MCP Task Manager Server

🔌 MCP ツールサーバー - AI エージェントツールキット

AI エージェントが外部のツールやサービスを操作できる、パワフルで拡張性の高い Model Context Protocol（MCP）サーバーです。この実装では、AI アシスタント向けの MCP 対応ツールを構築してデプロイする方法を示すタスク管理システムを提供します。

🌟 MCP とは？

Model Context Protocol（MCP）は、AI モデルが外部のツール、データソース、サービスを操作するための標準規格です。このサーバーは MCP 仕様を実装しており、Claude や GPT などの AI アシスタントが標準化されたインターフェースを通じて現実世界のアクションを実行できます。

✨ 特徴

• MCP 対応ツール：AI アシスタントですぐに使えるツール
• タスク管理システム：タスクの作成、一覧表示、完了
• デュアルインターフェース：MCP の stdio モードと HTTP API の両方に対応
• 拡張性の高いアーキテクチャ：新しいツールや機能を簡単に追加
• 開発者に優しい：わかりやすいドキュメントとサンプル
• 軽量：すばやくセットアップしてテストできるインメモリストレージ

🛠️ 利用可能なツール

1. create-task

タイトルと説明を指定して新しいタスクを作成します。

パラメーター：

• title：String（必須）- タスクのタイトル
• description：String（必須）- タスクの説明

2. list-tasks

現在メモリに保存されているすべてのタスクを一覧表示します。

パラメーター：

• status：String（任意）- ステータスでフィルターします。「all」、「pending」、「completed」のいずれかを指定します

3. pending-tasks

保留中のタスクをすべて一覧表示します。

パラメーター： なし

4. complete-task

指定したタスクを完了済みにします。

パラメーター：

• id：String（必須）- 完了済みにするタスクの ID

🚀 はじめに

前提条件

• Node.js（v18 以降）
• npm または yarn

インストール

1. リポジトリをクローンします：

git clone https://github.com/yourusername/mcp-server.git
cd mcp-server

2. 依存関係をインストールします：

npm install

3. TypeScript コードをビルドします：

npm run build

🏃‍♂️ サーバーの起動

MCP モード（AI アシスタント向け）

npm start

これにより、サーバーが stdio モードで起動し、Claude for Desktop などの MCP クライアントと互換性を持ちます。

HTTP モード（Web アプリケーション向け）

npm run http

HTTP サーバーはデフォルトでポート 3000 で起動します。http://localhost:3000 からアクセスできます。

PORT 環境変数を使ってポートを変更できます：

PORT=8080 npm run http

🌐 HTTP API エンドポイント

タスクの作成

POST /api/tasks

リクエストボディ：

{
  "title": "Task title",
  "description": "Task description"
}

すべてのタスクの一覧表示

GET /api/tasks?status=[all|pending|completed]

保留中のタスクの一覧表示

GET /api/tasks/pending

タスクの完了

PATCH /api/tasks/:id/complete

MCP ツールを直接実行

POST /api/mcp/execute

リクエストボディ：

{
  "tool": "tool-name",
  "params": {
    "param1": "value1",
    "param2": "value2"
  }
}

🔮 独自の MCP ツールを構築する

このサーバーは、独自の MCP 対応ツールを作成するためのテンプレートを提供します。新しいツールを追加するには：

1. src/tools ディレクトリにツールを定義します
2. ツールレジストリに登録します
3. 必要なロジックを実装します
4. 必要に応じて HTTP API を更新します

実装の構成方法については、既存のツールを参考にしてください。

🧪 AI アシスタントでテストする

1. MCP モードでサーバーを起動します：npm start
2. MCP 対応の AI アシスタントを使ってサーバーに接続します
3. AI が利用可能なツールを使ってタスクを管理できるようになります：
   • タスクを作成：タイトルと説明を指定して create-task を実行
   • すべてのタスクを一覧表示：list-tasks
   • タスクを完了：タスク ID を指定して complete-task を実行

🔄 Web クライアントとの統合

このサーバーは、AI アシスタントや MCP ツールを操作する Web インターフェースを提供する agent-client-example プロジェクトとの連携に最適です。

📋 今後の機能強化

• 永続ストレージの選択肢（MongoDB、PostgreSQL）
• 認証と認可
• ツールカテゴリの追加（ファイル管理、Web 検索など）
• リアルタイム更新のための WebSocket サポート
• ツール実行のメトリクスとログ記録

📄 ライセンス

MIT

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AI エージェントに現実世界で活用できる能力を 🤖✨