中執行的 MCP 驅動 Taskade 代理：

透過 MCP 建置代理	自動化工作流程	管理專案
從 Claude/Cursor 建立、訓練、部署 AI 代理	跨 100 多個服務建立多步驟自動化	從您的 AI 助理進行完整的工作區管理 (付費方案；部分端點在免費方案中受限)

快速入門

⚡ 偏好託管選項？ https://www.taskade.com/mcp 是受 OAuth 保護的 Genesis App MCP — 一個與此工作區 MCP 伺服器分開的託管介面。請參閱其指南以了解其功能以及是否適合您的使用案例。若要如下所述讀取和寫入您的工作區內容（專案、任務、代理），請使用工作區 MCP 伺服器（此套件）。

我該選擇哪個 Taskade MCP？

Taskade 透過三個介面使用 MCP — 此儲存庫是第一個：

1. 取得您的 API 金鑰

前往 Taskade 設定 > API 並建立個人存取權杖。

2. Claude Desktop

新增至您的 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "taskade": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@taskade/mcp-server"],
      "env": {
        "TASKADE_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

3. Cursor

新增至您的 Cursor MCP 設定：

{
  "mcpServers": {
    "taskade": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@taskade/mcp-server"],
      "env": {
        "TASKADE_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

4. Windsurf

新增至 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json（或 設定 → Cascade → MCP → 新增伺服器）：

{
  "mcpServers": {
    "taskade": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@taskade/mcp-server"],
      "env": {
        "TASKADE_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

5. Cline

在 VS Code 中，開啟 Cline MCP 伺服器面板 → 設定 MCP 伺服器並新增：

{
  "mcpServers": {
    "taskade": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@taskade/mcp-server"],
      "env": {
        "TASKADE_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

6. VS Code

將 .vscode/mcp.json 新增至您的工作區（VS Code 使用 servers 金鑰；${input:…} 在首次執行時提示您輸入金鑰）：

{
  "servers": {
    "taskade": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@taskade/mcp-server"],
      "env": {
        "TASKADE_API_KEY": "${input:taskade_api_key}"
      }
    }
  }
}

7. HTTP / SSE 模式（遠端和自訂客戶端）

TASKADE_API_KEY=your-api-key npx @taskade/mcp-server --http

伺服器啟動於 http://localhost:3000（使用 PORT 環境變數設定）。透過 SSE 連接至 http://localhost:3000/sse?access_token=your-api-key。

工具 (62)

工作區

專案

任務

AI 代理

建立、管理和發布具有自訂知識和工具的自主 AI 代理。

範本

媒體

個人

代理聊天與 Webhook（API v2，測試版）

v1 API 不具備的功能：與 AI 代理進行即時對話，以及接收即時事件。

為何選擇 Taskade MCP？

Taskade MCP 讓您的 AI 助理存取您的工作區 — 專案、任務、代理、知識庫、範本和自動化（付費方案；部分端點如工作區列表在免費帳戶中受限）。無需編寫 API 程式碼，只需用自然語言描述您的需求。

┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│                HOW TASKADE MCP WORKS                     │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘

  You (in Claude/Cursor/Windsurf):
  "Create a support agent trained on our docs project"
                         ↓
  ┌──────────────────────────────────┐
  │     Taskade MCP Server           │
  │     (62 tools, 8 categories)     │
  └──────────────────────────────────┘
       ↓              ↓            ↓
  folderCreateAgent  agentKnowledge  agentPublicAccess
  (creates agent)    (attaches docs)  (publishes it)
                         ↓
  Result: Live AI chatbot trained on your data

為何選擇 MCP 而非 REST API？

為何選擇 Taskade MCP 而非其他 MCP 伺服器？

Taskade 是唯一包含 AI 代理管理（建立、訓練、部署代理）、知識庫訓練（附加文件、專案、媒體）和 OpenAPI 程式碼產生（從任何 API 規格產生 MCP 工具）的 MCP 伺服器。橫跨 8 個類別的 62 個工具。

代理配方

You: "Check my Taskade workspace for yesterday's completed tasks,
      summarize them as a standup update, then create today's
      priority tasks based on what's still open."

Claude uses:
  1. meProjectsGet → find your active projects
  2. projectTasksGet → pull tasks from each project
  3. taskCreate → create today's priority tasks

Result: A formatted standup summary + fresh task list in Taskade.

You: "Create an AI support agent called 'Help Bot' in my
      Customer Success folder, train it on our Documentation
      project, and publish it publicly."

Claude uses:
  1. workspaceFoldersGet → find "Customer Success" folder
  2. folderCreateAgent → create "Help Bot" with support instructions
  3. agentKnowledgeProjectCreate → attach Documentation project
  4. agentPublicAccessEnable → publish with shareable link

Result: Live AI chatbot trained on your docs, ready to embed.

You: "Create a new sprint project from our 'Sprint Template',
      name it 'Sprint 2026-W15', move the top 10 backlog
      items into it, and assign them to the engineering team."

Claude uses:
  1. folderProjectTemplatesGet → find "Sprint Template"
  2. projectFromTemplate → create "Sprint 2026-W15"
  3. projectTasksGet → get backlog items
  4. taskMove → move top 10 tasks to new sprint
  5. taskPutAssignees → assign engineering team members

Result: Sprint ready to go, fully populated and assigned.

You: "Generate an AI agent that researches our top 5 competitors.
      Train it on our Competitive Analysis project.
      Name it 'Market Intel Agent'."

Claude uses:
  1. folderAgentGenerate → generate agent from research prompt
  2. agentKnowledgeProjectCreate → connect Competitive Analysis project
  3. agentUpdate → refine instructions for research cadence

Result: AI research agent with domain knowledge, ready for briefings.

You: "For our new client Acme Corp: create a project from
      the 'Client Onboarding' template, add tasks for
      kickoff meeting and SOW review, set due dates for
      the next 2 weeks, then share the project link."

Claude uses:
  1. projectFromTemplate → create "Acme Corp Onboarding"
  2. taskCreate → add kickoff, requirements, SOW tasks
  3. taskPutDate → set dates across next 2 weeks
  4. projectShareLinkEnable → generate share link

Result: Client onboarding project live and shareable in 30 seconds.

使用案例

使用 AI 進行專案管理

要求您的 AI 助理管理您的 Taskade 工作區：

• "顯示我所有的專案及其狀態"
• "建立一個名為 Q1 規劃的新專案，並為每個團隊設定任務"
• "將所有逾期任務移至待辦專案"
• "為衝刺專案中的所有任務設定截止日期"

AI 代理建立

直接從您的編輯器建立和部署 AI 代理：

• "建立一個名為客戶支援機器人的 AI 代理，並使用我們文件專案的知識"
• "使用此提示產生一個用於程式碼審查的代理：..."
• "公開發布我的代理並給我分享連結"
• "將我們的 API 文件專案新增為代理的知識"

範本工作流程

從範本自動化專案建立：

• "列出我工作區中的所有範本"
• "從客戶範本建立 5 個新的客戶引導專案"
• "複製本週的衝刺回顧專案"

OpenAPI 程式碼產生

使用我們的產生器從任何 OpenAPI 規格建立 MCP 工具 — 不僅限於 Taskade。

npm install --save-dev @taskade/mcp-openapi-codegen @readme/openapi-parser

import { dereference } from '@readme/openapi-parser';
import { codegen } from '@taskade/mcp-openapi-codegen';

const document = await dereference('your-api-spec.yaml');

await codegen({
  path: 'src/tools.generated.ts',
  document,
});

適用於任何 OpenAPI 3.0+ 規格。在幾分鐘內為您自己的 API 產生 MCP 工具。

什麼是 Taskade？

Taskade（Y Combinator S19）是 AI 原生工作區，用於從單一提示建置應用程式、部署代理和自動化工作流程。已產生超過 150,000 個應用程式。受到 3M、Nike、Tesla、Netflix、Airbnb、Disney、Adobe 的信賴。 在超過 9,300 則評論中獲得 4.8/5 評分。

• Genesis Apps — 從提示詞建立完整應用程式。儀表板、CRM、入口網站、表單 — 即時部署。立即試用 →
• AI 代理 — 具備 22 種以上工具、持久記憶、多代理團隊、公開嵌入的自訂代理
• 自動化 — 無程式碼工作流程自動化，擁有 100 多種整合、分支、迴圈、篩選功能
• 即時協作 — 多人工作區，包含聊天、視訊、7 種專案檢視
• 範本 — 超過 700 個專案管理、工程、行銷等範本
• API 與 MCP — REST API v2、此 MCP 伺服器、代理 API、Webhook、OAuth 2.0

連結：

• 應用程式：taskade.com
• 建立：taskade.com/create
• 代理：taskade.com/agents
• 範本：taskade.com/templates
• 社群：taskade.com/community
• 開發者文件：docs.taskade.com
• 工作區 MCP 指南： https://github.com/taskade/docs/blob/main/apis-living-system-development/workspace-mcp.md
• Genesis App MCP 指南（不同的託管介面）：https://github.com/taskade/docs/blob/main/apis-living-system-development/genesis-app-mcp.md
• 部落格：taskade.com/blog

藍圖

請參閱開放議題以了解規劃中的功能與改進。

近期發布 (v0.1.0)： 代理聊天 (promptAgent) 和 Webhook 觸發器，現已透過 Taskade API v2 工具層 上線。

• 自動化與流程工具 — 透過 MCP 建立、啟用和管理工作流程自動化
• agent.js — 開源自主代理工具包（即將推出）
• TaskOS — 代理平台，位於 docs.taskade.com

隱私與安全

您的 Taskade API 權杖授權 MCP 伺服器代表您呼叫 Taskade 公開 API。該伺服器僅與 Taskade 公開 API 通訊 — https://www.taskade.com/api/v1 和 https://www.taskade.com/api/v2 — 不會將您的資料傳送至其他第三方服務。

• 隱私 — 請參閱 Taskade 隱私權政策。
• 安全性與漏洞回報 — 請參閱 SECURITY.md。
• 將您的權杖儲存在環境變數中；切勿提交至版本控制。

貢獻

協助我們改進 MCP 工具、OpenAPI 工作流程和代理功能。

• 議題 — 回報錯誤或請求功能
• 拉取請求 — 歡迎貢獻
• 社群 — 加入 Taskade 社群
• 聯絡 — hello@taskade.com

更多來自 Taskade

• Taskade 文件（原始碼）— 開發者文件與 API 參考
• 整合套件 — 開源 Zapier/n8n 動作與觸發器
• Taskade — 平台首頁，包含 Genesis，AI 應用程式建構器

授權

MIT