Skip to main content
Glama
MxrxnxX

Servidor MCP de tareas

by MxrxnxX

MCPタスクサーバー

プログラミングIVの課外課題1のプロジェクトです。ローカルのJSONファイルでタスクを管理し、リソース1つ、ツール2つ、プロンプト1つを公開するModel Context Protocol (MCP)サーバーを実装します。

機能

  • Resource tasks://pending: 未完了のタスクのみを返します。

  • Tool add_task: 名前、説明、優先度(altamediabaja)でタスクを追加します。

  • Tool complete_task: IDで既存のタスクを完了済みにします。

  • Prompt daily_summary: 現在の状態から日次サマリーを生成するためのテンプレートを構築します。

サーバーはstdioトランスポートを使用します。ホストまたはクライアントがサブプロセスとして起動し、MCPメッセージはstdinstdoutを介して送受信されます。

Related MCP server: TaskTrek MCP Server

要件

  • Python 3.11以上。

  • ターミナルへのアクセス。

  • 統合用のClaude Desktop、MCP Inspector、またはその他のMCP互換クライアント。

インストール

Windows (PowerShell)

cd C:\RUTA\mcp-todo-server
py -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install -r requirements.txt

macOS または Linux

cd /RUTA/mcp-todo-server
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt

実行

stdioサーバーはクライアントが最初のメッセージを送信するのを待ちます。そのため、直接実行してもメニューは表示されず、ポートも開きません:

python server.py

停止するにはCtrl+Cを使用します。

デモクライアント

client_demo.pyは公式SDKで構築されたMCP互換クライアントです。stdioで接続し、機能を検出して、演習で要求されたすべての操作を実行します:

python client_demo.py --reset

UTF-8のトランスクリプトを保存するには:

python client_demo.py --reset --output evidence/client_demo_output.txt

--resetオプションは、テスト前に最初の2つのレコードを復元します。デモはResourceを照会し、2つのタスクを追加し、1つを完了し、Promptを取得して、再度Resourceを照会します。

自動テスト

python -m pytest -q

スイートは以下を確認します:

  1. Resource、Tools、Promptの検出。

  2. 保留中のタスクのみの読み取り。

  3. タスクの作成と完了。

  4. daily_summaryの動的コンテンツ。

  5. 存在しないIDを完了しようとしたときのエラー処理。

MCP Inspector

Node.jsがインストールされていれば、公式インターフェースを開くことができます:

npx @modelcontextprotocol/inspector .venv/Scripts/python.exe server.py

macOSまたはLinuxでは、実行可能ファイルを.venv/bin/pythonに変更してください。

Claude Desktopの設定

  1. claude_desktop_config.example.jsonを開きます。

  2. C:\\RUTA\\mcp-todo-serverをプロジェクトの絶対パスに置き換えます。

  3. mcpServersエントリをClaude Desktopの設定ファイルにコピーします。Windowsでは通常、%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.jsonにあります。

  4. Claude Desktopを完全に閉じて、再度開きます。

例:

{
  "mcpServers": {
    "todo-server": {
      "command": "C:\\RUTA\\mcp-todo-server\\.venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": ["C:\\RUTA\\mcp-todo-server\\server.py"]
    }
  }
}

相対パスは使用しないでください。ホストが別のディレクトリからサーバーを起動する可能性があります。

構造

mcp-todo-server/
  server.py
  client_demo.py
  tasks.json
  requirements.txt
  claude_desktop_config.example.json
  tests/
    test_server.py
  diagramas/
    arquitectura_mcp_ecommerce.mmd
    flujo_consulta_inventario.mmd
  evidence/
    client_demo_output.txt
    01_inspector_connected.png
    02_add_task_result.png
    03_complete_task_result.png
    04_resource_pending.png
    05_daily_summary_prompt.png

Gitへの公開

git init
git add .
git commit -m "Implementar servidor MCP de tareas"
git branch -M main
git remote add origin URL_DEL_REPOSITORIO
git push -u origin main

最終的なリポジトリのURLは、提出前にレポートに追加する必要があります。

技術リファレンス

F
license - not found
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • F
    license
    Not graded
    quality
    Not graded
    maintenance
    A minimal Model Context Protocol server implementation that provides tools for managing a to-do list, allowing users to create tasks, list them, and mark them as completed via JSON-RPC calls.
  • F
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    A lightweight task management MCP server that enables CRUD operations on tasks stored in a single JSON file, including listing, creating, updating progress, and setting priorities.
    133

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • A comprehensive Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants to interact with yo…

  • MCP server exposing the Backtest360 engine API as tools for AI agents.

  • A Model Context Protocol server for Wix AI tools

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/MxrxnxX/mcp-todo-server'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server