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MCP Server · 运维云端

MCP ToDo Server

一个生产就绪的任务和待办事项管理服务器,支持双存储后端、错误处理和现代Python工具。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
错误处理Python任务管理

快速开始

作者 / 组织
AnoRebel
提供方
AnoRebel
运行时
Python

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

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0

仓库热度

收录来源

2 个

MCP World

选型结论

MCP ToDo Server 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

uv run python server.py

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

MCP ToDo服务器

生产就绪的模型上下文协议服务器,用于任务和待办事项管理,具有双存储后端、错误处理和现代Python工具。

特性

  • 双存储器:基于文件的JSON或数据库(SQLite/PPostgreSQL)
  • 待办事项管理:独立待办事项和有优先级/截止日期的结构化任务
  • 批量操作:高效的多项目管理和分析
  • 安全:输入验证、错误处理、容器化
  • 现代工具:uv包管理器,综合测试,结构化日志

建筑

MCP Server → Business Logic → Storage (File/Database) → Infrastructure

快速开始

# Clone and install
git clone https://github.com/AnoRebel/mcp-todo-server.git
cd mcp-todo-server
uv sync  # or pip install -r requirements.txt

# Run with file storage (default)
uv run python server.py

# Run with database storage
export MCP_STORAGE_TYPE=database
export MCP_DATABASE_URL=sqlite:///todos.db
uv run python server.py

# Docker
docker-compose up -d

# Development
make test && make format

配置

环境变量:

  • MCP_STORAGE_TYPE: file 或 database (默认值:文件)
  • MCP_DATABASE_URL:数据库连接字符串
  • MCP_LOG_LEVEL:调试、信息、警告、错误
  • MCP_MAX_TASKS:最大任务数(默认值:1000)
  • MCP_MAX_TODOS:最大待办事项数(默认值:1000)

用法

基本操作

# Standalone todos
add_todo("Buy groceries")
list_todos(status="open")
complete_todo("todo-id")

# Structured tasks
create_task(name="Project", priority="high", due_date="2024-12-31")
add_task_todo("task-id", "Subtask description")
bulk_task_operation(operation="complete", filters={"priority": "low"})

# Analytics
get_productivity_stats()

错误处理

  • 防止故障的断路器模式
  • 指数回退自动重试
  • 使用用户友好的消息对错误进行分类
  • 全面的日志记录和监控

测试

make test              # All tests with coverage
pytest tests/ -v       # Verbose test output

覆盖范围包括存储后端、CRUD操作、错误处理和数据模型。

安全与性能

  • 输入验证和净化
  • 容器安全(非根执行)
  • 数据库连接池和原子操作
  • 可配置的限制和优雅的降级
  • 结构化日志记录可观察性

部署

码头工人

docker-compose up -d                              # File storage
docker-compose --profile database up -d           # With PostgreSQL

Kubernetes

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: mcp-todo-server
spec:
  replicas: 3
  template:
    spec:
      containers:
      - name: mcp-todo-server
        image: mcp-todo-server:latest
        env:
        - name: MCP_STORAGE_TYPE
          value: "database"
        - name: MCP_DATABASE_URL
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: db-secret
              key: url

整合

克劳德桌面

{
  "mcpServers": {
    "todo-manager": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/server.py"],
      "env": {
        "MCP_STORAGE_TYPE": "file",
        "MCP_DATA_DIR": "/Users/username/.claude_todos"
      }
    }
  }
}

项目结构

mcp-todo-server/
├── server.py             # Main server
├── config.py            # Configuration
├── models/              # Data models
├── storage/             # Storage backends
├── tests/              # Test suite
├── docker-compose.yml  # Container setup
└── requirements.txt    # Dependencies

贡献

  1. 分叉并创建特征分支
  2. 添加测试并遵循PEP 8
  3. 跑 make test && make format
  4. 提交带有清晰描述的PR

演出

存储比较:

  • 文件:简单,推荐\<1000个项目
  • 数据库:可扩展、并发访问、数百万个项目

基准:

操作文件SQLitePostgreSQL
添加待办事项5ms2ms3ms
列表10015ms5ms8ms

许可证

MIT许可证-请参阅 许可证 文件。

支持

  • GitHub漏洞/功能问题
  • 电子邮件:hacker4rebel@gmail.com

______________________________________________________________________

内置于❤️ 遵循MCP最佳实践

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

任务管理Python本地部署待办事项双存储后端错误处理Python工具

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

MCP ToDo Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run python server.py,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

MCP ToDo Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

MCP ToDo Server 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

MCP ToDo Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

MCP ToDo Server 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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