Agent-Native Calendar
Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
List, create and move tasks through todo, in progress and done.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
TASK_API_URL, TASK_API_TIMEOUT_MSDu brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"ultra-e2e-test": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"TASK_API_URL",
"-e",
"TASK_API_TIMEOUT_MS",
"ghcr.io/hynix666/ultra-e2e-test-mcp-server:0.1.1"
],
"env": {
"TASK_API_URL": "your-value",
"TASK_API_TIMEOUT_MS": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add ultra-e2e-test --env TASK_API_URL=your-value --env TASK_API_TIMEOUT_MS=your-value -- docker run -i --rm -e TASK_API_URL -e TASK_API_TIMEOUT_MS ghcr.io/hynix666/ultra-e2e-test-mcp-server:0.1.1Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"ultra-e2e-test": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"TASK_API_URL",
"-e",
"TASK_API_TIMEOUT_MS",
"ghcr.io/hynix666/ultra-e2e-test-mcp-server:0.1.1"
],
"env": {
"TASK_API_URL": "your-value",
"TASK_API_TIMEOUT_MS": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"ultra-e2e-test": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"TASK_API_URL",
"-e",
"TASK_API_TIMEOUT_MS",
"ghcr.io/hynix666/ultra-e2e-test-mcp-server:0.1.1"
],
"env": {
"TASK_API_URL": "your-value",
"TASK_API_TIMEOUT_MS": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
TASK_API_URL envTASK_API_TIMEOUT_MS envDiese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto hynix666 bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.1) kam vor 2 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Docker auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking
Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.
Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
An MCP server that gives an AI assistant three tools over the task API: list_tasks, create_task and move_task. It speaks the protocol over stdio, so a client starts it as a subprocess.
It is the same architecture as the services beside it, with the transport changed (ADR-0007): src/domain holds the rules, src/application the use cases behind an outbound port, src/adapters the two things that touch the outside world — the HTTP client that calls the task API, and the MCP layer that publishes the use cases as tools — and src/main.ts wires them. npm run check:boundaries fails the build when a layer reaches past its allowlist.
The rules are repeated here rather than imported from another module (ADR-0004), and they earn their place: an illegal status move is refused here, with the legal moves named, instead of reaching the model as a 409 it usually retries.
npm install
npm start # serves over stdio; the task API must be running
Register it with a client — for Claude Code, claude mcp add tasks -- node /absolute/path/to/services/mcp-server/src/main.ts, or the equivalent entry in another client's configuration:
{
"mcpServers": { "tasks": { "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/services/mcp-server/src/main.ts"], "env": { "TASK_API_URL": "http://localhost:8080" } } } }
| Variable | Default | Meaning |
|---|---|---|
TASK_API_URL | http://localhost:8080 | Where the task API is. Must be an absolute http or https URL |
TASK_API_TIMEOUT_MS | 10000 | How long one API call may take before it is abandoned |
A value it cannot use stops the process at startup. A server that starts and then fails every tool call is worse than one that never started: the model keeps trying.
Nothing is ever written to stdout. On a stdio server stdout is the protocol channel, and one stray console.log corrupts the stream. Diagnostics go to stderr.
| Tool | Input | Answers with |
|---|---|---|
list_tasks | — | Every task, its status, and the moves that status allows |
create_task | title | The created task, in todo |
move_task | id, status | The moved task, or which moves are legal from where it is |
A failure the caller can act on — a broken rule, an unreachable API — comes back as a tool result with isError: true and the reason. Only a bug here throws, because a thrown error reaches the model as a protocol error it cannot inspect.
npm run verify # import boundaries, type-check, tests
The tests drive the server through a real MCP client over an in-memory transport pair, so a tool that is registered but unreachable — a bad schema, a handler that throws — fails here rather than in someone's editor.
.github/workflows/mcp-publish.yml publishes the image to GitHub Container Registry and server.json to the MCP Registry, where clients discover servers. It uses no stored token: the image is pushed with the run's GITHUB_TOKEN, and the registry trusts GitHub's OIDC identity for the io.github. / namespace. The image is built for linux/amd64 and linux/arm64, each on a native runner, and published as one tag, so it runs natively on an Apple Silicon Mac. The two builds also stay in the registry as -amd64 and -arm64. In a private repository the arm64 runner uses paid Actions minutes once the free allowance is spent.
It runs after each release that creates a version tag, and on demand with a version. Its first job runs in the GitHub environment mcp-registry, which GitHub creates on first use; a required reviewer or a limit on which refs may publish, set there, holds the whole publish. One-time setup:
v* tag exists (the release feature does this; gh release create works too).MCP_PUBLISH_ENABLED=true, then run the workflow once by hand with that version. This first run is expected to fail at its last step, *Publish server.json to the MCP Registry*, with "is private or requires authentication". The images are pushed by then, but GitHub creates a new container package as private, and the registry only accepts an image anyone can pull.OWNER/ultra-e2e-test-mcp-server, listed under the repository's *Packages*. The registry reads the image's io.modelcontextprotocol.server.name label to confirm you own it, which it cannot do for a private image. Check before going on: curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}\n' "https://ghcr.io/token?scope=repository:OWNER/ultra-e2e-test-mcp-server:pull" prints 200 once the package is public, and 401 while it is still private.server.json, and every later release publishes on its own.test/server-json.test.ts keeps the manifest honest in the meantime: the image label must equal the server's name, and every advertised variable must be one src/config.ts reads, with the default it really uses.
docker build --tag mcp-server .
docker run --rm -i --env TASK_API_URL=http://host.docker.internal:8080 mcp-server
-i matters: the protocol is stdin and stdout.