TODO MCP Server

TODO MCP CLI y servidor

Este repositorio contiene una implementación mínima del Protocolo de contexto de modelo (MCP) para una aplicación de lista de tareas pendientes, que incluye:

• Servidor FastAPI ( server/ ): expone un punto final /tools para el descubrimiento de herramientas y un punto final /rpc para llamadas JSON-RPC para realizar operaciones en tareas.
• Cliente CLI ( client/cli.py ): una interfaz de línea de comandos de Python que interactúa con un LLM (a través de OpenAI) y el servidor MCP para crear, enumerar y completar tareas mediante llamadas de función.

Características

• Agregar tareas con título, contenido y fecha de vencimiento opcional
• Enumerar todas las tareas
• Marcar tareas como completadas
• Generación de ID de tareas del lado del servidor
• Cumplimiento de JSON-RPC 2.0 para la invocación de herramientas

Prerrequisitos

• Python 3.10+
• pipenv o venv para entornos virtuales
• Una clave API de OpenAI

Instalación

1. Clonar el repositorio:
   git clone https://github.com/oseni99/todo-mcp cd todo-mcp
2. Crear y activar un entorno virtual:
   python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate
3. Instalar dependencias:
   pip install -r requirements.txt
4. Crea un .env en la raíz del proyecto:
   OPENAI_API_KEY=sk-... MCP_SERVER=http://127.0.0.1:8000

Estructura del directorio

Ejecución del servidor

• Visite http://127.0.0.1:8000/docs para obtener documentos de API interactivos.

Ejecución de la CLI

Desde la raíz del proyecto:

Escriba comandos en lenguaje natural en el indicador, por ejemplo:

La CLI imprimirá invocaciones de herramientas y respuestas LLM.