Milkosten Task MCP Server

🚀 任务API服务器 - MCP TypeScript实现

本项目是一个基于MCP（模型上下文协议）的任务API服务器，支持通过标准输入输出(STDIO)和HTTP + SSE两种方式与AI工具和服务交互，可对任务进行创建、读取、更新和删除操作。

✨ 主要特性

核心功能

• 任务管理：支持 CRUD 操作（创建、读取、更新、删除），方便对任务进行全生命周期管理。
• 过滤器：可依据状态、类别和优先级对任务进行筛选，精准定位所需任务。
• 异步操作：HTTP + SSE 服务器支持长轮询，能实时返回任务状态，提升响应效率。

集成

• MCP协议：兼容 MCP 协议，便于与AI工具和服务集成，降低对接成本。
• 外部任务API：通过配置环境变量，可使用外部任务管理服务，增强系统扩展性。

📦 安装指南

环境要求

• Node.js 14.0 或更高版本
• npm 6.0 或更高版本
• TypeScript 4.0 或更高版本

快速开始

1. 克隆项目：

   git clone <repository-url>
   

2. 安装依赖：

   cd mcp-template-ts && npm install
   

3. 启动服务器（STDIO模式）：

   npm start
   

4. 或启动HTTP + SSE服务器：

   npm run start:web
   

📚 详细文档

项目结构

mcp-template-ts/
├── dist/               # 编译生成的JavaScript文件
├── src/                # TypeScript源代码文件
│   ├── index.ts        # STDIO服务器入口文件
│   ├── http-server.ts  # HTTP + SSE服务器入口文件
│   ├── test-client.ts  # 测试客户端实现
├── .env                # 环境变量配置文件
├── package.json        # 项目依赖管理文件
├── tsconfig.json       # TypeScript编译配置文件
└── README.md           # 项目文档

配置

环境变量

开发

1. 启动TypeScript编译器进行实时监听：

   npm run watch
   

2. 运行测试以验证更改：

   npm test
   

💻 使用示例

基础用法

listTasks

列出所有任务。

const result = await client.callTool({
  name: "listTasks",
  arguments: {
    // 可选过滤条件
    status: "pending", // 根据状态筛选
    category: "工作",  // 根据类别筛选
    priority: "high"   // 根据优先级筛选
  }
});

createTask

创建新任务。

const result = await client.callTool({
  name: "createTask",
  arguments: {
    task: "完成项目报告",  // 必填：任务描述
    category: "工作",      // 可选：任务类别
    priority: "high"       // 可选：低、中、高
  }
});

updateTask

更新现有任务。

const result = await client.callTool({
  name: "updateTask",
  arguments: {
    taskId: 123,           // 必填：要更新的任务ID
    task: "更新后的描述",  // 可选：新描述
    status: "done",        // 可选：pending、started、done
    category: "个人",      // 可选：新的类别
    priority: "medium"     // 可选：低、中、高
  }
});

deleteTask

删除任务。

const result = await client.callTool({
  name: "deleteTask",
  arguments: {
    taskId: 123   // 必填：要删除的任务ID
  }
});

📄 许可证

本项目采用MIT许可证，具体条款请参阅LICENSE文件。

致谢

• 使用了@modelcontextprotocol/sdk实现MCP协议
• 旨在与AI工具和服务集成