Aufgabenmanager für Claude: Verbinde Claude über MCP mit deiner To-do-Liste

Mit „Aufgabenmanager für Claude“ ist meist eine ganz bestimmte Frage gemeint: Kann Claude die Dinge auf deiner Liste wirklich lesen, aktualisieren und erledigen, statt nur darüber zu chatten? Mit Done lautet die Antwort ja. Verbinde Claude einmal über MCP, und es kann seine Warteschlange abrufen, eine Aufgabe übernehmen, die Arbeit erledigen und das Ergebnis in derselben Aufgabe zurückmelden, die du gerade ansiehst, beschränkt auf dein Konto und sonst nichts.

Zwei Wege, Claude zu verbinden

Done ist ein vollständiger OAuth-2.1-Autorisierungsserver für seinen eigenen MCP-Endpunkt. claude.ai und Claude Desktop können es deshalb als benutzerdefinierten Konnektor hinzufügen und sich selbst um die Authentifizierung kümmern. Es gibt kein Token, das du kopieren oder aufbewahren müsstest. Wenn du stattdessen Claude Code oder ein Skript anbindest, erzeuge im Konto-Bereich ein Bearer-Token für dein Konto und trag es einmal in die Konfiguration deines MCP-Clients ein.

• claude.ai oder Claude Desktop: Einstellungen → Konnektoren → Benutzerdefinierten Konnektor hinzufügen → https://trydone.app/mcp einfügen → Verbinden. Claude findet die OAuth-Endpunkte von Done, registriert sich selbst und schickt dich zu Done, damit du dich anmeldest und den Zugriff freigibst.
• Claude Code oder ein eigenes Skript: Erzeuge im Konto-Bereich ein Token und richte dann die Konfiguration deines MCP-Clients auf https://trydone.app/mcp mit einem Header Authorization: Bearer.
• In beiden Fällen ist die Verbindung allein auf dein Konto beschränkt. Es gibt kein geteiltes oder globales Token, das Claude oder sonst jemand kontoübergreifend wiederverwenden könnte.

Was Claude nach dem Verbinden tatsächlich tun kann

Nach dem Verbinden bekommt Claude dieselben, am Arbeitsablauf ausgerichteten Tools, egal ob claude.ai, Claude Desktop oder Claude Code dahintersteht. Das ist kein rohes Datenbank-CRUD, sondern es sind Aktionen, die abbilden, wie du selbst eine Aufgabe bearbeiten würdest: die Warteschlange der bereiten Aufgaben abrufen, eine übernehmen, den Fortschritt kommentieren und sie entweder abschließen oder den Abschluss zur Freigabe vorschlagen.

• list_my_tasks / next_task: die Spitze von Claudes Warteschlange ansehen oder atomar übernehmen, damit eine Flotte von Agenten nie dieselbe Aufgabe zweimal greift.
• get_task: den gesamten Kontext einer Aufgabe laden, also Notizen, Unteraufgaben, Blocker und den ganzen Verlauf.
• comment_on_task: Fortschritt oder Ergebnisse in Markdown veröffentlichen, genau dort, wo du sie neben der Aufgabe siehst.
• complete_task oder propose_completion: eine Aufgabe direkt abschließen, wenn sie als Auto-OK markiert ist, oder eine Zusammenfassung veröffentlichen und auf deine Freigabe warten, wenn nicht.
• decompose_task und propose_plan: eine große Aufgabe in Unteraufgaben zerlegen oder vor der Arbeit einen Plan vorlegen, für alles, was zu groß ist, um einfach loszulegen.

In welche To-do-App kann ein KI-Agent direkt schreiben?

Die meisten Aufgaben-Apps lassen einen Agenten lesen, etwa eine Liste exportieren oder einen Kalender synchronisieren. Vor einer echten Schreiboberfläche machen sie aber halt: eine Aufgabe anlegen, sie übernehmen, kommentieren und abschließen, beschränkt auf ein Konto, über ein offenes Protokoll statt über ein einmalig gebautes Plugin. Der MCP-Endpunkt von Done ist genau darauf ausgelegt. Sobald Claude verbunden ist, sind create_task, update_task, comment_on_task und complete_task echte Tools, die es aufrufen kann, und kein Chatverlauf, aus dem du die Ergebnisse von Hand herauskopieren müsstest. Alles, was sich nicht selbst abschließen soll, läuft weiterhin über propose_completion und deine Freigabe. Eine echte Schreiboberfläche bedeutet also keine ungeprüfte.

Eine typische Claude-Sitzung

Ein Lauf sieht jedes Mal ungefähr gleich aus. Claude ruft get_digest auf, um zu sehen, was überfällig ist und was heute fällig wird, und dann list_my_tasks oder next_task, um die Spitze seiner Warteschlange zu finden. Es lädt die Aufgabe mit get_task und liest die notes_for_agent und die acceptance_criteria, also den konkreten Maßstab, an dem sein Ergebnis gemessen wird, und nicht bloß Anweisungen. Dann erledigt es die Arbeit und prüft sie an diesem Maßstab, bevor es complete_task oder propose_completion aufruft.

Claude nach Zeitplan laufen lassen

Done lässt auf seinen eigenen Servern keinen Agenten laufen. Es ist eine Warteschlange und kein Planer, und nichts passiert, bis ein Client fragt. Mit Claude Code kannst du eine Routine einrichten, die in dem Rhythmus abfragt, der zu dir passt: jeden Morgen, jede Stunde, einmal pro Nacht. Claude sieht jedes Mal in die Warteschlange, schlägt für alles Größere Pläne vor und arbeitet ab, was du seit dem letzten Lauf bereits freigegeben hast.

Claude an der kurzen Leine halten

Du bestimmst, wie viel Claude tun darf, ohne zu fragen, und nichts davon hängt daran, dem Modell mehr oder weniger zu vertrauen. Beschränke sein Token auf Lesezugriff oder auf ein einzelnes Projekt (eine Pro/Teams-Funktion), wenn es nur beobachten oder nur an einer Stelle arbeiten soll. Markiere nur die Aufgaben als Auto-OK, bei denen es dir wirklich recht ist, dass sie sich selbst abschließen. Alles andere läuft über propose_completion und liegt unter „Wartet auf dich“, bis du es dir ansiehst. Und jede Sitzung läuft als nachvollziehbarer Lauf mit eigenem Budget für Tool-Aufrufe und Zeit. Eine Sitzung kann also nicht unbemerkt weiterlaufen, lange nachdem du aufgehört hast hinzusehen.