使用说明
任务管理器MCP服务器
这个仓库包含一个最小化的（版本/配置/实现等，具体根据上下文确定） 最小控制协议（MCP） 展示构建类型化、可文档化的工具最佳实践的服务器 FastMCP它提供了一个简单的内存中任务追踪器，该追踪器在运行之间会持久化到磁盘，并且可以从任何MCP兼容的客户端调用。
特点/功能
- 创建新任务，可选择添加描述，并设置低/中/高优先级。
- 列出任务，并根据状态和优先级应用过滤器，返回JSON或Markdown格式的输出。
- 更新现有任务的标题、描述或优先级。
- 将任务标记为已完成，并记录完成时间戳。
- 删除任务，同时所有数据都将持久化保存至
~/.task_manager_data.json。
要求
- Python 3.10 或更高版本。
- Python 包：
mcp（提供FastMCP) 和pydantic。
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install mcp pydantic
运行服务器
python task_manager_mcp.py
服务器启动时，会加载任何已存在的任务 ~/.task_manager_data.json 并注册以下列出的工具。使用您偏好的MCP客户端（例如，Claude Desktop或其他支持MCP的代理）连接到它，并将目标服务器指定为 task_manager_mcp。
可用工具
| 工具 | 描述 | 关键参数 |
|---|---|---|
create_task 创建一个具有唯一ID的待处理任务 title （必填），可选 description， priority （low/medium/high，默认为 medium）。 |
||
list_tasks |
根据可选过滤器检索任务。默认返回Markdown格式，或根据请求返回JSON格式。 | status （pending/completed/all) priority （low/medium/high) format (markdown 或者 json）。 |
update_task 修改任务的标题、描述或优先级。 |
task_id 无需更新任何其他字段。 |
|
complete_task 将任务标记为已完成并记录时间戳。 |
task_id。 |
|
delete_task 永久删除任务。 |
task_id。 |
每个工具都使用Pydantic模型验证输入，并返回简洁的成功或错误消息。如果找不到任务，服务器会建议列出任务以发现有效的ID。
数据持久化
- 任务在进程运行时存储在内存中，并保存到
~/.task_manager_data.json在任何修改之后。 - JSON文件记录了任务元数据以及用于任务ID的自增计数器。
- 删除该文件以重置服务器状态。
开发说明
- 列出任务时，任务会按优先级（从高到低）和创建时间排序。
- Markdown响应中包含用于状态和优先级的表情符号标记，以提高聊天客户端中的可读性。
- 服务器在适当的情况下被设计为幂等的（
list_task，complete_task，以及delete_task优雅地处理重复调用)。
请随意 Fork 这个项目，并根据您的 MCP 集成需求调整工具或存储层。
