TODO MCP CLI и сервер

В этом репозитории содержится минимальная реализация протокола контекста модели (MCP) для приложения списка дел, включая:

Сервер FastAPI ( server/ ): предоставляет конечную точку /tools для обнаружения инструментов и конечную точку /rpc для вызовов JSON-RPC для выполнения операций над задачами.
CLI-клиент ( client/cli.py ): интерфейс командной строки Python, который взаимодействует с LLM (через OpenAI) и сервером MCP для создания, перечисления и выполнения задач с помощью вызовов функций.

Функции

Добавьте задачи с названием, содержанием и, по желанию, датой выполнения.
Список всех задач
Отметить задачи как выполненные
Генерация идентификатора задачи на стороне сервера
Соответствие JSON-RPC 2.0 для вызова инструмента

Предпосылки

Питон 3.10+
pipenv или venv для виртуальных сред
API-ключ OpenAI

Установка

Клонируйте репозиторий:

git clone https://github.com/oseni99/todo-mcp
cd todo-mcp

Создайте и активируйте виртуальную среду:
```
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
```
Установите зависимости:
```
pip install -r requirements.txt
```

Создайте .env в корне проекта:

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

Структура каталога

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

Запуск сервера

fastapi dev server/main.py

Посетите http://127.0.0.1:8000/docs для получения интерактивной документации по API.

Запуск CLI

Из корня проекта:

python -m client.cli

Введите в командной строке команды на естественном языке, например:

> 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

CLI выведет вызовы инструментов и ответы LLM.