Servidor MCP del administrador de backlog

Un servidor MCP sencillo para el seguimiento de tareas y la gestión de trabajos atrasados para asistentes de IA (proyecto de hacking)

Tabla de contenido

• Descripción general

• Características

• Prerrequisitos

• Instalación

• Configuración

• Ejecución del servidor

• Herramientas MCP

• Integración con clientes MCP

• Ejemplos de uso

• Solución de problemas

• Contribuyendo

• Licencia

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Descripción general

Backlog Manager es un servidor MCP (Programación Consumible por Máquina) para la gestión de incidencias y tareas con un enfoque basado en archivos. Proporciona herramientas para que los agentes de IA y otros clientes creen incidencias, les añadan tareas y monitoreen su estado. Las incidencias representan solicitudes de funciones o errores de alto nivel, mientras que las tareas representan elementos de trabajo específicos necesarios para resolverlas.

Desarrollado con el protocolo MCP de Anthropic, admite transportes SSE y stdio para una integración flexible con asistentes de IA como Claude u otros clientes compatibles con MCP.

Características

• Gestión de problemas : cree, enumere, seleccione y realice un seguimiento de problemas con descripciones

• Seguimiento de tareas : agregue tareas a los problemas con títulos, descripciones y seguimiento del estado

• Flujo de trabajo de estado : realice un seguimiento del progreso de las tareas a través de los estados Nuevo, En proceso y Listo

• Almacenamiento basado en archivos : formato de almacenamiento JSON portátil para facilitar la realización de copias de seguridad y el control de versiones

• Transporte flexible : compatibilidad con comunicación SSE (HTTP) y stdio

• Compatibilidad con Docker : Ejecútelo en contenedores para una fácil implementación y aislamiento

Prerrequisitos

• Python : 3.12 o superior

• Gestor de paquetes : uv (recomendado) o pip

• Docker : (opcional) para implementación en contenedores

• Cliente MCP : Claude Code, Windsurf o cualquier otro cliente compatible con MCP

Instalación

Uso de uv (recomendado)

# Clone the repository
git clone https://github.com/username/backlog-manager-mcp.git
cd backlog-manager-mcp

# Install dependencies
uv pip install -e .

# Verify installation
uv run backlog-manager  # This should start the server

Usando Docker

# Build the Docker image
docker build -t backlog/manager --build-arg PORT=8050 .

# Run the container
docker run -p 8050:8050 backlog/manager

# Verify container is running
docker ps | grep backlog/manager

Configuración

Configure el comportamiento del servidor utilizando variables de entorno en un archivo .env :

# Create environment file from example
cp .env.example .env

Ejemplo de contenido de archivo .env :

# Transport mode: 'sse' or 'stdio'
TRANSPORT=sse

# Server configuration (for SSE transport)
HOST=0.0.0.0
PORT=8050

# Data storage
TASKS_FILE=tasks.json

Ejecución del servidor

Iniciar el servidor (modo SSE)

# Using the CLI command
uv run backlog-manager

# Or directly with Python
uv run src/backlog_manager/main.py

Debería ver un resultado similar a este:

INFO:     Started server process [12345]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:8050 (Press CTRL+C to quit)

Nota : El servidor no admite el indicador --help ya que está diseñado como un servidor MCP, no como una aplicación CLI tradicional.

Usando el modo stdio

Al utilizar el modo stdio, no es necesario iniciar el servidor por separado: el cliente MCP lo iniciará automáticamente cuando esté configurado correctamente (consulte Integración con clientes MCP ).

Herramientas MCP

Backlog Manager expone las siguientes herramientas a través de MCP:

Gestión de problemas

Gestión de tareas

Valores de estado

Las tareas y los problemas pueden tener uno de los siguientes estados:

• New (predeterminado para nuevas tareas/problemas)

• En InWork

• Done (completado)

Integración con clientes MCP

Configuración de SSE

Una vez que tenga el servidor funcionando con el transporte SSE, conéctese a él utilizando esta configuración:

{
  "mcpServers": {
    "backlog-manager": {
      "transport": "sse",
      "url": "http://localhost:8050/sse"
    }
  }
}

Configuración de windsurf:

{
  "mcpServers": {
    "backlog-manager": {
      "transport": "sse",
      "serverUrl": "http://localhost:8050/sse"
    }
  }
}

Configuración de n8n:

Utilice host.docker.internal en lugar de localhost para acceder a la máquina host desde el contenedor n8n:

http://host.docker.internal:8050/sse

Python con configuración de Stdio

{
  "mcpServers": {
    "backlog-manager": {
      "command": "python",
      "args": ["path/to/backlog-manager/src/backlog_manager/main.py"],
      "env": {
        "TRANSPORT": "stdio",
        "TASKS_FILE": "tasks.json"
      }
    }
  }
}

Docker con configuración de Stdio

{
  "mcpServers": {
    "backlog-manager": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "--rm", "-i", "-e", "TRANSPORT=stdio", "backlog/manager"],
      "env": {
        "TRANSPORT": "stdio"
      }
    }
  }
}

Ejemplo

Backlog Manager está diseñado para funcionar a la perfección con asistentes de IA y ayudarte a organizar el trabajo de tu proyecto. El caso de uso más eficaz es que la IA lea las especificaciones y cree automáticamente un backlog estructurado.

Simplemente pregúntele a su asistente de IA:

Read the spec and create a backlog for features not completed.

El asistente de IA hará lo siguiente:

1. Leer y analizar el documento de especificaciones

2. Identificar características y componentes clave

3. Crear problemas para las principales áreas funcionales

4. Divida cada problema en tareas específicas

5. Organiza todo en un backlog estructurado