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TODO MCP Server

by oseni99
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TODO MCP CLI & Server

Dieses Repository enthält eine minimale Model Context Protocol (MCP)-Implementierung für eine Aufgabenlistenanwendung, einschließlich:

  • FastAPI-Server ( server/ ): stellt einen /tools -Endpunkt für die Toolerkennung und einen /rpc -Endpunkt für JSON-RPC-Aufrufe bereit, um Vorgänge für Aufgaben auszuführen.
  • CLI-Client ( client/cli.py ): eine Python-Befehlszeilenschnittstelle, die mit einem LLM (über OpenAI) und dem MCP-Server interagiert, um Aufgaben mithilfe von Funktionsaufrufen zu erstellen, aufzulisten und abzuschließen.

Merkmale

  • Aufgaben mit Titel, Inhalt und optionalem Fälligkeitsdatum hinzufügen
  • Alle Aufgaben auflisten
  • Aufgaben als erledigt markieren
  • Serverseitige Task-ID-Generierung
  • JSON-RPC 2.0-Konformität für Toolaufrufe

Voraussetzungen

  • Python 3.10+
  • pipenv oder venv für virtuelle Umgebungen
  • Ein OpenAI-API-Schlüssel

Installation

  1. Klonen Sie das Repo:
    git clone https://github.com/oseni99/todo-mcp cd todo-mcp
  2. Erstellen und aktivieren Sie eine virtuelle Umgebung:
    python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate
  3. Installieren Sie Abhängigkeiten:
    pip install -r requirements.txt
  4. Erstellen Sie eine .env im Projektstamm:
    OPENAI_API_KEY=sk-... MCP_SERVER=http://127.0.0.1:8000

Verzeichnisstruktur

todoMCP/ ├── client/ # CLI client code │ └── cli.py # Main entrypoint for the MCP-CLI ├── server/ # FastAPI server code │ ├── handlers.py # Business logic for add, list, complete │ ├── tools.py # JSON-Schema tool manifest │ └── main.py # FastAPI app with /tools and /rpc ├── .env # Environment variables (not committed) ├── requirements.txt # Python dependencies └── README.md # This file

Ausführen des Servers

fastapi dev server/main.py

Ausführen der CLI

Vom Projektstamm:

python -m client.cli

Geben Sie an der Eingabeaufforderung Befehle in natürlicher Sprache ein, zum Beispiel:

> Create a task titled "Write blog post" with content "Outline first draft" due 2025-05-20 > List my tasks > Mark the first task as done > Thanks! > exit

Die CLI druckt Toolaufrufe und LLM-Antworten.

This server cannot be installed

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

Eine minimale Serverimplementierung des Model Context Protocol, die Tools zum Verwalten einer Aufgabenliste bereitstellt und es Benutzern ermöglicht, Aufgaben zu erstellen, aufzulisten und über JSON-RPC-Aufrufe als erledigt zu markieren.

  1. Merkmale
    1. Voraussetzungen
      1. Installation
        1. Verzeichnisstruktur
          1. Ausführen des Servers
            1. Ausführen der CLI

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                A
                quality
                A Model Context Protocol (MCP) server that provides tools for managing todo items, including creation, updating, completion, deletion, searching, and summarizing tasks.
                Last updated -
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                quality
                A Model Context Protocol server that enables seamless execution of commands, Python code, web content fetching, and reusable task management with secure credentials handling.
                Last updated -
                2
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                quality
                A Model Context Protocol server providing comprehensive task management capabilities with support for project organization, task tracking, and automatic PRD parsing into actionable items.
                Last updated -
                4
                Python
                MIT License
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                A utility module for creating Model Context Protocol servers declaratively, allowing developers to easily define tools, prompts, and resources with a simplified syntax.
                Last updated -
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              curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/oseni99/todo-mcp'

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