Todo List MCP Server

一个基于 Model Context Protocol 的小型服务器，它能把一个纯 JSON 文件变成待办事项列表，让兼容 MCP 的客户端（Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等）可以替你读取和管理。

它能做什么

它提供五个工具和一个资源：

数据存放在 server.py 旁边的 todos.json 中，因此重启后依然保留。

Related MCP server: MCP Todo Server

安装

# 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

连接到 MCP 客户端

Claude Desktop

将以下内容添加到你的 claude_desktop_config.json（设置 → 开发者 → 编辑配置）：

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

重启 Claude Desktop，你就会在工具选择器（锤子图标）中看到这些待办事项工具。试试说：“把‘完成 MCP 工单’添加为高优先级待办事项，然后显示所有待处理项。”

MCP Inspector（用于本地调试）

npx @modelcontextprotocol/inspector python server.py

这会打开一个浏览器界面，你可以在其中手动调用每个工具，并查看原始的 JSON-RPC 请求/响应——这是了解客户端与服务器之间实际传输内容的最佳方式。

部署到 Smithery

1. 将此文件夹推送到一个公开的 GitHub 仓库（需要 server.py、pyproject.toml、requirements.txt 和 smithery.yaml）。

2. 前往 smithery.ai → 新建服务器 → 连接你的 GitHub 仓库。

3. Smithery 会读取 smithery.yaml 来了解如何启动服务器（通过 stdio 运行 python server.py），并自动构建/部署它。

4. 部署完成后，任何人都可以直接从你的 Smithery 列表页面将它添加到自己的 MCP 客户端——无需在本地进行任何设置。

构建说明

使用官方 MCP Python SDK 构建，基于 FastMCP，它通过 @mcp.tool() 装饰器将普通 Python 函数转换为 MCP 工具——类型提示和文档字符串会自动成为工具的 JSON schema 和描述，客户端模型正是读取这些信息来决定何时以及如何调用每个工具。