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Todo

Todo

本地服务
github.com/stilllovee生产力248 周前更新

关于 Todo

Todo 是供 AI Agent 创建并按顺序处理任务列表的 MCP 服务,任务按会话隔离并存储在 SQLite 中,支持 stdio 和 HTTP 传输。

主要功能

  1. 01创建和管理任务列表
  2. 02获取下一个待办任务
  3. 03按会话隔离任务
  4. 04将任务持久化到 SQLite
  5. 05支持 stdio 和 HTTP 传输

适用场景

  1. 01将复杂需求拆分为有序任务
  2. 02逐项处理任务
  3. 03按会话分别保存任务列表
  4. 04继续处理 SQLite 中保存的任务

MCP 相关

该服务通过 stdio 或 HTTP 向 MCP 客户端提供任务管理工具,包括 `add` 和 `next`。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"todo-mcp-server-stilllovee": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"github:stilllovee/todo-mcp-server"
]
}
}
}
启动命令npx -y github:stilllovee/todo-mcp-server

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npmgithub:stilllovee/todo-mcp-server

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Todo MCP Server

一个模型上下文协议(MCP)服务,提供自主任务管理系统,并支持 stdio 和 HTTP(Streamable) 传输方式。

功能

  • 随机字符串生成:生成 6 个字符的随机字母数字字符串
  • 任务管理:AI Agent 可以自主创建、管理并执行任务列表,并使用 SQLite 持久化数据
  • 多种传输模式:
    • Stdio 传输:通过 stdin/stdout 进行标准 MCP 通信
    • HTTP 传输:支持服务器发送事件(SSE)的 RESTful API,可实时发送通知
  • 符合 MCP 标准:完全符合 MCP 规范

用法

Stdio 传输(默认)
Claude Desktop
//use directly with npx
{
  "mcpServers": {
    "todo":{
      "command": "npx",
      "args": ["github:stilllovee/todo-mcp-server"]
    }
  }
}

//or use after clone repo
{
  "mcpServers": {
    "todo":{
      "command": "node",
      "args": ["PATH_TO_YOUR_FOLDER"]
    }
  }
}
Github Copilot
//use directly with npx
{
    "servers": {
        "todo": {
            "type": "stdio",
            "command": "npx",
            "args": ["github:stilllovee/todo-mcp-server"]
        },
    },
    "inputs": []
}

//or use after clone repo
{
    "servers": {
        "todo": {
            "type": "stdio",
            "command": "node",
            "args": ["PATH_TO_YOUR_FOLDER"]
        }
    },
    "inputs": []
}

服务通过 stdio 传输运行,并通过标准输入/输出进行通信。

示例指令:

系统提示词

根据输入的需求,如果需求较复杂,则按逻辑顺序将其拆分为更小的任务,并使用 "add" 工具将每个任务保存到列表中。

然后,重复以下步骤,直到所有任务都完成:

  1. 调用 "next" 工具获取下一个待处理任务。如果没有剩余任务,则退出循环。

  2. 通过推理、规划并自动调用适当的必要工具来执行任务,无需请求许可。

  3. 完成后,返回步骤 1。

用户提示词

构建一个情绪日记 Web 应用的后端。

要求:

设计数据库架构(SQLite 或 PostgreSQL)。

使用 Node.js(Express)构建后端 API,包含以下端点:

记录情绪条目

查看情绪日志

HTTP 传输(Streamable)

启动 HTTP 服务:

# Default port (8123)
npm run start:http

# Custom port
node http-server.js --port=3000

服务将在以下地址提供:http://localhost:8123/mcp

Github Copilot 配置(HTTP)
{
    "servers": {
        "todo-http": {
            "type": "http",
            "url": "http://localhost:8123/mcp"
        }
    },
    "inputs": []
}
可用工具
任务管理工具
add

向当前会话的列表中添加新任务。

next

从会话中获取下一个任务。

任务管理系统

该服务包含一个自主任务管理系统,使 AI Agent 能够:

  1. 创建任务列表:根据高层级请求生成全面的任务列表
  2. 管理任务:在会话中添加任务并转到下一个任务
  3. 会话隔离:每个会话都有独立的任务列表
  4. 持久化存储:所有任务都存储在 SQLite 数据库中,以实现持久化

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。