Todos MCP Server

¿Qué hace el servidor MCP “todos”?

El servidor MCP “todos” es una aplicación de lista de tareas que implementa el Model Context Protocol (MCP), permitiendo la interacción fluida entre asistentes de IA y las funciones de gestión de tareas de la aplicación. Al exponer una API estandarizada compatible con MCP, este servidor permite a modelos de IA y chatbots realizar acciones como crear, leer, actualizar y eliminar tareas usando comandos en lenguaje natural. Su integración MCP hace posible que desarrolladores y usuarios gestionen tareas programáticamente o a través de flujos de trabajo de IA, sin requerir una cuenta SaaS ni servicios externos. El servidor utiliza almacenamiento local para la persistencia de datos, priorizando la privacidad y la facilidad de uso mientras sirve como demostración práctica de las capacidades MCP en una herramienta de productividad real.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompt específicas en el contenido disponible del repositorio.

Lista de Recursos

No se proporciona una lista explícita de recursos MCP en la documentación del repositorio.

Lista de Herramientas

• Get-Todo: Recupera una tarea específica por su ID.
• List-All-Todos: Lista todas las tareas.
• List-Completed-Todos: Muestra todas las tareas completadas.
• List-Pending-Todos: Muestra todas las tareas pendientes (incompletas).
• Add-Todo: Añade una nueva tarea.
• Mark-Todo-Done: Marca una tarea específica como completada.
• List-Due-Today: Lista todas las tareas pendientes para hoy o vencidas.
• List-Due-This-Week: Lista todas las tareas pendientes para esta semana o anteriores.
• Update-Todo: Actualiza la descripción y/o fecha de vencimiento de una tarea.

Casos de uso de este servidor MCP

• Gestión Personal de Tareas: Utiliza asistentes de IA para añadir, actualizar o completar tareas personales mediante lenguaje natural o automatización, gestionando tu lista diaria de manera eficiente.
• Flujos de Trabajo Colaborativos: Integra con chatbots de IA en entornos de equipo, permitiendo a los miembros consultar, actualizar o asignar tareas sin salir de la interfaz de chat.
• Automatización de Productividad: Automatiza tareas recurrentes o con fecha límite aprovechando la IA para listar tareas pendientes o crear recordatorios.
• Asistencia Contextual: Permite que los modelos de IA sugieran o gestionen tareas según el contexto de la conversación o el estado de un proyecto.
• Resumen de Tareas con IA: Permite que los LLMs resuman tareas pendientes, completadas o vencidas para reportes rápidos de estado.

Cómo configurarlo

Windsurf

No se proporcionan instrucciones de configuración para Windsurf en el repositorio.

Claude

1. Abre tu archivo de configuración de Claude, normalmente en ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json en MacOS.
2. Busca el objeto mcpServers en tu configuración.
3. Agrega la entrada del servidor MCP todos de la siguiente manera:

   {
     "mcpServers": {
       "todos": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "todos-mcp"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda el archivo y reinicia Claude.
5. Verifica que el servidor aparezca y sea accesible en tu entorno Claude.

Cursor

No se proporcionan instrucciones de configuración para Cursor en el repositorio.

Cline

No se proporcionan instrucciones de configuración para Cline en el repositorio.

Protección de claves API

No se proporciona información sobre protección de claves API ni uso de variables de entorno en el repositorio.

Cómo usar este MCP en flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "todos": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “todos” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según la información proporcionada, el servidor MCP “todos” ofrece una visión clara y un conjunto de herramientas, pero carece de documentación sobre recursos, plantillas de prompts, protección de claves API y características MCP como raíces o muestreo.

Nuestra opinión

El repositorio demuestra eficazmente la integración de herramientas MCP para gestión de tareas, pero carece de documentación en profundidad sobre prompts, recursos y funciones MCP avanzadas. Las instrucciones de configuración solo incluyen Claude, sin mención de otras plataformas. En general, es un buen punto de partida para apps habilitadas con MCP, pero se beneficiaría de documentación ampliada y mejores prácticas.

Puntuación MCP

Calificación: 4/10
Razón: Buen demo MCP básico con buen soporte de herramientas, pero la documentación limitada y la integración con el ecosistema reducen su puntuación.