MCP Task Manager Server

🔌 MCP 工具服务 - AI Agent 工具包

一个强大且可扩展的模型上下文协议（MCP）服务，可让 AI Agent 与外部工具和服务交互。此实现提供了一个任务管理系统，展示如何为 AI 助手构建和部署兼容 MCP 的工具。

🌟 什么是 MCP？

模型上下文协议（MCP）是一种标准，允许 AI 模型与外部工具、数据源和服务交互。此服务实现了 MCP 规范，可让 Claude 和 GPT 等 AI 助手通过标准化接口执行现实世界中的操作。

✨ 功能

• 兼容 MCP 的工具：可供 AI 助手直接使用的工具
• 任务管理系统：创建、列出和完成任务
• 双接口：同时支持 MCP stdio 模式和 HTTP API
• 可扩展架构：轻松添加新工具和功能
• 对开发者友好：文档清晰，并提供示例
• 轻量：使用内存存储，便于快速设置和测试

🛠️ 可用工具

1. create-task

使用标题和描述创建新任务。

参数：

• title：String（必填）- 任务标题
• description：String（必填）- 任务描述

2. list-tasks

列出当前存储在内存中的所有任务。

参数：

• status：String（可选）- 按状态筛选："all"、"pending" 或 "completed"

3. pending-tasks

列出所有待处理任务。

**参数：**无

4. complete-task

将指定任务标记为已完成。

参数：

• id：String（必填）- 要标记为已完成的任务 ID

🚀 开始使用

前置条件

• Node.js（v18 或更高版本）
• npm 或 yarn

安装

1. 克隆仓库：

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

2. 安装依赖：

npm install

3. 构建 TypeScript 代码：

npm run build

🏃‍♂️ 运行服务

MCP 模式（适用于 AI 助手）

npm start

这会以 stdio 模式运行服务，使其兼容 Claude for Desktop 等 MCP 客户端。

HTTP 模式（适用于 Web 应用）

npm run http

HTTP 服务默认运行在端口 3000 上。你可以通过 http://localhost:3000 访问。

使用 PORT 环境变量自定义端口：

PORT=8080 npm run http

🌐 HTTP API 端点

创建任务

POST /api/tasks

请求正文：

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

列出所有任务

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

列出待处理任务

GET /api/tasks/pending

完成任务

PATCH /api/tasks/:id/complete

直接执行 MCP 工具

POST /api/mcp/execute

请求正文：

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

🔮 构建自己的 MCP 工具

此服务提供了一个模板，可用于创建自己的兼容 MCP 的工具。要添加新工具：

1. 在 src/tools 目录中定义工具
2. 在工具注册表中注册该工具
3. 实现必要的逻辑
4. 根据需要更新 HTTP API

查看现有工具，了解如何组织实现的示例。

🧪 使用 AI 助手进行测试

1. 以 MCP 模式启动服务：npm start
2. 使用兼容 MCP 的 AI 助手连接到服务
3. AI 现在可以使用可用工具管理任务：
   • 创建任务：使用标题和描述调用 create-task
   • 列出所有任务：调用 list-tasks
   • 完成任务：使用任务 ID 调用 complete-task

🔄 与 Web 客户端集成

此服务与 agent-client-example 项目完美搭配，该项目提供了一个 Web 界面，用于与 AI 助手和 MCP 工具交互。

📋 后续增强

• 持久化存储选项（MongoDB、PostgreSQL）
• 身份验证和授权
• 更多工具类别（文件管理、Web 搜索等）
• 支持 WebSocket 实时更新
• 工具执行指标和日志记录

📄 许可证

MIT

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