MCP Todo Server

로컬 JSON 파일에 저장된 기본적인 작업 관리를 위해 Python으로 개발된 MCP 서버입니다.

이 프로젝트는 Model Context Protocol(MCP)의 주요 기능인 Resources, Tools, Prompts를 구현하며, 대기 중인 작업 조회, 새 작업 등록, 작업 완료 표시, 일일 요약 템플릿 생성을 지원합니다.

기능

서버는 다음 기능을 제공합니다.

Resource — tasks://pending

tasks.json에 있는 대기 중인 작업을 반환합니다.

완료된 작업은 저장된 상태로 유지되지만, Resource 결과에는 포함되지 않습니다.

Tool — add_task

다음 정보를 제공하여 새 작업을 등록할 수 있습니다.

• 이름;

• 설명;

• 우선순위 (alta, media 또는 baja).

각 작업에는 자동으로 다음 형식의 식별자가 부여됩니다.

T-001
T-002
T-003

이 도구는 작업에 이름이 있고 우선순위가 허용된 값 중 하나인지도 검증합니다.

Tool — complete_task

식별자를 사용하여 작업을 완료 상태로 표시할 수 있습니다.

예를 들어:

T-001

작업을 찾으면 completada 상태가 false에서 true로 변경되고, 변경 사항은 tasks.json에 저장됩니다.

Prompt — daily_summary

현재 작업 상태를 기반으로 템플릿을 생성합니다.

다음을 고려합니다.

• 전체 작업 수;

• 완료된 작업;

• 대기 중인 작업;

• 우선순위가 높은 대기 중인 작업.

이 템플릿은 전반적인 진행 상황에 대한 요약을 생성하고 우선순위가 높은 활동에 주의를 집중하는 데 도움이 됩니다.

Related MCP server: Tasks MCP Server

프로젝트 구조

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

.venv 디렉터리는 로컬 가상 환경에 해당하며 리포지토리에 포함되지 않습니다.

데이터 모델

작업은 다음 구조의 JSON 형식으로 저장됩니다.

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

id 필드는 각 작업을 식별하고, completada는 대기 작업 Resource에 표시되어야 하는지 여부를 결정하는 데 사용됩니다.

요구 사항

프로젝트를 실행하려면 다음이 필요합니다.

• Python 3

• pip

• Python용 Model Context Protocol SDK

설치

1. 리포지토리 클론

git clone URL_DEL_REPOSITORIO
cd mcp-todo-server

2. 가상 환경 만들기

Windows에서:

python -m venv .venv

3. 가상 환경 활성화

PowerShell에서:

.\.venv\Scripts\Activate.ps1

4. 의존성 설치

python -m pip install -r requirements.txt

실행

가상 환경이 활성화된 상태에서 다음을 실행하세요.

python server.py

서버는 표준 입력/출력(stdio) 통신을 사용하며 MCP 클라이언트의 연결을 기다리며 실행 상태를 유지합니다.

중지하려면:

Ctrl + C

MCP Inspector를 사용한 테스트

서버의 동작은 MCP Inspector를 통해 확인할 수 있습니다.

pnpm을 사용하여:

pnpm dlx @modelcontextprotocol/inspector python server.py

연결이 설정되면 클라이언트는 노출된 기능을 발견하고 상호 작용할 수 있습니다.

Resources
└── tasks://pending

Tools
├── add_task
└── complete_task

Prompts
└── daily_summary

테스트를 통해 작업 조회, Tools를 이용한 tasks.json 수정, 일일 요약 템플릿 생성을 확인할 수 있습니다.

사용된 기술

• Python

• Model Context Protocol (MCP)

• JSON

• MCP Inspector

• Git

작성자

Jendry Linneth Murillo Pérez
프로그래밍 IV
2026년 II 학기