Tracker MCP 서버

이것은 로컬 tracker-server에 연결하도록 설계된 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다. 오늘 일정 확인, 통계 검색, 작업 등록, 타이머 관리와 같은 엔드포인트를 LLM 클라이언트(Claude Desktop 또는 Cursor 등)에 직접 노출합니다.

사전 요구 사항

• 실행 중인 tracker-server 인스턴스(일반적으로 http://localhost:3000에서 실행).

• Python 3.11 이상(로컬에서 실행하는 경우) 또는 Docker.

Related MCP server: mcp-server-tasktracker

🚀 Docker를 통한 실행 (권장)

MCP 에이전트를 배포할 때 GitHub Container Registry에서 제공하는 Docker 이미지에 직접 연결할 수 있습니다.

tracker-server가 로컬 호스트 머신에서 실행 중이므로, Docker는 해당 서버에 접근하는 방법을 알아야 합니다. Mac/Windows를 사용하거나 Docker Desktop을 사용하는 경우, 이미지는 기본적으로 http://host.docker.internal:3000을 사용합니다.

Claude Desktop 설정 (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"
      ]
    }
  }
}

참고: -i 플래그에 유의하세요. MCP는 stdin/stdout(stdio)을 통해 통신하므로, TTY(-t) 없이 대화형으로 도커 컨테이너를 실행해야 합니다.

🛠 로컬에서 실행

개발 중이거나 Docker 대신 소스에서 직접 실행하는 것을 선호하는 경우:

1. 가상 환경 설정:

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

2. MCP 서버 수동 실행:

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

   참고: 이 작업은 stdio MCP JSON RPC 명령을 기다리며 터미널을 차단합니다. 이는 정상적인 동작입니다.

3. Claude Desktop 설정 (로컬 모드):

   {
     "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"
         }
       }
     }
   }