Task Manager MCP Server

任务管理器 MCP 服务

概述

本项目是一个任务管理器 MCP 服务，旨在使用连接到数据库的工具高效管理任务。它提供用于添加、查看、完成和删除任务的 API，并与 LangChain 集成，以实现由 AI 驱动的任务管理。

功能

• 任务管理：添加、列出、完成和删除任务。
• Streamlit 集成：提供易于使用的界面，方便用户与任务管理器交互。
• AI 助手：使用 LangChain 提供智能响应并管理任务。
• 工具集成：连接外部工具以增强功能。

项目结构

├── agent.py          # Handles AI interactions and tool calls.
├── client.py         # Connects to the server using SSE.
├── config.py         # Configuration settings for models and server.
├── logger.py         # Logging utility for debugging.
├── models.py         # Creates and configures language models.
├── server.py         # Implements the MCP server and task management tools.
├── streamlit.py      # Streamlit-based UI for task management.
├── task.py           # Defines the Task model using Pydantic.
├── task_manager.py   # Manages the task list and operations.
├── tools.py          # Handles tool loading and execution.
├── requirements.txt  # Lists project dependencies.
├── .gitignore        # Specifies files to ignore in version control.
├── .vscode/          # VS Code configuration for debugging.
└── README.md         # Project documentation.

安装

1. 克隆仓库：

   git clone <repository-url>
   cd <repository-folder>
   

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

使用方法

运行服务

启动 MCP 服务：

python server.py

运行 Streamlit UI

启动 Streamlit 界面：

streamlit run streamlit.py

调试

使用 .vscode/launch.json 中的 VS Code 调试器配置。

主要组件

服务

服务（server.py）提供任务管理工具：

• list_tasks：列出所有任务。
• add_task：添加新任务。
• remove_task：按 ID 删除任务。
• mark_complete：将任务标记为已完成。

Streamlit UI

Streamlit 界面（streamlit.py）允许用户以可视化方式与任务管理器交互。

AI Agent

AI Agent（agent.py）使用 LangChain 处理用户查询并与工具交互。

依赖项

完整的依赖项列表请参阅 requirements.txt。