Tracker MCPサーバー

これは、ローカルの tracker-server に接続するために設計されたMCP（Model Context Protocol）サーバーです。今日のスケジュールの確認、統計の取得、タスクの登録、タイマーの管理といったエンドポイントを、LLMクライアント（Claude DesktopやCursorなど）に直接公開します。

前提条件

• 実行中の tracker-server インスタンス（通常は http://localhost:3000）。

• Python 3.11以上（ローカルで実行する場合）またはDocker。

Related MCP server: mcp-server-tasktracker

🚀 Docker経由での実行（推奨）

MCPエージェントをデプロイする際、GitHub Container Registryから提供されるDockerイメージに直接接続できます。

tracker-server はローカルのホストマシン上で実行されているため、Dockerがそのサーバーに到達する方法を知る必要があります。イメージはデフォルトで http://host.docker.internal:3000 を参照します（Mac/WindowsまたはDocker Desktopを使用していることを前提としています）。

Claude Desktopの設定 (claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "tracker-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "TRACKER_API_URL=http://host.docker.internal:3000",
        "ghcr.io/makegorka/tracker-mcp:latest"
      ]
    }
  }
}

注: -i フラグに注意してください。MCPは標準入出力（stdio）を介して通信するため、Dockerコンテナをインタラクティブに実行する必要がありますが、TTY（-t）は使用しないでください。

🛠 ローカルでの実行

開発中であるか、Dockerではなくソースから実行したい場合の手順です。

1. 仮想環境のセットアップ:

   cd tracker-mcp
   python -m venv venv
   source venv/bin/activate
   pip install -r requirements.txt

2. MCPサーバーを手動で実行:

   # Make sure your tracker server is running!
   python server.py

   注: これは stdio MCP JSON RPCコマンドを待機してターミナルをブロックします。これは正常な動作です。

3. Claude Desktopの設定（ローカルモード）:

   {
     "mcpServers": {
       "tracker-mcp": {
         "command": "/absolute/path/to/tracker-mcp/venv/bin/python",
         "args": [
           "/absolute/path/to/tracker-mcp/server.py"
         ],
         "env": {
           "TRACKER_API_URL": "http://localhost:3000"
         }
       }
     }
   }