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📝 Servidor MCP de Lista de Tareas Personal

Un servidor minimalista y funcional del Model Context Protocol (MCP) que proporciona a los asistentes de IA un gestor de listas de tareas local y robusto. Este servidor demuestra cómo una IA puede gestionar el estado local e interactuar con datos persistentes (operaciones CRUD) sin requerir APIs externas ni bases de datos complejas.

🌐 Demostración en Vivo y Medios

• Listado en el Registro en Vivo: Glama MCP Server

Related MCP server: Todo MCP Server

📸 Capturas de Pantalla

✨ Características Principales

• 🤖 Integración Nativa con IA: Funciona perfectamente con Claude Desktop, Cursor y Antigravity.

• 🛠️ Operaciones CRUD Completas: Añadir, listar, completar y eliminar tareas.

• 📊 Resúmenes en Tiempo Real: Proporciona recursos de solo lectura que resumen tareas pendientes vs. completadas.

• 🔒 Almacenamiento Local Privado: Almacena datos estrictamente en tu máquina local usando JSON.

• ⚙️ Configuración Cero: Funciona completamente sin configuración con el empaquetado moderno de Python.

🛠️ Tabla de Tecnologías

⚙️ Cómo Funciona

1. Invocación de Herramienta: El cliente de IA envía una solicitud JSON-RPC al servidor MCP (por ejemplo, add_task).

2. Ejecución: El servidor Python analiza el archivo local todos.json.

3. Modificación: El servidor actualiza el archivo JSON con la nueva tarea y lo guarda.

4. Respuesta: El servidor devuelve una confirmación de éxito al cliente de IA.

🏗️ Arquitectura del Proyecto

graph LR
    A[AI Assistant] <-->|JSON-RPC via stdio| B[Todo MCP Server]
    B -->|Read/Write| C[(todos.json)]
    B --> D[Tools: add, list, delete, complete]
    B --> E[Resources: todo://summary]

📂 Estructura del Proyecto

├── docs/                      # Learning outcomes and documentation
│   ├── inspector.png
│   └── resend-experience.md
├── src/
│   └── todo_mcp/              # Core MCP server package
│       ├── __init__.py
│       ├── __main__.py        # Execution entrypoint
│       └── server.py          # Tools and resources logic
├── .gitignore
├── pyproject.toml             # Modern Python package configuration
└── README.md

💻 Configuración e Instalación Local

Requisitos Previos

• Python 3.10 o superior

• Node.js (para npx si se usa el Inspector)

Instalación

Clona el repositorio e instálalo localmente usando pip:

git clone https://github.com/Arslan-Codes097/todo-list-mcp-server.git
cd todo-list-mcp-server
pip install .

Ejecución Local (Inspector)

Para probar las herramientas en la interfaz interactiva del Inspector MCP:

npx @modelcontextprotocol/inspector python -m todo_mcp

Conexión a un Cliente de IA (Sin Instalación)

La forma más fácil de usar este servidor es mediante uvx. Se descargará y ejecutará automáticamente el servidor sin necesidad de clonar el repositorio manualmente.

Añade lo siguiente al config.json de tu cliente:

{
  "mcpServers": {
    "todo-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/Arslan-Codes097/todo-list-mcp-server.git",
        "python",
        "-m",
        "todo_mcp"
      ]
    }
  }
}

👤 Autor y Créditos

Arslan

• GitHub: @Arslan-Codes097

Construido como una exploración práctica del Model Context Protocol.