TODO MCP Server

TODO MCP CLI y servidor

Este repositorio contiene una implementación mínima del Protocolo de contexto de modelo (MCP) para una aplicación de lista de tareas pendientes, que incluye:

• Servidor FastAPI ( server/ ): expone un punto final /tools para el descubrimiento de herramientas y un punto final /rpc para llamadas JSON-RPC para realizar operaciones en tareas.

• Cliente CLI ( client/cli.py ): una interfaz de línea de comandos de Python que interactúa con un LLM (a través de OpenAI) y el servidor MCP para crear, enumerar y completar tareas mediante llamadas de función.

Características

• Agregar tareas con título, contenido y fecha de vencimiento opcional

• Enumerar todas las tareas

• Marcar tareas como completadas

• Generación de ID de tareas del lado del servidor

• Cumplimiento de JSON-RPC 2.0 para la invocación de herramientas

Prerrequisitos

• Python 3.10+

• pipenv o venv para entornos virtuales

• Una clave API de OpenAI

Instalación

1. Clonar el repositorio:

   git clone https://github.com/oseni99/todo-mcp cd todo-mcp

2. Crear y activar un entorno virtual:

   python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate

3. Instalar dependencias:

   pip install -r requirements.txt

4. Crea un .env en la raíz del proyecto:

   OPENAI_API_KEY=sk-... MCP_SERVER=http://127.0.0.1:8000

Estructura del directorio

Ejecución del servidor

• Visite http://127.0.0.1:8000/docs para obtener documentos de API interactivos.

Ejecución de la CLI

Desde la raíz del proyecto:

Escriba comandos en lenguaje natural en el indicador, por ejemplo:

La CLI imprimirá invocaciones de herramientas y respuestas LLM.