Fastmcp Todo
F

Fastmcp Todo

基于FastMCP的待办事项服务器,为Swarmonomicon项目提供任务接收与存储功能
2分
9.8K

安装

复制以下命令到你的Client进行配置
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。

🚀 快速 MCP 事项服务器

快速 MCP 事项服务器是一个基于 FastMCP 的待办事项服务器,专为 Swarmonomicon 项目打造。该服务器借助 FastMCP 接收待办事项请求,并将其存储于 MongoDB 中,供 Swarmonomicon 待办事项处理程序使用。

🚀 快速开始

快速 MCP 事项服务器可高效处理待办事项请求,为 Swarmonomicon 项目提供稳定支持。以下是使用前的准备步骤:

✨ 主要特性

  • 基于 FastMCP 的服务器,高效接收待办事项请求。
  • 集成 MongoDB,实现待办事项的可靠存储。
  • 与 Swarmonomicon 处理程序完美兼容。
  • 采用 Python 实现,易于维护和扩展。

📦 安装指南

  1. 克隆仓库:

    git clone https://github.com/DanEdens/Omnispindle.git
    cd Omnispindle
    
  2. 安装 uv(如果尚未安装):

    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
    
  3. 创建并激活带有 uv 的虚拟环境:

    uv venv
    source .venv/bin/activate  # 在 Unix/macOS 上
    # 或者
    .venv\Scripts\activate  # 在 Windows 上
    
  4. 使用 uv 安装依赖项:

    uv pip install -r requirements.txt
    
  5. 开发时,安装额外的开发依赖项:

    uv pip install -r requirements-dev.txt
    
  6. 创建一个 .env 文件以配置您的设置:

    MONGODB_URI=mongodb://localhost:27017
    MONGODB_DB=swarmonomicon
    MONGODB_COLLECTION=todos
    

💻 使用示例

基础用法

启动服务器

启动 FastMCP 服务器:

python -m src.Omnispindle

添加待办事项

您可以使用 FastMCP 在多种方式下添加待办事项:

# 使用 FastMCP Python 客户端
from fastmcp import FastMCPClient

client = FastMCPClient()
response = await client.call_tool("add_todo", {
    "description": "示例待办事项",
    "priority": "high",  # 可选,默认为 "medium"
    "target_agent": "user"  # 可选,默认为 "user"
})
# 使用 MQTT 直接发布
mosquitto_pub -t "mcp/todo/new" -m '{
    "description": "示例待办事项",
    "priority": "high",
    "target_agent": "user"
}'

高级用法

开发

运行测试:

pytest tests/

带覆盖的运行测试:

pytest --cov=src tests/

运行特定的测试文件:

pytest tests/test_todo_handler.py -v

📚 详细文档

此服务器是更大 Swarmonomicon 项目的一部分,该项目提供:

  • 任务管理和分配
  • 基于代理的任务处理
  • 实时更新通过 MQTT 提供
  • 集成各种 AI 模型

有关 Swarmonomicon 项目及其功能的更多信息,请参阅 主要项目的文档

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。

🏗️ 贡献

  1. 叉仓库
  2. 创建功能分支
  3. 进行您的更改
  4. 为新功能添加测试
  5. 提交拉取请求

有关贡献到 Swarmonomicon 项目的主要指南,请参阅 主要项目的贡献指南

替代品

A
Airweave
Airweave是一个开源的人工智能代理和RAG系统的上下文检索层,它连接并同步各种应用程序、工具和数据库的数据,通过统一的搜索接口为AI代理提供相关、实时、多源的上下文信息。
Python
7.4K
5分
V
Vestige
Vestige是一个基于认知科学的AI记忆引擎,通过实现预测误差门控、FSRS-6间隔重复、记忆梦境等29个神经科学模块,为AI提供长期记忆能力。包含3D可视化仪表板和21个MCP工具,完全本地运行,无需云端。
Rust
5.2K
4.5分
M
Moltbrain
MoltBrain是一个为OpenClaw、MoltBook和Claude Code设计的长期记忆层插件,能够自动学习和回忆项目上下文,提供智能搜索、观察记录、分析统计和持久化存储功能。
TypeScript
5.7K
4.5分
B
Bm.md
一个功能丰富的Markdown排版工具,支持多种样式主题和平台适配,提供实时编辑预览、图片导出和API集成能力
TypeScript
5.1K
5分
S
Security Detections MCP
Security Detections MCP 是一个基于Model Context Protocol的服务器,允许LLM查询统一的安全检测规则数据库,涵盖Sigma、Splunk ESCU、Elastic和KQL格式。最新3.0版本升级为自主检测工程平台,可自动从威胁情报中提取TTPs、分析覆盖差距、生成SIEM原生格式检测规则、运行测试并验证。项目包含71+工具、11个预构建工作流提示和知识图谱系统,支持多SIEM平台。
TypeScript
5.4K
4分
P
Paperbanana
PaperBanana是一个自动化生成学术图表和统计图的智能框架,支持从文本描述生成高质量的论文插图,采用多智能体管道和迭代优化,提供CLI、Python API和MCP服务器等多种使用方式。
Python
6.7K
5分
B
Better Icons
一个提供超过20万图标搜索和检索的MCP服务器和CLI工具,支持150多个图标库,帮助AI助手和开发者快速获取和使用图标。
TypeScript
7.5K
4.5分
A
Assistant Ui
assistant-ui是一个开源TypeScript/React库,用于快速构建生产级AI聊天界面,提供可组合的UI组件、流式响应、无障碍访问等功能,支持多种AI后端和模型。
TypeScript
6.7K
5分
D
Duckduckgo MCP Server
已认证
DuckDuckGo搜索MCP服务器,为Claude等LLM提供网页搜索和内容抓取服务
Python
87.0K
4.3分
F
Firecrawl MCP Server
Firecrawl MCP Server是一个集成Firecrawl网页抓取能力的模型上下文协议服务器,提供丰富的网页抓取、搜索和内容提取功能。
TypeScript
152.9K
5分
F
Figma Context MCP
Framelink Figma MCP Server是一个为AI编程工具(如Cursor)提供Figma设计数据访问的服务器,通过简化Figma API响应,帮助AI更准确地实现设计到代码的一键转换。
TypeScript
76.6K
4.5分
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCP是一个通过MCP协议快速部署HTML内容到EdgeOne Pages并获取公开URL的服务
TypeScript
32.3K
4.8分
B
Baidu Map
已认证
百度地图MCP Server是国内首个兼容MCP协议的地图服务,提供地理编码、路线规划等10个标准化API接口,支持Python和Typescript快速接入,赋能智能体实现地图相关功能。
Python
50.6K
4.5分
E
Exa Web Search
已认证
Exa MCP Server是一个为AI助手(如Claude)提供网络搜索功能的服务器,通过Exa AI搜索API实现实时、安全的网络信息获取。
TypeScript
57.2K
5分
M
Minimax MCP Server
MiniMax Model Context Protocol (MCP) 是一个官方服务器,支持与强大的文本转语音、视频/图像生成API交互,适用于多种客户端工具如Claude Desktop、Cursor等。
Python
63.8K
4.8分
C
Context7
Context7 MCP是一个为AI编程助手提供实时、版本特定文档和代码示例的服务,通过Model Context Protocol直接集成到提示中,解决LLM使用过时信息的问题。
TypeScript
107.2K
4.7分
AIBase
智启未来,您的人工智能解决方案智库
© 2026AIBase