待办事项管理器 MCP 服务器
一个简单的任务跟踪和积压管理 MCP 服务器,用于 AI 助手(黑客项目)
目录
概述
Backlog Manager 是一款基于文件的 MCP(机器可消费编程)服务器,用于问题和任务管理。它为 AI 代理和其他客户端提供工具,用于创建问题、添加任务以及跟踪任务状态。问题代表高级功能请求或错误,而任务代表解决问题所需的具体工作项。
它使用 Anthropic 的 MCP 协议构建,支持 SSE 和 stdio 传输,可与 Claude 等 AI 助手或其他 MCP 兼容客户端灵活集成。
特征
问题管理:创建、列出、选择和跟踪问题并附带描述
任务跟踪:向问题添加标题、描述和状态跟踪的任务
状态工作流:通过“新建”、“工作中”和“完成”状态跟踪任务进度
基于文件的存储:便携式 JSON 存储格式,方便备份和版本控制
灵活传输:支持 SSE(HTTP)和 stdio 通信
Docker 支持:在容器中运行,方便部署和隔离
先决条件
Python :3.12 或更高版本
包管理器:uv(推荐)或pip
Docker :(可选)用于容器化部署
MCP 客户端:Claude Code、Windsurf 或任何其他与 MCP 兼容的客户端
安装
使用 uv(推荐)
使用 Docker
配置
使用.env文件中的环境变量配置服务器行为:
示例.env文件内容:
多变的 | 描述 | 默认 | 必需的 |
| 传输协议(sse 或 stdio) |
| 不 |
| 使用 SSE 传输时绑定到的主机 |
| 不 |
| 使用 SSE 传输时监听的端口 |
| 不 |
| 任务存储文件的路径 |
| 不 |
运行服务器
启动服务器(SSE模式)
您应该看到类似以下内容的输出:
注意:该服务器不支持
--help标志,因为它被设计为 MCP 服务器,而不是传统的 CLI 应用程序。
使用 stdio 模式
当使用 stdio 模式时,您不需要单独启动服务器 - MCP 客户端将在正确配置后自动启动它(请参阅与 MCP 客户端集成)。
MCP 工具
Backlog Manager 通过 MCP 公开以下工具:
问题管理
工具 | 描述 | 参数 |
| 创建新问题 |
(字符串)、
(字符串,可选)、
(字符串,可选) |
| 显示所有可用问题 | 没有任何 |
| 设置活动问题 |
(字符串) |
| 创建或重置问题 |
(字符串)、
(字符串,可选)、
(字符串,可选) |
| 更新问题状态 |
(字符串)、
(字符串) |
任务管理
工具 | 描述 | 参数 |
| 将任务添加到活动问题 |
(字符串)、
(字符串,可选) |
| 列出活动问题中的任务 |
(字符串,可选) |
| 更新任务状态 |
(字符串),
(字符串) |
状态值
任务和问题可以具有以下状态之一:
New(新任务/问题的默认设置)InWork(进行中)Done(完成)
与 MCP 客户端集成
SSE配置
一旦服务器运行了 SSE 传输,请使用以下配置连接到它:
风帆冲浪配置:
n8n配置:
使用host.docker.internal而不是localhost从 n8n 容器访问主机:
Python 与 Stdio 配置
Docker 与 Stdio 配置
例子
Backlog Manager 旨在与 AI 助手无缝协作,帮助您组织项目工作。其最强大的用例是让 AI 读取规范并自动创建结构化的待办事项。
只需询问你的人工智能助手:
人工智能助手将:
阅读并分析规范文档
确定关键特征和组件
为主要功能区域创建问题
将每个问题分解成具体的任务
将所有内容整理到结构化的待办事项中
This server cannot be installed
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