MCP Gestão de Tarefas
Integra agentes de desenvolvimento ao sistema Gestão de Tarefas, permitindo gerenciar projetos, demandas, sprints e tarefas com suporte a fila offline e sincronização posterior.
README
MCP Gestão de Tarefas
Servidor independente baseado no Model Context Protocol (MCP) para integrar agentes de desenvolvimento ao sistema de Gestão de Tarefas.
Requisitos
- Node.js 22.5 ou superior;
- acesso ao servidor de Gestão de Tarefas;
- credenciais válidas ou um token de autenticação.
Instalação
npm install
npm run build
Configuração e autenticação
O assistente configura a URL do servidor e a autenticação localmente. A URL
pode ser informada pela variável GESTAO_TAREFAS_API_URL, pelo argumento
--api-url ou durante a execução do assistente.
npm run setup
Quando a URL não estiver configurada no ambiente, o assistente sugerirá o padrão da Codemar:
URL do Gestão de Tarefas (https://gestaotarefas-codemar.marica.rj.gov.br):
Também é possível informar os dados de acesso por argumento:
npm run setup -- \
--api-url=https://seu-servidor-de-gestao.exemplo \
--email=seu.email@empresa.gov.br \
--password=suasenha
Para usar uma sessão web ou um token já existente:
npm run setup -- --api-url=https://seu-servidor-de-gestao.exemplo --token=SEU_TOKEN
O assistente tenta autenticar por endpoint JSON e, caso não esteja disponível,
usa o formulário web com CSRF. As credenciais não são versionadas. A sessão ou
o token são gravados no .env local e em ~/.gestao-tarefas-mcp/config.json.
Uma sessão web ou um token existente pode ser informado ao assistente ou
configurado em GESTAO_TAREFAS_API_TOKEN.
Variáveis de ambiente
O arquivo .env.example contém a configuração de referência:
GESTAO_TAREFAS_API_URL=https://seu-servidor-de-gestao.exemplo
GESTAO_TAREFAS_API_TOKEN=cole_a_sessao_web_ou_token_aqui
OFFLINE_QUEUE_PATH=~/.gestao-tarefas-mcp/queue.sqlite
REQUEST_TIMEOUT_MS=5000
IGNORE_EXTERNAL_PROJECTS=true
IGNORED_PROJECT_PATTERNS=pessoal,personal,externo
Não coloque tokens, senhas ou cookies em arquivos versionados.
Funcionalidades
O servidor fornece ferramentas para:
- detectar o projeto atual e seu vínculo com o sistema;
- listar projetos, demandas e sprints;
- criar demandas e subtarefas;
- atualizar demandas e subtarefas, e consultar detalhes de demandas;
- associar demandas a sprints;
- operar com fila offline e sincronizar os itens posteriormente;
- verificar a conectividade e o estado da autenticação.
Projetos da Prefeitura permanecem ativos por padrão. Projetos pessoais ou
externos podem ser ignorados por padrões configurados em
IGNORED_PROJECT_PATTERNS, pela variável IGNORE_EXTERNAL_PROJECTS ou pelo arquivo
.gestaotarefas.json. Projetos sem identificação também não podem criar
registros, evitando o uso acidental do MCP em outros repositórios.
Execução
O servidor usa stdio e deve ser executado a partir do build:
npm run build
node dist/index.js
Exemplo para o Claude Code (~/.claude.json), Claude Desktop (claude_desktop_config.json), Antigravity CLI e Cursor:
{
"mcpServers": {
"gestao-tarefas": {
"command": "node",
"args": ["/caminho/para/mcp-gestao-tarefas/dist/index.js"],
"env": {
"GESTAO_TAREFAS_API_URL": "https://seu-servidor-de-gestao.exemplo",
"GESTAO_TAREFAS_API_TOKEN": "CONFIGURADO_LOCALMENTE",
"OFFLINE_QUEUE_PATH": "~/.gestao-tarefas-mcp/queue.sqlite",
"IGNORE_EXTERNAL_PROJECTS": "true"
}
}
}
}
Também é possível adicionar no Claude Code via linha de comando:
claude mcp add --env GESTAO_TAREFAS_API_URL=https://seu-servidor-de-gestao.exemplo \
--env GESTAO_TAREFAS_API_TOKEN=CONFIGURADO_LOCALMENTE \
--env OFFLINE_QUEUE_PATH=~/.gestao-tarefas-mcp/queue.sqlite \
--env IGNORE_EXTERNAL_PROJECTS=true \
--transport stdio gestao-tarefas -- node /caminho/para/mcp-gestao-tarefas/dist/index.js
Exemplo para o Codex (~/.codex/config.toml):
[mcp_servers.gestao-tarefas]
command = "node"
args = ["/caminho/para/mcp-gestao-tarefas/dist/index.js"]
cwd = "/caminho/para/mcp-gestao-tarefas"
[mcp_servers.gestao-tarefas.env]
GESTAO_TAREFAS_API_URL = "https://seu-servidor-de-gestao.exemplo"
GESTAO_TAREFAS_API_TOKEN = "CONFIGURADO_LOCALMENTE"
OFFLINE_QUEUE_PATH = "~/.gestao-tarefas-mcp/queue.sqlite"
IGNORE_EXTERNAL_PROJECTS = "true"
Exemplo para o OpenCode (~/.config/opencode/opencode.json):
{
"mcp": {
"gestao-tarefas": {
"type": "local",
"command": ["node", "/caminho/para/mcp-gestao-tarefas/dist/index.js"],
"enabled": true,
"environment": {
"GESTAO_TAREFAS_API_URL": "https://seu-servidor-de-gestao.exemplo",
"GESTAO_TAREFAS_API_TOKEN": "CONFIGURADO_LOCALMENTE",
"OFFLINE_QUEUE_PATH": "~/.gestao-tarefas-mcp/queue.sqlite",
"IGNORE_EXTERNAL_PROJECTS": "true"
}
}
}
}
Após alterar o código, execute npm run build e reinicie o cliente MCP.
A visão geral dos componentes e dos fluxos está em ARCHITECTURE.md.
Configuração por agente de desenvolvimento
Um agente com acesso ao workspace pode configurar o servidor seguindo esta sequência:
Configure o servidor MCP deste projeto.
1. Leia o README.md e identifique o cliente MCP em uso.
2. Use o diretório atual como diretório do projeto.
3. Instale as dependências apenas se necessário.
4. Execute npm run build.
5. Registre o servidor usando node dist/index.js e preserve as demais
configurações existentes do cliente.
6. Solicite a URL do servidor e a autenticação caso ainda não estejam
configuradas. Não exiba nem grave tokens ou senhas no chat.
7. Inicie o servidor ou informe que o cliente precisa ser reiniciado.
O agente deve pedir confirmação antes de sobrescrever configurações existentes ou instalar dependências. Se não tiver permissão para alterar a configuração do cliente, deve fornecer as instruções para aplicação manual.
Configuração do projeto
O arquivo .gestaotarefas.json deve ser criado na raiz do repositório que será
integrado ao Gestão de Tarefas, no mesmo nível do diretório .git:
meu-projeto/
├── .git/
├── .gestaotarefas.json
├── package.json
└── src/
O MCP procura esse arquivo a partir do diretório atual e continua subindo pelas
pastas pai. Assim, uma configuração colocada em uma pasta comum também pode
ser compartilhada por vários repositórios. O nome alternativo
.gestao-tarefas.json também é aceito.
Para vincular o repositório a um projeto, crie meu-projeto/.gestaotarefas.json
com o identificador correspondente:
{
"projeto_id": 1,
"nome": "Gestão de Tarefas",
"departamento": "TI"
}
Para desativar o MCP somente nesse repositório, use o mesmo arquivo:
{
"nome": "Projeto externo",
"tipo": "externo",
"ignorado": true,
"motivo": "Projeto fora do escopo"
}
Testes
npm test
A suíte cobre autenticação, detecção de contexto, bypass de projetos ignorados, comunicação HTTP, fila offline, sincronização e ferramentas MCP.
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。
mcp-server-qdrant
这个仓库展示了如何为向量搜索引擎 Qdrant 创建一个 MCP (Managed Control Plane) 服务器的示例。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。