📝 Персональный MCP-сервер для списка дел

Минималистичный и функциональный сервер Model Context Protocol (MCP), который предоставляет AI-ассистентам надежный локальный менеджер списка дел. Этот сервер демонстрирует, как AI может управлять локальным состоянием и взаимодействовать с постоянными данными (CRUD-операции) без внешних API или сложных баз данных.

🌐 Живое демо и медиа

• Публикация в реестре: Glama MCP Server

Related MCP server: Todo MCP Server

📸 Скриншоты

✨ Ключевые возможности

• 🤖 Нативная интеграция с ИИ: бесшовно работает с Claude Desktop, Cursor и Antigravity.

• 🛠️ Полные CRUD-операции: добавление, просмотр, завершение и удаление задач.

• 📊 Сводки в реальном времени: предоставляет ресурсы только для чтения со сводкой по незавершенным и завершенным задачам.

• 🔒 Приватное локальное хранилище: хранит данные строго на вашем локальном компьютере с помощью JSON.

• ⚙️ Нулевая настройка: работает полностью из коробки с современной упаковкой Python.

🛠️ Таблица технологического стека

⚙️ Как это работает

1. Вызов инструмента: ИИ-клиент отправляет JSON-RPC-запрос на MCP-сервер (например, add_task).

2. Выполнение: Python-сервер разбирает локальный файл todos.json.

3. Изменение: сервер обновляет JSON-файл новой задачей и сохраняет его.

4. Ответ: сервер возвращает подтверждение успеха ИИ-клиенту.

🏗️ Архитектура проекта

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]

📂 Структура проекта

├── 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

💻 Локальная настройка и установка

Предварительные требования

• Python 3.10 или выше

• Node.js (для npx, если используется Inspector)

Установка

Клонируйте репозиторий и установите его локально с помощью pip:

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

Локальный запуск (Inspector)

Чтобы протестировать инструменты в интерактивном интерфейсе MCP Inspector:

npx @modelcontextprotocol/inspector python -m todo_mcp

Подключение к ИИ-клиенту (без установки)

Самый простой способ использовать этот сервер — через uvx. Он автоматически загрузит и запустит сервер без необходимости вручную клонировать репозиторий.

Добавьте следующее в config.json вашего клиента:

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

👤 Автор и благодарности

Arslan

• GitHub: @Arslan-Codes097

Создано как практическое исследование Model Context Protocol.