Skip to main content
Glama
exemuneeb

Todo List MCP Server

Todo List MCP Server

Небольшой сервер Model Context Protocol, который превращает обычный JSON-файл в список задач: MCP-совместимый клиент (Claude Desktop, Claude Code, Cursor и т. д.) может читать его и управлять им от вашего имени.

Что он делает

Он предоставляет пять инструментов и один ресурс:

Инструмент

Описание

add_todo(text, priority)

Добавляет новую задачу. prioritylow, medium или high.

list_todos(status)

Показывает список задач. statusall, pending или done.

complete_todo(todo_id)

Отмечает задачу как выполненную.

delete_todo(todo_id)

Удаляет задачу навсегда.

clear_completed()

Удаляет все выполненные задачи одним вызовом.

Ресурс

Описание

todos://all

JSON-дамп всех задач только для чтения.

Данные хранятся в todos.json рядом с server.py, поэтому они сохраняются после перезапусков.

Related MCP server: MCP Todo Server

Установка

# 1. Clone / copy this folder
cd todo-mcp

# 2. Create a virtual environment and install dependencies
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate   # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

# 3. Run it directly to sanity-check it starts (Ctrl+C to stop)
python server.py

Подключение к MCP-клиенту

Claude Desktop

Добавьте это в ваш claude_desktop_config.json (Настройки → Разработчик → Изменить конфигурацию):

{
  "mcpServers": {
    "todo-list": {
      "command": "/absolute/path/to/todo-mcp/venv/bin/python",
      "args": ["/absolute/path/to/todo-mcp/server.py"]
    }
  }
}

Перезапустите Claude Desktop — и вы увидите инструменты для работы с задачами в панели выбора инструментов (значок молотка). Попробуйте: «Добавь „завершить тикет MCP“ как задачу с высоким приоритетом, затем покажи все ожидающие задачи».

MCP Inspector (для локальной отладки)

npx @modelcontextprotocol/inspector python server.py

Откроется браузерный интерфейс, где вы можете вызывать каждый инструмент вручную и видеть необработанные JSON-RPC запросы/ответы — лучший способ понять, что именно передаётся по сети между клиентом и сервером.

Развёртывание на Smithery

  1. Запушьте эту папку в публичный GitHub-репозиторий (нужны server.py, pyproject.toml, requirements.txt и smithery.yaml).

  2. Перейдите на smithery.aiНовый сервер → подключите ваш GitHub-репозиторий.

  3. Smithery читает smithery.yaml, чтобы узнать, как запустить сервер (python server.py через stdio), и автоматически собирает и развёртывает его.

  4. После развёртывания любой желающий сможет добавить его в свой MCP-клиент прямо со страницы вашего сервера на Smithery — без необходимости локальной настройки.

Как это устроено

Сервер построен на официальном MCP Python SDK с использованием FastMCP, который превращает обычные Python-функции в MCP-инструменты с помощью декоратора @mcp.tool() — аннотации типов и docstring автоматически становятся JSON-схемой и описанием инструмента, и именно их читает клиентская модель, чтобы решить, когда и как вызывать каждый инструмент.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections. Dates show when Glama detected each change.

No tool schema history has been recorded yet.

Maintenance

ActivityMaintained
ResponsivenessNo issues

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    A
    quality
    D
    maintenance
    An MCP server that allows AI assistants to manage todo lists stored in a simple markdown file, supporting creation, reading, updating, and deletion of todo items with persistent IDs.
    5
    21
    6
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    MCP server that integrates with myTinyTodo to list, create, edit, and complete tasks via its JSON HTTP API.
    MIT

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/exemuneeb/mcp-task'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server