Configurazione di MCP

1. Collegati con OAuth (consigliato)

Done è un server di autorizzazione OAuth 2.1 completo per il suo endpoint MCP, quindi i client che parlano OAuth (claude.ai, i connettori di ChatGPT e Claude Desktop) si collegano da soli, senza token da copiare. Aggiungi Done come connettore personalizzato usando solo l’URL:

1. Vai in Settings → Connectors → Add custom connector (Impostazioni → Connettori → Aggiungi connettore personalizzato).
2. Imposta l’URL del server MCP remoto su https://trydone.app/mcp e fai clic su Add.
3. Fai clic su Connect. Il client individua gli endpoint OAuth di Done, si registra e ti manda su Done per accedere e approvare l’accesso.
4. Approva, e il connettore è attivo, limitato al tuo solo account.

2. Oppure usa un bearer token

Per i client configurati a mano (o da uno script), genera invece un token. Apri il pannello Account in basso a sinistra nella barra laterale e genera un token MCP: viene mostrato una sola volta, quindi copialo in un posto sicuro. Puoi creare un token con accesso completo, uno di sola lettura o uno limitato a un singolo progetto. Poi punta un client verso l’endpoint:

{
  "mcpServers": {
    "done": {
      "url": "https://trydone.app/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <your-generated-mcp-token>" }
    }
  }
}

Su claude.ai puoi anche incollare lo stesso Authorization: Bearer <token> come intestazione della richiesta nelle Advanced settings (impostazioni avanzate) di un connettore personalizzato. In entrambi i casi, un agente che usa il token vede e modifica soltanto ciò che rientra nell’ambito del token.

Collega un agente personale

Gli agenti personali che possono aggiungere un server MCP remoto si collegano a Done allo stesso modo: puntali verso https://trydone.app/mcp, poi accedi con OAuth oppure dai loro un token MCP del passaggio 2. Un token di sola lettura o limitato a un singolo progetto è un buon inizio per un agente che stai ancora imparando a conoscere.

Meta Muse

Muse aggiunge i nuovi strumenti come connettori personalizzati, e gliene chiedi uno in chat. Di’ a Muse: “Create a custom connector for Done's MCP server at https://trydone.app/mcp.” Quando ti chiede le credenziali, dagli il tuo token MCP attraverso la sua richiesta sicura di credenziali, non nella chat.

Hermes Agent (Nous Research)

Aggiungi Done a ~/.hermes/config.yaml, poi esegui hermes mcp login done per approvare l’accesso in Done, e hermes mcp test done per controllare che elenchi gli strumenti di Done:

mcp_servers:
  done:
    url: "https://trydone.app/mcp"
    auth: oauth

Per usare invece un token, sostituisci auth: oauth con headers: { Authorization: "Bearer <your-mcp-token>" }.

OpenClaw (prima Clawdbot)

Aggiungi Done come server streamable-HTTP, accedi, poi verificalo:

openclaw mcp add done --url https://trydone.app/mcp --transport streamable-http
openclaw mcp login done
openclaw mcp doctor done --probe

Usa l’accesso con OAuth invece di un’intestazione Authorization statica: alcune versioni di OpenClaw non inoltrano le intestazioni personalizzate ai server streamable-HTTP.

Poke

In Poke, apri Integrations → New, chiamala Done, imposta l’URL del server MCP su https://trydone.app/mcp, incolla il tuo token MCP come API Key e fai clic su Create Integration.

Instinct

Instinct non pubblica ancora istruzioni di configurazione per strumenti esterni. Se il tuo può aggiungere una connessione MCP personalizzata, dagli l’URL https://trydone.app/mcp e un token MCP, inviato come Authorization: Bearer <token>.

Funziona anche qualsiasi altro agente in grado di aggiungere un server MCP remoto: usa i passaggi OAuth del punto 1 se supporta OAuth, oppure un token del punto 2 se non lo supporta. In entrambi i casi compare in Impostazioni → Accesso degli agenti, dove puoi revocarlo con un clic.

3. Strumenti a disposizione dell’agente

Il server MCP espone strumenti modellati sul flusso di lavoro, non un semplice CRUD:

Prompt e risorse

Oltre agli strumenti, il server è pienamente nativo MCP: espone anche prompt e risorse, così un client può offrire flussi di lavoro già pronti e allegare dati aggiornati come contesto.

• prompts/list · modelli di una riga che corrispondono a flussi di lavoro reali, così un client può proporli come slash command:
  • plan_my_day — Prepara un piano realistico e con priorità per oggi, a partire dalle mie attività aperte.
  • work_next — Prende in carico e svolge la singola attività pronta con la priorità più alta.
  • daily_review — Riassume che cosa è stato fatto, che cosa è in ritardo e su che cosa concentrarsi dopo.
  • groom_board — Trova il lavoro aperto che si è spento in silenzio e propone che cosa fare di ciascuno; propone soltanto.
  • answer_backlog — Riprende le attività le cui domande in sospeso hanno già avuto la mia risposta.
  • prep_meetings — Abbina gli eventi di oggi nel calendario alle attività a cui si riferiscono e prepara ciascuno.
  • triage_task — Valuta un'attività e la pianifica oppure segnala che cosa la blocca.
• resources/list · viste di sola lettura che un client può allegare: done://digest, done://queue e un done://task/<id> per ogni attività aperta. I token con ambito limitato vedono sempre e solo il proprio progetto.

Un’esecuzione tipica di un agente

get_digest → list_open_decisions → next_task → get_task → lavoro, spuntando check_criterion man mano che ogni condizione è soddisfatta → comment_on_task una volta sola, con il resoconto → propose_completion. Tu esamini i risultati nella conversazione dell’attività e resti il responsabile.

Chiedere senza fermarsi

Un agente che arriva a un vero bivio (spendere soldi, qualcosa che esce verso l’esterno, qualcosa di irreversibile) non dovrebbe tirare a indovinare, e nemmeno restare lì fermo. Chiama ask_decision e va avanti: l’attività esce dalla sua coda come needs_input, tu rispondi in In attesa di te o direttamente da un messaggio diretto di Slack, e l’attività rientra in coda con la tua risposta allegata. Così l’esecuzione successiva legge la risposta invece di arrivare di nuovo alla stessa domanda.

Ogni domanda porta con sé il consiglio dell’agente e il ragionamento che lo sostiene, quindi di solito rispondere richiede un clic e non un lavoro di scrittura. Rispondere non è un’approvazione: restituisce l’attività e non chiude mai nulla. Per ogni attività può essere aperta una sola domanda bloccante, e questo evita che una casella delle decisioni torni a essere il flusso di commenti che ha sostituito.

È questo che rende sensato lasciare in funzione una routine notturna. Senza, la prima ambiguità alle 3 di notte ferma tutta la nottata; con questo, quella singola attività resta in sospeso e l’agente continua a lavorare sul resto.

Eseguilo a orari programmati

Done non esegue alcun agente sui propri server. Perché qualcuno lavori sulle tue attività senza supervisione, qualcosa deve chiamarlo, per esempio un sistema di programmazione nel client MCP che usi già. Tutti i client MCP si collegano allo stesso modo; cambia solo la programmazione:

Qualunque strada tu scelga, questo è il prompt da dargli (è in inglese; copialo così com’è):

You are my Done task runner. Work my queue through the Done MCP connector only — never touch anything outside my Done account.

Each run:
1. Call list_open_decisions first, then get_digest and list_my_tasks, to see what's assigned to me (the AI agent) and ready. A task whose parked question I've since answered is the cheapest work on the board — the context is written down and the blocker just cleared — so start there.
2. For each ready task, decide what to do:
   - in_progress with plan_approved_at set → its plan is approved, so DO THE WORK now. Read it with get_task (notes_for_agent, acceptance_criteria, description, references), carry it out, and when it's finished call propose_completion with a summary — or complete_task if the task is agent_ok.
   - not_started and small or agent_ok → just do it, then complete_task (agent_ok) or propose_completion.
   - not_started and substantial or ambiguous (multi-step, judgment calls, anything I'd want to sign off on the approach for) → do NOT start it. Call propose_plan with a short plan of how you intend to tackle it, then move on. It waits for my approval and comes back to you once I approve it in Needs you.
3. Report progress by ticking the acceptance criteria with check_criterion as you actually meet each one — not by narrating into comments. Post at most ONE dense comment_on_task per task per run: what you did, what you found, what's left. A running commentary is noise.
4. Hit a real fork — spending money, anything outward-facing (an email, a post, a reply to a customer), anything irreversible — and call ask_decision with your own recommendation, then MOVE ON to the next task. Don't guess, and don't sit there waiting. If you later work the answer out yourself, withdraw_decision rather than leaving a stale question in my queue.
5. If a task was assigned to me but shouldn't be — it needs my accounts, my signature, or my judgment — hand it back with decline_task and a one-line reason. Declining is a valid outcome.
6. Respect the gates: never force a non-agent_ok task to done, and never act on a task that isn't assigned to me.
7. For any task that has sub-steps (a plan) — one you decomposed, or that already had subtasks — call render_plan on it so I get the laid-out plan with progress and an "Open in Done" link.
8. If nothing is ready, stop — don't invent work.

If you're running unattended overnight, wrap the run: call start_run at the top and check_night_budget before picking up each task, so you stop at the caps I set in Settings → Where agents run, and call end_run when you finish.

End with a one-line summary: plans proposed, tasks worked, tasks completed, questions parked.

A ogni esecuzione propone un piano per qualsiasi attività consistente e aspetta, ed esegue tutto ciò che hai approvato in In attesa di te dall’ultima volta. Tu approvi; l’agente fa il lavoro, e non devi mai avviare un’esecuzione a mano. La stessa configurazione è a un clic di distanza nel pannello Account (“Metti un agente IA al lavoro sulla tua coda”).

Note

• Collegati con OAuth (i client che individuano /.well-known/oauth-authorization-server) oppure con un bearer token di lunga durata, legato all’account e generato nell’app: entrambi funzionano sullo stesso endpoint.
• Ogni token e ogni autorizzazione è limitato a un singolo account; non esistono token globali o validi per più account. I bearer token si possono restringere ulteriormente alla sola lettura o a un singolo progetto.
• Rigenerare o revocare un token lo invalida immediatamente.
• Il piano gratuito include 100 chiamate di agenti (MCP) al mese; Pro e Teams non hanno limiti. Vedi i prezzi.