Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh
azamafridi23

Task Tracker MCP Server

by azamafridi23
OverviewSchemaRelated ServersScoreDiscussions
Python
Remote

📋 Task Tracker MCP 서버

Python 3.10+ FastMCP uv License: MIT

Python으로 FastMCP를 사용하고 uv로 관리되는 실용적인 Model Context Protocol (MCP) 서버입니다. 이 서버는 AI 어시스턴트(Claude Desktop, Cursor, Antigravity 등)에게 구조화된 작업 관리 기능을 제공합니다.

🌟 개요

Model Context Protocol (MCP) 는 LLM과 AI 애플리케이션이 외부 도구 및 데이터 소스와 안전하고 원활하게 상호작용할 수 있도록 하는 개방형 표준입니다.

이 프로젝트는 세 가지 핵심 MCP 프리미티브를 구현합니다:

  • 🛠️ 도구(Tools): 모델이 작업을 수행할 수 있도록 호출 가능한 함수 (add_task, complete_task, delete_task).

  • 📦 리소스(Resources): 모델이 상태를 검사할 수 있는 읽기 전용 데이터 URI (tasks://all, tasks://pending).

  • 💡 프롬프트(Prompts): AI가 복잡한 워크플로(예: 작업 분석 및 우선순위 지정)를 수행하도록 안내하는 사전 정의된 프롬프트 템플릿.

flowchart LR
    Host["AI Host / Application<br/>(Claude Desktop / Cursor / Antigravity)"] 
    Client["MCP Client<br/>(Protocol Handler)"]
    Server["Task Tracker MCP Server<br/>(FastMCP)"]
    
    Host <--> Client
    Client <--> Server
    
    subgraph ServerCapabilities ["Server Capabilities"]
        Tools["🛠️ Tools<br/>add_task, complete_task, delete_task"]
        Resources["📦 Resources<br/>tasks://all, tasks://pending"]
        Prompts["💡 Prompts<br/>task_summary_prompt"]
    end
    
    Server --- ServerCapabilities

🚀 기능 및 MCP 프리미티브

1. 도구 (Actions)

도구

인수

설명

add_task

title: str, description: str = ""

고유 ID와 ISO 타임스탬프를 사용하여 새 작업을 추가합니다.

complete_task

task_id: int

작업 상태를 "completed"로 표시하고 완료 타임스탬프를 추가합니다.

delete_task

task_id: int

ID로 작업을 제거하고 삭제된 객체를 반환합니다.

2. 리소스 (읽기 전용 데이터)

리소스 URI

설명

tasks://all

모든 작업을 이모지(✅ 완료, ⏳ 대기 중)와 함께 포맷하여 반환합니다.

tasks://pending

활성/대기 중인 작업만 필터링하여 반환합니다.

3. 프롬프트 (안내 워크플로)

프롬프트

설명

task_summary_prompt

AI 어시스턴트가 대기 중인 작업과 완료된 작업을 분석하고, 지연된 항목을 식별하며, tasks://all을 사용하여 다음 조치를 추천하도록 안내합니다.

📦 uv로 시작하기

이 프로젝트는 Astral이 Rust로 작성한 초고속 Python 패키지 및 프로젝트 관리자인 uv 로 구축 및 관리됩니다.

1. uv 설치

macOS / Linux:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Windows:

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

설치 확인:

uv --version

2. 저장소 복제 및 설정

git clone https://github.com/<your-username>/task-tracker-mcp.git
cd task-tracker-mcp

3. 의존성 설치

uv가 자동으로 가상 환경(.venv)을 생성하고 필요한 모든 의존성을 설치합니다:

uv sync

🧪 서버 테스트

모든 도구, 리소스 및 프롬프트를 실행하는 내장 비동기 클라이언트(test_client.py)를 실행할 수 있습니다:

uv run test_client.py

예상 출력:

🚀 Starting FastMCP Test Client...
==================================================

1. Listing Available Tools:
   Found 3 tools: ['add_task', 'complete_task', 'delete_task']

2. Calling 'add_task' Tool:
   Task 1 Response: {"id":1,"title":"Learn MCP", ...}
   Task 2 Response: {"id":2,"title":"Master uv", ...}

3. Listing Available Resources:
   Found 2 resources: [AnyUrl('tasks://all'), AnyUrl('tasks://pending')]

4. Reading 'tasks://all' Resource:
   Current Tasks:
   ⏳ [1] Learn MCP
   ⏳ [2] Master uv

5. Completing Task ID 1:
   Completed Result: {"id":1, "status":"completed", ...}

6. Reading 'tasks://pending' Resource:
   Pending Tasks:
   ⏳ [2] Master uv

7. Listing Available Prompts:
   Found 1 prompts: ['task_summary_prompt']

8. Deleting Task ID 2:
   Delete Result: {"success": true, "deleted": {"id": 2, ...}}

==================================================
✨ All MCP Server tests completed successfully!

🔌 연결 및 검사

1. FastMCP CLI 검사기 및 개발 도구

FastMCP 3.x는 서버를 검사하고 디버깅하기 위한 내장 CLI 명령을 제공합니다:

  • 대화형 웹 검사기:

    uv run fastmcp dev inspector task_server.py

  • 서버 요약 검사:

    uv run fastmcp inspect task_server.py

  • 모든 도구 나열:

    uv run fastmcp list task_server.py

  • 독립 실행형 서버 실행:

    uv run fastmcp run task_server.py

2. Claude Desktop 통합

claude_desktop_config.json에 서버 구성을 추가하세요:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "task-tracker": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/ABSOLUTE/PATH/TO/task-tracker-mcp",
        "run",
        "task_server.py"
      ]
    }
  }
}

📁 프로젝트 구조

Task Tracker MCP/
├── pyproject.toml         # Dependency & project metadata (managed by uv)
├── task_server.py         # MCP Server definitions (tools, resources, prompts)
├── test_client.py         # FastMCP async automated test client
├── src/
│   └── task_tracker_mcp/  # Python package entrypoint
│       └── __init__.py
├── .python-version        # Locked Python version
├── .gitignore             # Python & uv exclusions
└── README.md              # Documentation

💡 주요 uv 명령어 치트 시트

명령어

설명

uv init

pyproject.toml로 새 Python 프로젝트 초기화

uv add <pkg>

pyproject.toml에 의존성 추가 및 .venv에 설치

uv remove <pkg>

의존성 제거

uv run <script.py>

격리된 프로젝트 환경 내에서 Python 스크립트 실행

uv sync

uv.lock과 설치된 패키지 동기화

uv venv

가상 환경 명시적으로 생성

🛠️ 다음 단계 및 확장

  • 영구 저장소: 인메모리 리스트를 aiosqlite 또는 sqlite3를 통한 SQLite로 대체.

  • 우선순위 및 마감일: 작업 우선순위 플래그(low, medium, high) 및 마감일 필터 추가.

  • 검색 도구: 제목과 설명을 검색하는 search_tasks(query: str) 도구 추가.

  • 인증: FastMCP 인증 제공자로 엔드포인트 보호.

📄 라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

This server cannot be installed

-
license - not tested
-
quality - not tested
C
maintenance

How are these scores calculated?

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 Connectors

  • MakeMeBetter AI

    Manage your MakeMeBetter AI tasks, habits, and goals from your AI assistant.

  • Kelvia

    Task manager your agent can fully operate: boards, tasks, sprints, roles, worklogs, day planner.

  • AgentCron

    Schedule tasks for later from your AI agent: reminders, delayed webhooks, recurring jobs.

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/azamafridi23/task-tracker-mcp'

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