Todo List MCP Server

Небольшой сервер Model Context Protocol, который превращает обычный JSON-файл в список задач: MCP-совместимый клиент (Claude Desktop, Claude Code, Cursor и т. д.) может читать его и управлять им от вашего имени.

Что он делает

Он предоставляет пять инструментов и один ресурс:

Данные хранятся в todos.json рядом с server.py, поэтому они сохраняются после перезапусков.

Related MCP server: MCP Todo List

Установка

# 1. Clone / copy this folder
cd todo-mcp

# 2. Create a virtual environment and install dependencies
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate   # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

# 3. Run it directly to sanity-check it starts (Ctrl+C to stop)
python server.py

Подключение к MCP-клиенту

Claude Desktop

Добавьте это в ваш claude_desktop_config.json (Настройки → Разработчик → Изменить конфигурацию):

{
  "mcpServers": {
    "todo-list": {
      "command": "/absolute/path/to/todo-mcp/venv/bin/python",
      "args": ["/absolute/path/to/todo-mcp/server.py"]
    }
  }
}

Перезапустите Claude Desktop — и вы увидите инструменты для работы с задачами в панели выбора инструментов (значок молотка). Попробуйте: «Добавь „завершить тикет MCP“ как задачу с высоким приоритетом, затем покажи все ожидающие задачи».

MCP Inspector (для локальной отладки)

npx @modelcontextprotocol/inspector python server.py

Откроется браузерный интерфейс, где вы можете вызывать каждый инструмент вручную и видеть необработанные JSON-RPC запросы/ответы — лучший способ понять, что именно передаётся по сети между клиентом и сервером.

Развёртывание на Smithery

1. Запушьте эту папку в публичный GitHub-репозиторий (нужны server.py, pyproject.toml, requirements.txt и smithery.yaml).

2. Перейдите на smithery.ai → Новый сервер → подключите ваш GitHub-репозиторий.

3. Smithery читает smithery.yaml, чтобы узнать, как запустить сервер (python server.py через stdio), и автоматически собирает и развёртывает его.

4. После развёртывания любой желающий сможет добавить его в свой MCP-клиент прямо со страницы вашего сервера на Smithery — без необходимости локальной настройки.

Как это устроено

Сервер построен на официальном MCP Python SDK с использованием FastMCP, который превращает обычные Python-функции в MCP-инструменты с помощью декоратора @mcp.tool() — аннотации типов и docstring автоматически становятся JSON-схемой и описанием инструмента, и именно их читает клиентская модель, чтобы решить, когда и как вызывать каждый инструмент.