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AppleRemindersMCP服务器是基于模型上下文协议(MCP)开发的一个服务器,专为macOS操作系统设计,旨在提供与Apple原生提醒事项应用的深度集成。通过这个标准化的接口,用户可以通...

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Apple Reminders MCP 服务器是基于模型上下文协议(MCP)开发的一个服务器,专为 macOS 操作系统设计,旨在提供与 Apple 原生提醒事项应用的深度集成。通过这个标准化的接口,用户可以通过支持 MCP 的客户端(如特定的 AI 助手或工具)与自己的 Apple 提醒事项进行交互和管理。

该服务器提供了以下核心功能:

  • 提醒事项和列表的列出: 能够显示用户的所有提醒事项以及所有提醒列表。
  • 创建提醒事项: 可以创建新的提醒事项,包含必需的标题,以及可选的详细信息,如备注、截止日期和所属列表。
  • 标记完成状态: 允许将提醒事项标记为已完成或未完成。
  • 添加备注: 可以为现有的提醒事项添加或更新备注信息。
  • 设置截止日期: 能够为提醒事项设置具体的截止日期和时间。
  • 原生 macOS 集成: 利用 macOS 的原生能力,确保与 Apple 提醒事项应用顺畅无缝地协作。

要运行此服务器,您的环境需要满足以下先决条件:

  • 安装 Node.js 18 或更高版本。
  • 运行 macOS 操作系统(这是与 Apple 提醒事项进行原生集成的必要条件)。
  • 安装 Xcode 命令行工具(编译项目中的 Swift 代码所需)。

快速开始安装非常便捷,您可以通过 npm 进行全局安装:
npm install -g mcp-server-apple-reminders

安装完成后,您需要在支持 MCP 的 AI 客户端(如 Cursor, ChatWise, Claude Desktop 等)中进行配置,以便客户端能够发现并使用这个服务器提供的功能。配置步骤通常涉及:

  1. 打开 AI 客户端的设置或开发者选项。
  2. 找到 MCP 或工具(Tools)配置部分。
  3. 添加一个新的全局 MCP 服务器或工具。
  4. 将工具 ID 设置为 apple-reminders
  5. 将命令(Command)设置为 mcp-server-apple-reminders
  6. 参数(Args)通常留空即可。
  7. 完成配置后,务必完全退出并重新启动 AI 客户端,使设置生效。成功连接后,您应该能在客户端界面看到对应的工具图标。

一旦配置完成,您就可以通过 AI 客户端使用自然语言命令与 Apple 提醒事项交互。例如:

  • 创建提醒: “创建一个提醒事项,内容是‘购买杂货’,截止日期是明天下午 5 点。”、“在我的‘工作’列表中创建一个提醒事项‘提交报告’,截止日期是下周五。”
  • 管理提醒: “显示我的所有提醒事项。”、“列出我的‘购物’列表中的所有提醒事项。”、“显示我已完成的提醒事项。”
  • 处理列表: “显示我的所有提醒列表。”

服务器将解析这些自然语言请求,通过原生接口调用 Apple 提醒事项应用执行相应操作,并将结构化的结果反馈给 AI 客户端。

此服务器通过 MCP 协议提供了以下具体的工具(API 方法)供客户端调用:

  • create_reminder(title: string, dueDate?: string, list?: string, note?: string): 用于创建提醒事项。title 是必需的字符串,dueDate (格式如 ‘YYYY-MM-DD HH:mm:ss’)、list (列表名称) 和 note 都是可选的字符串参数。
  • list_reminders(list?: string, showCompleted?: boolean): 用于列出提醒事项。list 可选,用于按列表过滤;showCompleted 是可选的布尔值,默认为 false,用于控制是否包含已完成项。
  • list_reminder_lists(): 用于返回所有可用的提醒列表。

每个方法调用都会返回包含操作结果(如创建成功的消息)或数据(如提醒事项列表、提醒列表列表)的 JSON 结构。

对于开发者而言,项目结构清晰,源代码位于 src/ 目录,其中包含了 MCP 服务器的实现、与 Apple Reminders 集成的原生 Swift 代码(位于 src/swift/ 下),以及工具类等。构建项目需要先安装依赖 (npm install),然后分别构建 Swift 二进制文件 (npm run build:swift) 和 TypeScript 代码 (npm run build:ts)。

总而言之,Apple Reminders MCP 服务器为 macOS 用户提供了一个强大的工具,使得通过支持 MCP 的 AI 或其他客户端应用,能够便捷、自动化地管理他们的原生提醒事项,极大地提高了工作效率和应用间的互操作性。

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