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基于MCP协议的待办事项管理服务器，提供完整API高效管理任务。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：todo。 它的用途是：基于MCP协议的待办事项管理服务器，提供完整API高效管理任务。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/todo/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
‘查看我本周所有未完成的高优先级任务’，它会通过MCP服务器查询你的待办列表并返回结果。
对AI说：‘把“评审PR #123”添加到明天下午的待办事项中，并设置高优先级’，它会调用API创建对应的任务条目。
介绍
这个Skill是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的待办事项管理服务器。它解决了在AI协作环境中，任务管理分散、难以与AI工具深度集成的问题。通过提供一个标准化的MCP服务器，它将待办事项管理能力直接暴露给AI助手，使得AI可以像调用本地函数一样，直接创建、查询、更新和删除任务，实现了任务管理与AI工作流的无缝融合。
使用方式非常简单。开发者或用户只需安装并启动这个MCP服务器，然后在支持的AI平台（如Claude Desktop）中配置连接。之后，在与AI对话时，就可以直接通过自然语言指令来管理待办事项，例如“帮我把‘写周报’添加到待办列表”，AI会通过MCP协议调用后端服务完成操作。
这个Skill非常适合那些深度依赖AI助手进行日常工作流管理的开发者和效率追求者，尤其是已经在使用Claude等支持MCP工具的用户。它让任务管理从孤立的应用变成了AI能力的一部分。
建议在使用前确保你的AI客户端支持MCP协议。由于它本质上是一个后端服务，需要一定的技术基础进行安装和配置。对于非技术用户，可能需要参考文档或寻求帮助。
核心特点
核心区别在于它严格遵循MCP协议，将待办事项管理能力标准化为AI可调用的工具，而非一个独立的应用程序或插件，实现了与AI助手的深度、原生集成。
注意事项
不适合需要复杂项目管理功能（如甘特图、团队协作）或偏好使用独立GUI应用进行任务管理的用户。
常见问题
什么是MCP协议？
MCP（Model Context Protocol）是Anthropic推出的一个协议，旨在标准化AI模型与外部工具和数据源的连接方式。
这个Skill需要编程知识才能使用吗？
需要基本的命令行操作和配置知识来安装和启动服务器，但日常使用通过自然语言与AI交互即可。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/todo/raw/index.md 读取 todo 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/todo/raw/index.md（查看排版版本）