Skip to main content
Glama

MCP Todo Server

MCPサーバー。Pythonで開発され、ローカルのJSONファイルに保存されたタスクを基本的に管理します。

このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP) の主要機能である Resources、Tools、Prompts を実装しており、保留中のタスクの照会、新しいタスクの登録、タスクの完了マーク、日次サマリテンプレートの生成を可能にします。

機能

サーバーは以下の機能を公開します:

Resource — tasks://pending

tasks.json 内の保留中のタスクを返します。

完了したタスクは保存されたままですが、Resource の結果には含まれません。

Tool — add_task

新しいタスクを登録するには、以下を指定します:

  • 名前;

  • 説明;

  • 優先度(altamediabaja)。

各タスクには自動的に次の形式の識別子が割り当てられます:

T-001
T-002
T-003

このツールは、タスクに名前があることと、優先度が許可された値のいずれかであることを検証します。

Tool — complete_task

識別子を使用してタスクを完了としてマークできます。

例:

T-001

タスクが見つかると、その completada 状態が false から true に変更され、変更が tasks.json に保存されます。

Prompt — daily_summary

現在のタスクの状態に基づいてテンプレートを生成します。

考慮する点:

  • 総タスク数;

  • 完了したタスク;

  • 保留中のタスク;

  • 高優先度の保留中タスク。

このテンプレートを使用すると、全体的な進捗の概要を生成し、優先度の高いアクティビティに注意を向けることができます。

Related MCP server: Tasks MCP Server

プロジェクト構造

mcp-todo-server/
│
├── server.py
├── tasks.json
├── requirements.txt
├── README.md
└── .gitignore

ファイル

説明

server.py

MCPサーバーの実装を含む

tasks.json

タスクをローカルに保存

requirements.txt

プロジェクトの依存関係を含む

README.md

プロジェクトのドキュメント

.gitignore

Gitから除外するファイルとディレクトリを定義

.venv ディレクトリはローカル仮想環境に対応し、リポジトリには含まれません。

データモデル

タスクは以下の構造のJSON形式で保存されます:

{
    "id": "T-001",
    "nombre": "Revisar documento del extraclase",
    "descripcion": "Comprobar que las capturas y explicaciones estén completas",
    "prioridad": "alta",
    "completada": true
}

id フィールドは各タスクを識別し、completada は保留中タスクのResourceに表示されるべきかどうかを判断します。

必要条件

このプロジェクトを実行するには以下が必要です:

  • Python 3

  • pip

  • Python用 Model Context Protocol SDK

インストール

1. リポジトリをクローンする

git clone URL_DEL_REPOSITORIO
cd mcp-todo-server

2. 仮想環境を作成する

Windowsの場合:

python -m venv .venv

3. 仮想環境をアクティベートする

PowerShellの場合:

.\.venv\Scripts\Activate.ps1

4. 依存関係をインストールする

python -m pip install -r requirements.txt

実行

仮想環境をアクティベートした状態で、以下を実行します:

python server.py

サーバーは標準入出力 (stdio) を使用した通信を行い、MCPクライアントの接続を待機し続けます。

停止するには:

Ctrl + C

MCP Inspector を使用したテスト

サーバーの動作は MCP Inspector を使用して確認できます。

pnpm を使用:

pnpm dlx @modelcontextprotocol/inspector python server.py

接続が確立されると、クライアントは公開された機能を検出して操作できるようになります:

Resources
└── tasks://pending

Tools
├── add_task
└── complete_task

Prompts
└── daily_summary

テストにより、タスクの照会、Tools を使用した tasks.json の変更、日次サマリテンプレートの生成を確認できます。

使用技術

  • Python

  • Model Context Protocol (MCP)

  • JSON

  • MCP Inspector

  • Git

著者

Jendry Linneth Murillo Pérez
プログラミング IV
2026年 第II学期

F
license - not found
-
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Task manager your agent can fully operate: boards, tasks, sprints, roles, worklogs, day planner.

  • Manage your MakeMeBetter AI tasks, habits, and goals from your AI assistant.

  • Manage projects, tasks, time tracking, and team collaboration through natural language.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/lnnth0440/mcp-todo-server'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server