MCP 伺服器

Mindwtr 提供選用的 **MCP（Model Context Protocol）**伺服器。你可以將 AI agent（例如 Claude Desktop、Claude Code、OpenAI Codex 或 Gemini CLI）連接至本機 Mindwtr 資料庫，或自行託管的 Mindwtr Cloud 端點。

這是 stdio 伺服器（沒有託管的 HTTP 端點）。MCP 用戶端會將它啟動為子程序，並透過 stdin/stdout 使用 JSON-RPC 通訊。

標準參考文件：apps/mcp-server/README.md。MCP 工具或 schema 變更時，請保持本頁與該檔案一致。

應用程式 Binary 與 MCP 輔助工具

桌面版與行動版 binary 包含 Mindwtr 應用程式，但目前不包含桌面版啟動／停止開關。獨立的 MCP 輔助工具以 mindwtr-mcp 發佈，並已列入公開的 MCP Registry。

使用 MCP 不需要從原始碼執行整個應用程式。你可以使用一般桌面版處理任務，再讓 MCP 用戶端透過 npx 啟動 mindwtr-mcp，或使用 npm 全域安裝。請將輔助工具指向桌面版的本機 mindwtr.db。

在桌面版中，應用程式會於設定 -> 同步 -> 本機資料顯示確切的本機資料路徑。行動版 binary 不提供本機 MCP 伺服器介面。

需求

Node.js 22+，可免編譯安裝：SQLite 相依套件提供 Node 22 以上版本的預先組建 binary。Node 20 仍可執行伺服器，但安裝時需要 C++ build tools
npm 或其他 Node package runner，用來執行已發佈的 mindwtr-mcp package
本機模式需要本機 Mindwtr 資料庫（mindwtr.db）；Cloud 模式則需要自行託管的 Mindwtr Cloud URL 及 bearer token
只有從原始碼樹執行輔助工具時才需要 Bun

預設資料庫位置

Linux：~/.local/share/mindwtr/mindwtr.db
macOS：~/Library/Application Support/mindwtr/mindwtr.db
Windows：%APPDATA%\mindwtr\mindwtr.db

沙盒化組建的其他 macOS 路徑：

~/Library/Containers/tech.dongdongbh.mindwtr/Data/Library/Application Support/mindwtr/mindwtr.db

你可以使用下列方式覆寫本機資料庫位置：

--db /path/to/mindwtr.db
環境變數：MINDWTR_DB_PATH 或 MINDWTR_DB

自行託管的 Cloud 模式請使用：

--cloud-url https://mindwtr.example.com 或 MINDWTR_MCP_CLOUD_URL
--cloud-token <token> 或 MINDWTR_MCP_CLOUD_TOKEN
可信賴的私人 HTTP 部署可選用 --cloud-allow-insecure-http=true

設定與組態

MCP 用戶端會將伺服器當成子程序執行。請指定命令並傳入引數。

建議 MCP 用戶端使用下列免安裝命令：

json

{
  "command": "npx",
  "args": [
    "-y",
    "mindwtr-mcp",
    "--db",
    "/path/to/mindwtr.db"
  ]
}

此 package 預設為唯讀。只有明確希望 AI 用戶端新增、更新、完成或刪除 Mindwtr 資料時，才加入 --write。

自行託管 Cloud 模式

若你執行自己的 Mindwtr Cloud 伺服器，且希望使用 MCP 工具而不公開本機 SQLite 檔案，請使用 Cloud 模式：

bash

npx -y mindwtr-mcp \
  --cloud-url "https://mindwtr.example.com" \
  --cloud-token "$MINDWTR_TOKEN"

也可在 MCP 用戶端組態中使用環境變數：

json

{
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "mindwtr-mcp"],
  "env": {
    "MINDWTR_MCP_CLOUD_URL": "https://mindwtr.example.com",
    "MINDWTR_MCP_CLOUD_TOKEN": "your-token"
  }
}

Cloud 模式會從自行託管的 Cloud 伺服器讀取目前的 /v1/data 快照，並提供任務、專案、分區、領域及人員的讀取工具。使用 --write 時，任務、專案、分區及領域的寫入會經過 Cloud 伺服器各項資源的 REST 端點（POST /v1/tasks、PATCH /v1/tasks/:id 等），因此每項編輯都會獲得與應用程式編輯相同的驗證及修訂追蹤。若沒有 --write，寫入工具會回傳 read_only。Cloud 模式目前無法編輯人員或還原已刪除的任務；這些操作請使用本機資料庫後端。

這並不是目前受阻的託管式多租戶 connector。Cloud 伺服器及 MCP 輔助工具仍由你自行執行；Mindwtr 不會營運儲存所有人任務資料的服務。

若要改用全域安裝：

bash

npm install -g mindwtr-mcp
mindwtr-mcp --db "/path/to/mindwtr.db"

主要引數

--db "/path/to/mindwtr.db"：本機模式的 SQLite 資料庫路徑。
--write：在本機或 Cloud 模式中啟用寫入操作（新增、更新、完成、刪除）。若沒有此 flag，伺服器為唯讀。
--cloud-url "https://mindwtr.example.com"：使用自行託管的 Mindwtr Cloud 端點，而非本機資料庫。
--cloud-token "<token>"：自行託管 Cloud 端點的 bearer token。
--cloud-allow-insecure-http=true：刻意不使用 HTTPS 時，允許可信賴的私人 HTTP Cloud URL。

1. Claude Desktop

在 Claude Desktop 組態檔中加入伺服器項目。

macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

json

{
  "mcpServers": {
    "mindwtr": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mindwtr-mcp",
        "--db",
        "~/.local/share/mindwtr/mindwtr.db",
        "--write"
      ]
    }
  }
}

注意：請將 DB 路徑換成實際的本機 Mindwtr 資料庫路徑。

2. Claude Code（CLI）

你可以透過 CLI 加入伺服器：

bash

claude mcp add mindwtr -- \
  npx -y mindwtr-mcp --db "/path/to/mindwtr.db" --write

3. OpenAI Codex（CLI／IDE Extension）

Codex 從 ~/.codex/config.toml 讀取 MCP 伺服器組態。你也可以在受信任的專案中使用專案範圍的 .codex/config.toml。Codex CLI 與 IDE extension 共用此組態。

命令列：

bash

codex mcp add mindwtr -- \
  npx -y mindwtr-mcp \
  --db "/path/to/mindwtr.db"

只有希望 Codex 修改本機 Mindwtr 資料時，才加入 --write：

bash

codex mcp add mindwtr -- \
  npx -y mindwtr-mcp \
  --db "/path/to/mindwtr.db" --write

在 Codex TUI 中執行 /mcp，確認伺服器已啟用。

手動組態：

toml

[mcp_servers.mindwtr]
command = "npx"
args = [
  "-y",
  "mindwtr-mcp",
  "--db",
  "/path/to/mindwtr.db"
]

具備寫入權限：

toml

[mcp_servers.mindwtr]
command = "npx"
args = [
  "-y",
  "mindwtr-mcp",
  "--db",
  "/path/to/mindwtr.db",
  "--write"
]

4. Gemini CLI

Gemini CLI 使用 settings.json（使用者：~/.gemini/settings.json；專案：.gemini/settings.json）。

命令列：

bash

gemini mcp add mindwtr \
  npx -y mindwtr-mcp \
  --db "/path/to/mindwtr.db" --write

手動組態：

json

{
  "mcpServers": {
    "mindwtr": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mindwtr-mcp",
        "--db",
        "/path/to/mindwtr.db",
        "--write"
      ]
    }
  }
}

手動執行

通常不需要手動執行（MCP 用戶端會代為執行），但手動執行有助於測試。

從 npm 執行

bash

# Read-only
npx -y mindwtr-mcp --db "/path/to/mindwtr.db"

# With write access
npx -y mindwtr-mcp --db "/path/to/mindwtr.db" --write

從原始碼執行（Bun）

bash

# Read-only
bun run mindwtr:mcp -- --db "/path/to/mindwtr.db"

# With write access
bun run mindwtr:mcp -- --db "/path/to/mindwtr.db" --write

組建及執行（Node）

bash

# Build
bun run --filter mindwtr-mcp build

# Run
node apps/mcp-server/dist/index.js --db "/path/to/mindwtr.db"

遷移：工具重新命名（`mindwtr.` → `mindwtr_`）

工具名稱目前採用底線標記法，例如 mindwtr_list_tasks；不再記錄舊的點號標記法名稱。

可用工具

連線後，AI agent 可使用下列工具。伺服器預設為唯讀；必須傳入 --write，才能啟用任何寫入工具。寫入權限只支援 --write（沒有其他別名）。

工具	操作	需要 `--write`
`mindwtr_list_tasks`	列出任務	否
`mindwtr_list_projects`	列出專案	否
`mindwtr_get_project`	取得單一專案	否
`mindwtr_list_sections`	列出分區	否
`mindwtr_get_section`	取得單一分區	否
`mindwtr_list_areas`	列出領域	否
`mindwtr_list_people`	列出人員	否
`mindwtr_get_person`	取得單一人員	否
`mindwtr_get_task`	依 ID 取得單一任務	否
`mindwtr_add_task`	建立任務	是
`mindwtr_update_task`	更新任務	是
`mindwtr_complete_task`	標記為已完成	是
`mindwtr_delete_task`	軟刪除任務	是
`mindwtr_restore_task`	還原任務	是
`mindwtr_add_project`	建立專案	是
`mindwtr_update_project`	更新專案	是
`mindwtr_delete_project`	軟刪除專案	是
`mindwtr_add_section`	建立分區	是
`mindwtr_update_section`	更新分區	是
`mindwtr_delete_section`	軟刪除分區	是
`mindwtr_add_area`	建立領域	是
`mindwtr_update_area`	更新領域	是
`mindwtr_delete_area`	軟刪除領域	是
`mindwtr_add_person`	建立人員	是
`mindwtr_update_person`	更新人員	是
`mindwtr_rename_person`	重新命名人員	是
`mindwtr_delete_person`	軟刪除人員	是

讀取工具

mindwtr_list_tasks：使用篩選條件（狀態、專案、日期範圍、搜尋）列出任務。
mindwtr_list_projects：列出所有專案。
mindwtr_get_project：依 ID 取得特定專案的詳細資料。
mindwtr_list_sections：列出專案分區，也可依專案篩選。
mindwtr_get_section：依 ID 取得特定分區的詳細資料。
mindwtr_list_areas：列出所有領域。
mindwtr_list_people：列出受管理的人員記錄。
mindwtr_get_person：依 ID 取得特定人員的詳細資料。
mindwtr_get_task：依 ID 取得特定任務的詳細資料。

寫入工具（需要 `--write`）

寫入工具可用於本機資料庫及自行託管的 Cloud 後端，但 Cloud 模式有兩項例外：人員寫入工具及 mindwtr_restore_task 會傳回明確錯誤，因為 Cloud API 目前尚無相應端點。

mindwtr_add_task：建立新任務。支援自然語言 quickAdd（例如「Buy milk @errands /due:tomorrow」）。
mindwtr_update_task：更新現有任務，包括 dueDate、startTime、reviewAt 及 isFocusedToday 等排程欄位（支援使用 null 清除欄位）。
mindwtr_complete_task：將任務標記為已完成。
mindwtr_delete_task：軟刪除任務。
mindwtr_restore_task：還原已軟刪除的任務。
mindwtr_add_project：建立新專案，可選用 dueDate 及 reviewAt。
mindwtr_update_project：更新專案，可選用 dueDate 及 reviewAt。
mindwtr_delete_project：軟刪除專案。
mindwtr_add_section：在專案內建立分區。
mindwtr_update_section：更新專案分區。
mindwtr_delete_section：軟刪除專案分區。該分區中的任務會保留，並由 core 移至無分區狀態。
mindwtr_add_area：建立新領域。
mindwtr_update_area：更新領域。
mindwtr_delete_area：軟刪除領域。
mindwtr_add_person：建立受管理的人員，供受指派者及等待中任務使用。
mindwtr_update_person：更新受管理人員的中繼資料。
mindwtr_rename_person：重新命名受管理人員，也可更新完全相符的任務指派。
mindwtr_delete_person：軟刪除受管理人員，但不清除任務指派。

Schema 注意事項：

任務寫入工具涵蓋 dueDate、startTime，更新時也涵蓋 reviewAt。
專案寫入工具同時涵蓋 dueDate 及 reviewAt。
人員寫入工具涵蓋 name、note、referenceLink，重新命名時也可更新指派。
確切的標準輸入請參閱 apps/mcp-server/README.md。

權限矩陣

決定要以唯讀模式或 --write 執行伺服器時，請參考此矩陣。

工具	資料存取	修改類型	唯讀模式	`--write` 模式
`mindwtr_list_tasks`	任務列（已篩選）	無	允許	允許
`mindwtr_list_projects`	專案列	無	允許	允許
`mindwtr_get_project`	依 ID 取得單一專案	無	允許	允許
`mindwtr_list_sections`	分區列	無	允許	允許
`mindwtr_get_section`	依 ID 取得單一分區	無	允許	允許
`mindwtr_list_areas`	領域列	無	允許	允許
`mindwtr_list_people`	人員列	無	允許	允許
`mindwtr_get_person`	依 ID 取得單一人員	無	允許	允許
`mindwtr_get_task`	依 ID 取得單一任務	無	允許	允許
`mindwtr_add_task`	任務資料表	插入	拒絕	允許
`mindwtr_update_task`	任務資料表	更新	拒絕	允許
`mindwtr_complete_task`	任務資料表	更新狀態	拒絕	允許
`mindwtr_delete_task`	任務資料表	軟刪除	拒絕	允許
`mindwtr_restore_task`	任務資料表	還原軟刪除	拒絕	允許
`mindwtr_add_project`	專案資料表	插入	拒絕	允許
`mindwtr_update_project`	專案資料表	更新	拒絕	允許
`mindwtr_delete_project`	專案資料表	軟刪除	拒絕	允許
`mindwtr_add_section`	分區資料表	插入	拒絕	允許
`mindwtr_update_section`	分區資料表	更新	拒絕	允許
`mindwtr_delete_section`	分區資料表	軟刪除	拒絕	允許
`mindwtr_add_area`	領域資料表	插入	拒絕	允許
`mindwtr_update_area`	領域資料表	更新	拒絕	允許
`mindwtr_delete_area`	領域資料表	軟刪除	拒絕	允許
`mindwtr_add_person`	人員資料表	插入	拒絕	允許
`mindwtr_update_person`	人員資料表	更新	拒絕	允許
`mindwtr_rename_person`	人員資料表／任務	重新命名／更新參照	拒絕	允許
`mindwtr_delete_person`	人員資料表	軟刪除	拒絕	允許

實務建議：

探索及製作報告時，預設使用唯讀模式。
只有你信任 AI 用戶端可編輯該後端時，才啟用 --write：本機資料庫或你自己的 Cloud 伺服器。
Agent 工作流程在執行刪除／完成操作前，最好要求明確確認。

進階使用範例

1）引導式每週回顧

呼叫 mindwtr_list_tasks，使用 status: "waiting" 及 status: "someday"。
依專案摘要停滯項目。
對所選項目呼叫 mindwtr_update_task，設定 reviewAt。

2）收集箱分類工作階段

呼叫 mindwtr_list_tasks，使用 status: "inbox" 及 sortBy: "createdAt"。
對每項任務使用 mindwtr_update_task 分類（next、waiting、reference 等）。
第二輪再補上缺少的中繼資料（專案、情境、標籤）。

3）安全批次關閉模式

對於可能造成破壞的自動化：

執行讀取階段：只列出候選 ID。
顯示確認摘要（數量及標題）。
只有取得使用者明確核准後，才執行寫入（complete_task／delete_task）。
保留 ID，以便透過 restore_task 回復。

4）以自然語言快速收集

使用 mindwtr_add_task + quickAdd：

json

{
  "quickAdd": "Follow up with Alex +Hiring @work #ops /due:tomorrow 10am"
}

若在快速收集流程中，使用解析命令比手動設定每個欄位更有效率，就適合採用此方式。

工具參考

所有工具都在 content.text 欄位中傳回 JSON。請解析 JSON 以取得實際 payload。

操作限制

將 Mindwtr 接入 agent 工作流程時，請留意下列限制：

mindwtr_list_tasks 預設為 limit: 200，且 limit 上限為 500。
MCP 任務建立／更新驗證會將任務標題限制在 500 個字元。
MCP 任務建立會將快速新增輸入限制在 2000 個字元，與 cloud task API 的快速新增限制相同。
SQLite layer 使用 5 秒的 busy_timeout，因此資料庫鎖定時應會失敗，而不是無限期停滯。

若需要超過 500 項任務，請以 limit + offset 分頁，不要期待一次取得無上限的回應。

`mindwtr_list_tasks`

輸入欄位

status：inbox | next | waiting | someday | reference | done | archived | all
projectId：string
includeDeleted：boolean
limit：number
offset：number
search：string
dueDateFrom：ISO date 或 datetime string（依日曆日期比較）
dueDateTo：ISO date 或 datetime string（依日曆日期比較）
sortBy：updatedAt | createdAt | dueDate | title | priority
sortOrder：asc | desc

範例

json

{
  "status": "next",
  "limit": 20,
  "offset": 0,
  "sortBy": "updatedAt",
  "sortOrder": "desc"
}

回應

json

{
  "tasks": [
    {
      "id": "task-uuid",
      "title": "Follow up with design",
      "status": "next",
      "updatedAt": "2026-01-25T03:45:57.246Z"
    }
  ]
}

`mindwtr_list_projects`

輸入欄位

回應

json

{
  "projects": [
    {
      "id": "project-uuid",
      "title": "Mindwtr",
      "status": "active"
    }
  ]
}

`mindwtr_get_project`

輸入欄位

id：string（project UUID）
includeDeleted：boolean（選用）

範例

json

{ "id": "project-uuid" }

`mindwtr_list_sections`

輸入欄位

projectId：string（選用）
includeDeleted：boolean（選用）

回應

json

{
  "sections": [
    {
      "id": "section-uuid",
      "projectId": "project-uuid",
      "title": "Planning"
    }
  ]
}

`mindwtr_get_section`

輸入欄位

id：string（section UUID）
includeDeleted：boolean（選用）

範例

json

{ "id": "section-uuid" }

`mindwtr_list_areas`

輸入欄位

回應

json

{
  "areas": [
    {
      "id": "area-uuid",
      "name": "Work"
    }
  ]
}

`mindwtr_list_people`

輸入欄位

includeDeleted：boolean（選用）

回應

json

{
  "people": [
    {
      "id": "person-uuid",
      "name": "Alex"
    }
  ]
}

`mindwtr_get_person`

輸入欄位

id：string（person UUID）
includeDeleted：boolean（選用）

範例

json

{ "id": "person-uuid" }

`mindwtr_get_task`

輸入欄位

id：string（task UUID）
includeDeleted：boolean（選用）

範例

json

{ "id": "task-uuid" }

`mindwtr_add_task`（寫入）

輸入欄位

title：string（省略 quickAdd 時必填）
quickAdd：string（省略 title 時必填）
status：inbox | next | waiting | someday | reference | done | archived
projectId：string
dueDate：ISO string
startTime：ISO string
contexts：string[]
tags：string[]
description：string
priority：string
timeEstimate：string（例如 30m、2h）

範例

json

{
  "quickAdd": "Send invoice +Acme /due:tomorrow 9am #finance"
}

`mindwtr_update_task`（寫入）

輸入欄位

id：string（task UUID）
title、status、projectId、dueDate、startTime、contexts、tags、description、priority、timeEstimate、reviewAt、isFocusedToday

注意事項

使用 null 清除可為 null 的欄位。這適用於 projectId、dueDate、startTime、contexts 及 tags 等任務欄位；areaId、dueDate、reviewAt 及 supportNotes 等專案欄位；分區的 description；領域的 color 及 icon；以及人員的 note 及 referenceLink。

範例

json

{
  "id": "task-uuid",
  "status": "waiting",
  "reviewAt": "2026-01-27T09:00:00.000Z"
}

`mindwtr_complete_task`（寫入）

輸入欄位

id：string（task UUID）

`mindwtr_delete_task`（寫入）

輸入欄位

id：string（task UUID）

`mindwtr_restore_task`（寫入）

輸入欄位

id：string（task UUID）

`mindwtr_add_project`（寫入）

輸入欄位

title：string
color：string（選用）
status：active | someday | waiting | archived（選用）
areaId：string 或 null
isSequential：boolean（選用）
isFocused：boolean（選用）
dueDate：ISO string 或 null
reviewAt：ISO string 或 null
supportNotes：string 或 null

`mindwtr_update_project`（寫入）

輸入欄位

id：string（project UUID）
title、color、status、areaId、isSequential、isFocused、dueDate、reviewAt、supportNotes

`mindwtr_delete_project`（寫入）

輸入欄位

id：string（project UUID）

`mindwtr_add_section`（寫入）

輸入欄位

projectId：string
title：string
description：string 或 null（選用）
order：number（選用）
isCollapsed：boolean（選用）

`mindwtr_update_section`（寫入）

輸入欄位

id：string（section UUID）
title、description、order、isCollapsed

`mindwtr_delete_section`（寫入）

輸入欄位

id：string（section UUID）

`mindwtr_add_area`（寫入）

輸入欄位

name：string
color：string（選用）
icon：string（選用）

`mindwtr_update_area`（寫入）

輸入欄位

id：string（area UUID）
name、color、icon

`mindwtr_delete_area`（寫入）

輸入欄位

id：string（area UUID）

`mindwtr_add_person`（寫入）

輸入欄位

name：string
note：string 或 null（選用）
referenceLink：string 或 null（選用）

`mindwtr_update_person`（寫入）

輸入欄位

id：string（person UUID）
name、note、referenceLink

`mindwtr_rename_person`（寫入）

輸入欄位

id：string（person UUID）
name：string
updateTasks：boolean（選用）

`mindwtr_delete_person`（寫入）

輸入欄位

id：string（person UUID）

輸出格式注意事項

工具輸出是 JSON string，而非結構化 MCP 值。用戶端應解析 content[0].text。
任務／專案 ID 是來自本機 SQLite 資料庫的 UUID。
日期採用 ISO 8601 string（UTC）。

安全性與注意事項

**並行處理：**伺服器使用 SQLite WAL 模式。若 DB 已鎖定，寫入可能失敗；用戶端應重試。
**共用邏輯：**寫入操作使用共用的 @mindwtr/core 函式庫，確保套用商業規則。
**保持執行：**只要 stdin 維持開啟，伺服器就會繼續執行。

疑難排解

"Command not found"：在 MCP 用戶端組態中使用 npx -y mindwtr-mcp，或使用 npm install -g mindwtr-mcp 全域安裝 package。
用戶端連線問題：確認 MCP 用戶端組態中的命令不是 bun run，因為它可能輸出額外文字。建議使用 npx -y mindwtr-mcp；若使用原始碼簽出版本，請直接以 bun 執行原始碼檔案，或以 node 執行組建後的檔案。

MCP 伺服器 ​

應用程式 Binary 與 MCP 輔助工具 ​

需求 ​

預設資料庫位置 ​

設定與組態 ​

自行託管 Cloud 模式 ​

主要引數 ​

1. Claude Desktop ​

2. Claude Code（CLI） ​

3. OpenAI Codex（CLI／IDE Extension） ​

4. Gemini CLI ​

手動執行 ​

從 npm 執行 ​

從原始碼執行（Bun） ​

組建及執行（Node） ​

遷移：工具重新命名（mindwtr.* → mindwtr_*） ​

可用工具 ​

讀取工具 ​

寫入工具（需要 --write） ​

權限矩陣 ​

進階使用範例 ​

1）引導式每週回顧 ​

2）收集箱分類工作階段 ​

3）安全批次關閉模式 ​

4）以自然語言快速收集 ​

工具參考 ​

操作限制 ​

mindwtr_list_tasks ​

mindwtr_list_projects ​

mindwtr_get_project ​

mindwtr_list_sections ​

mindwtr_get_section ​

mindwtr_list_areas ​

mindwtr_list_people ​

mindwtr_get_person ​

mindwtr_get_task ​

mindwtr_add_task（寫入） ​

mindwtr_update_task（寫入） ​

mindwtr_complete_task（寫入） ​

mindwtr_delete_task（寫入） ​

mindwtr_restore_task（寫入） ​

mindwtr_add_project（寫入） ​

mindwtr_update_project（寫入） ​

mindwtr_delete_project（寫入） ​

mindwtr_add_section（寫入） ​

mindwtr_update_section（寫入） ​

mindwtr_delete_section（寫入） ​

mindwtr_add_area（寫入） ​

mindwtr_update_area（寫入） ​

mindwtr_delete_area（寫入） ​

mindwtr_add_person（寫入） ​

mindwtr_update_person（寫入） ​

mindwtr_rename_person（寫入） ​

mindwtr_delete_person（寫入） ​

輸出格式注意事項 ​

安全性與注意事項 ​

疑難排解 ​

MCP 伺服器

應用程式 Binary 與 MCP 輔助工具

需求

預設資料庫位置

設定與組態

自行託管 Cloud 模式

主要引數

1. Claude Desktop

2. Claude Code（CLI）

3. OpenAI Codex（CLI／IDE Extension）

4. Gemini CLI

手動執行

從 npm 執行

從原始碼執行（Bun）

組建及執行（Node）

遷移：工具重新命名（`mindwtr.` → `mindwtr_`）

可用工具

讀取工具

寫入工具（需要 `--write`）

權限矩陣

進階使用範例

1）引導式每週回顧

2）收集箱分類工作階段

3）安全批次關閉模式

4）以自然語言快速收集

工具參考

操作限制

`mindwtr_list_tasks`

`mindwtr_list_projects`

`mindwtr_get_project`

`mindwtr_list_sections`

`mindwtr_get_section`

`mindwtr_list_areas`

`mindwtr_list_people`

`mindwtr_get_person`

`mindwtr_get_task`

`mindwtr_add_task`（寫入）

`mindwtr_update_task`（寫入）

`mindwtr_complete_task`（寫入）

`mindwtr_delete_task`（寫入）

`mindwtr_restore_task`（寫入）

`mindwtr_add_project`（寫入）

`mindwtr_update_project`（寫入）

`mindwtr_delete_project`（寫入）

`mindwtr_add_section`（寫入）

`mindwtr_update_section`（寫入）

`mindwtr_delete_section`（寫入）

`mindwtr_add_area`（寫入）

`mindwtr_update_area`（寫入）

`mindwtr_delete_area`（寫入）

`mindwtr_add_person`（寫入）

`mindwtr_update_person`（寫入）

`mindwtr_rename_person`（寫入）

`mindwtr_delete_person`（寫入）

輸出格式注意事項

安全性與注意事項

疑難排解