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📝 Personal To-Do List MCP Server

ミニマルで機能的なModel Context Protocol (MCP)サーバーで、AIアシスタントに堅牢なローカルTo-Doリストマネージャーを提供します。このサーバーは、外部APIや複雑なデータベースを必要とせずに、AIがローカル状態を管理し、永続データ（CRUD操作）と対話する方法を示しています。

🌐 ライブデモとメディア

• ライブレジストリ一覧: Glama MCP Server

Related MCP server: Todo MCP Server

📸 スクリーンショット

✨ 主な機能

• 🤖 ネイティブAI統合: Claude Desktop、Cursor、Antigravityとシームレスに動作します。

• 🛠️ 完全なCRUD操作: タスクの追加、一覧表示、完了、削除ができます。

• 📊 リアルタイムサマリー: 保留中タスクと完了済みタスクを要約した読み取り専用リソースを提供します。

• 🔒 プライベートなローカルストレージ: JSONを使用して、データをローカルマシンにのみ保存します。

• ⚙️ 設定不要: 最新のPythonパッケージングで、そのまま動作します。

🛠️ 技術スタック表

⚙️ 仕組み

1. ツール呼び出し: AIクライアントがMCPサーバーにJSON-RPCリクエストを送信します（例: add_task）。

2. 実行: Pythonサーバーがローカルのtodos.jsonファイルを解析します。

3. 変更: サーバーが新しいタスクでJSONファイルを更新して保存します。

4. 応答: サーバーがAIクライアントに成功確認を返します。

🏗️ プロジェクトアーキテクチャ

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]

📂 プロジェクト構造

├── 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

💻 ローカルセットアップとインストール

前提条件

• Python 3.10以上

• Node.js（インスペクタを使用する場合はnpx用）

インストール

リポジトリをクローンして、pipでローカルにインストールします：

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

ローカルでの実行（インスペクタ）

インタラクティブなMCPインスペクタUIでツールをテストするには：

npx @modelcontextprotocol/inspector python -m todo_mcp

AIクライアントへの接続（インストール不要）

このサーバーを使用する最も簡単な方法は、uvxを使用することです。リポジトリを手動でクローンする必要なく、サーバーを自動的にダウンロードして実行します。

クライアントのconfig.jsonに以下を追加します：

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

👤 著者とクレジット

Arslan

• GitHub: @Arslan-Codes097

Model Context Protocolの実践的な探求として構築されました。