滴答清单 MCP 服务

滴答清单MCP（Memory-Context-Planning）服务是一个基于Python的后端服务，为用户提供目标管理、任务统计分析、关键词提取和任务-目标匹配等功能。该服务作为滴答清单主应用的辅助功能，帮助用户更好地规划和跟踪个人及团队目标完成情况。

最新更新：已从逆向接口切换到官方 OAuth 2.0 + Open API。详见 docs/openapi_oauth_guide.md。

重要：本项目已全面对齐滴答清单开放平台（/open/v1）端点。

• 项目：GET/POST/POST(id)/DELETE /open/v1/project
• 任务：POST /open/v1/task，POST /open/v1/task/{taskId}，POST 完成 /open/v1/project/{projectId}/task/{taskId}/complete，DELETE /open/v1/project/{projectId}/task/{taskId}
• 汇总任务：官方无全局任务列表，使用 GET /open/v1/project/{projectId}/data 聚合
• 标签：暂无写接口，当前工具仅提供只读聚合视图

主要功能

• 目标管理：创建、查询、更新和删除个人目标
• 任务统计分析：生成任务完成情况统计报告
• 关键词提取：基于任务内容提取关键词（基于jieba分词）
• 任务与目标匹配：智能匹配任务与相关目标
• 目标完成进度计算：分析并可视化目标完成进度

安装要求

• Python 3.8+
• 滴答清单账号（支持通过token、手机号或邮箱进行认证）

快速开始

1. 克隆项目

git clone https://github.com/GalaxyXieyu/didatodolist-mcp.git
cd didatodolist-mcp

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

3. 配置与认证（.env-only）

推荐使用 OAuth 2.0（仅 .env）：

获取 Client ID / Secret：

• 打开滴答清单开放平台文档入口：https://developer.dida365.com/docs#/openapi
• 在开放平台创建一个应用（填写名称）。
• 在应用设置中将 OAuth Redirect URL 填写为：http://localhost:38000/callback
• 复制应用的 client_id 与 client_secret，用于下方 .env 配置。

参考图：

• 在 .env 中配置 MCP_API_KEY=...、DIDA_CLIENT_ID、DIDA_CLIENT_SECRET；运行 python scripts/oauth_authenticate.py --port 38000 完成一次性授权，脚本会将 DIDA_ACCESS_TOKEN、DIDA_REFRESH_TOKEN 写入 .env。

最小可用步骤：

cp .env.example .env
# 编辑 .env，至少填写 MCP_API_KEY、DIDA_CLIENT_ID、DIDA_CLIENT_SECRET
python scripts/oauth_authenticate.py --port 38000  # 成功后写入 DIDA_ACCESS_TOKEN/DIDA_REFRESH_TOKEN 到 .env

# 启动服务
export MCP_API_KEY=your-strong-key  # 或直接在 .env 中配置
python main.py --sse --host 127.0.0.1 --port 3000
# 客户端请求头需带：x-api-key: your-strong-key

可选的 .env 示例：

MCP_API_KEY=your-strong-key
# 以下变量由 .env-only 管理
# DIDA_CLIENT_ID=...
# DIDA_CLIENT_SECRET=...
# DIDA_ACCESS_TOKEN=...
# DIDA_REFRESH_TOKEN=...

更多文档：

• 统一 OAuth 指南（.env-only）：docs/openapi_oauth_guide.md
• 文档索引：docs/openapi_index.md
• 项目接口：docs/openapi_project.md
• 任务接口：docs/openapi_task.md
• 数据模型定义：docs/openapi_definitions.md
• 本地调试（Inspector/mcp-cli）：docs/dev_debug_inspector.md
• OpenClaw 插件：docs/openclaw_plugin.md
• OpenClaw 原生插件（Open API）：docs/openclaw_openapi_plugin.md

OpenClaw 原生插件（推荐）

该插件直接调用滴答清单官方 Open API，不依赖 MCP 服务。

1) 安装插件

openclaw plugins install -l ./openclaw-openapi-plugin

2) 写入 OpenClaw 配置并完成 OAuth

推荐使用脚本自动写入（会把 token 写入 ~/.openclaw/openclaw.json，并确保 allowlist）：

python3 scripts/oauth_openclaw.py --open-browser

脚本会读取以下配置（如果缺失可手动写入）：

{
  "plugins": {
    "enabled": true,
    "entries": {
      "dida-openapi": {
        "enabled": true,
        "config": {
          "clientId": "<YOUR_CLIENT_ID>",
          "clientSecret": "<YOUR_CLIENT_SECRET>",
          "redirectUri": "http://localhost:38000/callback",
          "accessToken": "<ACCESS_TOKEN>",
          "refreshToken": "<REFRESH_TOKEN>",
          "timeoutMs": 15000,
          "autoRefresh": true
        }
      }
    }
  },
  "tools": {
    "allow": ["dida-openapi"]
  }
}

3) 重启 Gateway 使配置生效

openclaw gateway restart

4) 验证是否可调用

openclaw plugins info dida-openapi
openclaw agent --agent main --message "请调用工具 dida_get_projects 并返回结果" --thinking minimal --timeout 30 --json

如果 UI 提示“未配置 accessToken”，说明 Gateway 未读到最新配置或 token 已过期：请先运行授权脚本，再重启 Gateway。

Docker/Compose 部署（.env-only）

推荐在本机先完成一次性 OAuth 授权，把令牌写入 .env 后再部署容器（云上无需开放 38000）。

1. 本地预授权（写入 .env）

cp .env.example .env
# 填写 MCP_API_KEY、DIDA_CLIENT_ID、DIDA_CLIENT_SECRET
python scripts/oauth_authenticate.py --port 38000  # 成功后写入 DIDA_ACCESS_TOKEN / DIDA_REFRESH_TOKEN

2. 使用 Docker Compose 运行（仅需 3000 端口）

# 将授权后的 .env 复制为 data/.env（或直接放置）
mkdir -p data && cp .env data/.env

docker compose up -d --build mcp
# SSE 入口： http://<host>:3000/sse （Headers: x-api-key: <你的 MCP_API_KEY>）

3. 使用 MCP Inspector 或 mcp-cli 连接

• Inspector：npx @modelcontextprotocol/inspector，Transport 选 SSE，URL http://<host>:3000/sse，Headers x-api-key: <你的 MCP_API_KEY>
• mcp-cli：npx @wong2/mcp-cli，选择 SSE，填相同 URL 与 Headers

说明与最佳实践：

• callback(38000) 仅发生在“授权当时”，容器运行不依赖该端口；云上只需暴露 3000 或经反代直通 /sse。
• 强随机化 MCP_API_KEY 并通过反向代理透传 x-api-key；生产可限制来源 IP。
• 令牌过期时，服务端会尝试利用 DIDA_REFRESH_TOKEN 自动刷新；默认仅在内存更新，重启后继续从 .env 读取。

---

使用方法

启动（stdio）

python main.py

启动（SSE，推荐调试）

python main.py --sse --host 127.0.0.1 --port 3000

指定配置文件路径

已统一为 .env-only，不再支持单独的配置文件路径参数。

安装到 MCP 客户端

python main.py --install

端口与鉴权

• 回调端口（一次性授权）：38000

  • 与环境变量 DIDA_REDIRECT_URI 对齐，例如 http://localhost:38000/callback
  • 仅在运行 scripts/oauth_authenticate.py 进行 OAuth 授权时临时监听

• MCP 服务端口（SSE）：3000

  • 通过 python main.py --sse --host 127.0.0.1 --port 3000 启动
  • 客户端连接 MCP 时请在请求头携带 x-api-key

示例：

export MCP_API_KEY="your-strong-key"
python main.py --sse --host 127.0.0.1 --port 3000
# 客户端请求头：x-api-key: your-strong-key

端口与鉴权（摘要）

• 回调端口：38000（OAuth 回调一次性使用，与 redirect_uri 对齐）
• 服务端口：3000（SSE 连接 MCP 服务）
• 鉴权：客户端连接时需携带 x-api-key，服务端校验 MCP_API_KEY

认证机制（.env-only）

• 服务 → 官方 API：从 .env 读取 DIDA_ACCESS_TOKEN/DIDA_REFRESH_TOKEN 进行 OAuth 调用。
• 自动刷新：当返回 401 时，使用 DIDA_REFRESH_TOKEN 自动刷新并回写新的令牌到 .env。
• 不再支持手机号/邮箱密码直登；也不使用任何 oauth_config.json/config.json 文件。
• 客户端 → 服务：通过 x-api-key 请求头，服务端校验 MCP_API_KEY。

功能模块

目标管理

目标管理功能允许用户创建、跟踪和管理不同类型的目标：

• 阶段性目标：有明确截止日期的短期目标
• 常规目标：长期持续的目标
• 习惯性目标：需要定期执行的行为习惯

统计分析

统计分析功能提供多维度的任务完成情况分析：

• 时间维度：按日/周/月分析任务完成情况
• 项目维度：按项目分类统计任务完成率
• 标签维度：按标签分析任务分布

关键词提取

基于jieba分词库，从任务内容中提取关键词，支持生成词云和热度分析。

任务-目标匹配

使用内容相似度和关键词匹配算法，智能关联任务与目标，帮助用户将日常任务与长期目标对齐。

开发历程

本项目采用了系统化的开发方法，遵循以下开发阶段：

1. 规划阶段：定义了项目范围、功能要求和技术规范
2. 架构设计：完成核心数据结构的设计
3. 基础功能开发：实现核心API和数据访问层
4. 高级功能实现：开发统计分析和目标匹配算法
5. 优化与测试：改进性能和用户体验

贡献

欢迎提交问题和改进建议！请fork本仓库并创建pull request。

许可证

MIT许可证