TODO MCP CLI 및 서버

이 저장소에는 다음을 포함하여 할 일 목록 애플리케이션을 위한 최소 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 구현이 포함되어 있습니다.

FastAPI 서버 ( server/ ): 도구 검색을 위한 /tools 엔드포인트와 JSON-RPC 호출을 위한 /rpc 엔드포인트를 노출하여 작업에 대한 작업을 수행합니다.
CLI 클라이언트 ( client/cli.py ): LLM(OpenAI를 통해) 및 MCP 서버와 상호 작용하여 함수 호출을 사용하여 작업을 생성, 나열 및 완료하는 Python 명령줄 인터페이스입니다.

특징

제목, 내용 및 선택적 마감일이 있는 작업 추가
모든 작업 나열
작업을 완료된 것으로 표시
서버 측 작업 ID 생성
도구 호출을 위한 JSON-RPC 2.0 준수

필수 조건

파이썬 3.10+
가상 환경을 위한 pipenv 또는 venv
OpenAI API 키

설치

저장소를 복제합니다.
지엑스피1

가상 환경을 만들고 활성화하세요.

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

종속성 설치:
```
pip install -r requirements.txt
```

프로젝트 루트에 .env 만듭니다.

OPENAI_API_KEY=sk-...
MCP_SERVER=http://127.0.0.1:8000

디렉토리 구조

todoMCP/
├── client/        # CLI client code
│   └── cli.py     # Main entrypoint for the MCP-CLI
├── server/        # FastAPI server code
│   ├── handlers.py    # Business logic for add, list, complete
│   ├── tools.py       # JSON-Schema tool manifest
│   └── main.py        # FastAPI app with /tools and /rpc
├── .env           # Environment variables (not committed)
├── requirements.txt   # Python dependencies
└── README.md      # This file

서버 실행

fastapi dev server/main.py

대화형 API 문서는 http://127.0.0.1:8000/docs 에서 확인하세요.

CLI 실행

프로젝트 루트에서:

python -m client.cli

프롬프트에 자연어 명령을 입력하세요. 예:

> Create a task titled "Write blog post" with content "Outline first draft" due 2025-05-20
> List my tasks
> Mark the first task as done
> Thanks!
> exit

CLI는 도구 호출과 LLM 응답을 인쇄합니다.