Todos MCP 서버

“todos” MCP 서버는 무엇을 하나요?

“todos” MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP)을 구현한 할 일 목록 애플리케이션으로, AI 어시스턴트와 앱의 작업 관리 기능을 원활하게 연결해줍니다. MCP 표준을 준수하는 API를 제공하여, AI 모델과 챗봇이 자연어 명령으로 작업 생성, 조회, 수정, 삭제 등의 동작을 수행할 수 있습니다. MCP 연동을 통해 개발자와 사용자는 SaaS 계정이나 외부 서비스를 요구하지 않고도 프로그래밍 방식 또는 AI 워크플로우로 작업을 관리할 수 있습니다. 서버는 데이터 영속성을 위해 로컬 저장소를 사용하며, 개인정보 보호와 사용 편의성을 강조하면서 실제 생산성 도구 내 MCP 활용을 실용적으로 시연합니다.

프롬프트 목록

레포지토리 내 별도의 프롬프트 템플릿은 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

레포지토리 문서에 명시적인 MCP 리소스 목록이 제공되어 있지 않습니다.

도구 목록

• Get-Todo: ID로 특정 할 일 항목을 조회합니다.
• List-All-Todos: 모든 할 일 항목을 나열합니다.
• List-Completed-Todos: 완료된 모든 작업을 표시합니다.
• List-Pending-Todos: 미완료(진행 중) 작업을 모두 보여줍니다.
• Add-Todo: 새 할 일 항목을 추가합니다.
• Mark-Todo-Done: 지정한 할 일을 완료로 표시합니다.
• List-Due-Today: 오늘까지 마감이거나 이미 마감이 지난 미완료 작업을 나열합니다.
• List-Due-This-Week: 이번 주까지 마감이거나 이전에 마감된 미완료 작업을 모두 나열합니다.
• Update-Todo: 할 일 항목의 설명 및/또는 마감일을 수정합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 개인 작업 관리: AI 어시스턴트를 통해 자연어 또는 자동화 방식으로 개인 작업을 추가, 수정, 완료 처리하여 일상 할 일을 효율적으로 관리할 수 있습니다.
• 협업 워크플로우: 팀 환경에서 AI 챗봇과 연동해, 구성원이 채팅 인터페이스 내에서 할 일 조회, 수정, 배정까지 간편하게 수행할 수 있습니다.
• 생산성 자동화: AI를 활용해 반복 작업이나 마감 기반 작업을 자동 나열하거나 알림을 생성하는 등 생산성 자동화를 구현할 수 있습니다.
• 상황 인지형 지원: AI 모델이 대화 맥락이나 프로젝트 상태에 따라 할 일을 제안하거나 관리할 수 있도록 지원합니다.
• AI 기반 작업 요약: LLM이 미완료, 완료, 마감 초과 작업을 요약해 빠른 상태 보고를 할 수 있도록 합니다.

설치 방법

Windsurf

레포지토리에 Windsurf 설치 관련 안내가 제공되어 있지 않습니다.

Claude

1. MacOS에서는 일반적으로 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 경로에 있는 Claude 설정 파일을 엽니다.
2. 설정 내 mcpServers 객체를 찾습니다.
3. 다음과 같이 todos MCP 서버 항목을 추가하세요:

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

4. 파일을 저장한 뒤 Claude를 재시작합니다.
5. Claude 환경에서 서버가 정상적으로 표시되고 접근 가능한지 확인합니다.

Cursor

레포지토리에 Cursor 설치 관련 안내가 제공되어 있지 않습니다.

Cline

레포지토리에 Cline 설치 관련 안내가 제공되어 있지 않습니다.

API 키 보안

레포지토리 내 API 키 보안이나 환경 변수 사용에 대한 정보는 제공되지 않습니다.

MCP를 플로우에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 연 뒤, 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력합니다:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 MCP를 도구로 활용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “todos"를 실제 MCP 서버명으로, URL은 여러분의 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

요약 표

제공된 정보를 종합하면 “todos” MCP 서버는 개요와 도구 목록은 명확하게 제공하지만, 리소스, 프롬프트 템플릿, API 키 보안, roots나 샘플링 등 고급 MCP 기능에 관한 문서가 부족합니다.

의견

이 레포지토리는 작업 관리에 MCP 도구 연동을 효과적으로 보여주고 있지만, 프롬프트·리소스·고급 기능 문서가 부족합니다. 설치 안내도 Claude에 한정되어 있고, 기타 플랫폼에 대한 안내가 없습니다. MCP 기반 앱의 출발점으로는 유용하나, 문서 확장과 베스트 프랙티스 추가가 필요해 보입니다.

MCP 점수

평가: 4/10
사유: MCP 기본 데모로서 도구 지원은 충실하지만, 문서화와 생태계 연동 부족으로 점수가 낮아집니다.