Personal Assistant MCP Server
Enables users to manage tasks with priorities, perform calculations with history, generate secure passwords, and analyze text, all through MCP tools, resources, and prompts.
README
Personal Assistant MCP Server 🤖
Демонстрационный MCP (Model Context Protocol) сервер, который показывает все возможности протокола через практические инструменты персонального помощника.
🚀 Возможности
📋 Tools (Инструменты)
- add_task - Добавление новых задач с приоритетами
- get_tasks - Просмотр списка задач с фильтрацией
- complete_task - Отметка задач как выполненных
- calculate - Калькулятор с сохранением истории
- generate_password - Генератор безопасных паролей
- text_stats - Анализ текста (статистика слов, символов и т.д.)
📦 Resources (Ресурсы)
- tasks://list - JSON список всех задач
- calculator://history - История всех вычислений
💡 Prompts (Промпты)
- task_summary - Умная сводка по задачам для ИИ
- productivity_tips - Советы по продуктивности с разными фокусами
🛠️ Установка и запуск
1. Установка зависимостей
pip install -r requirements.txt
2. Варианты запуска
FastMCP сервер (рекомендуется)
python personal_assistant.py
Стандартный MCP сервер
python standard_mcp_server.py
Демонстрационные тесты
python demo_test.py
Тестирование MCP протокола
python test_mcp_direct.py
Интеграция с OpenRouter
# Создайте файл .env на основе env_example.txt
python openrouter_client.py
📋 Примеры использования
Управление задачами
# Добавить задачу
add_task("Написать отчет", "Подготовить квартальный отчет", "high")
# Посмотреть задачи
get_tasks("pending") # только невыполненные
get_tasks("all") # все задачи
# Завершить задачу
complete_task(1)
Калькулятор
calculate("2 + 2 * 3")
calculate("(10 + 5) / 3")
Генератор паролей
generate_password(16, True) # длинный пароль с символами
generate_password(8, False) # короткий без символов
Анализ текста
text_stats("Это пример текста для анализа. Текст содержит разные слова.")
🔧 Архитектура
Варианты серверов
- personal_assistant.py - FastMCP сервер (упрощенная реализация)
- standard_mcp_server.py - Полноценный MCP сервер по стандарту
- openrouter_client.py - Клиент для интеграции с OpenRouter API
Тестирование
- demo_test.py - Демонстрация всех функций с примерами
- test_mcp_direct.py - Прямое тестирование MCP протокола
Хранение данных
- Использует хранение в памяти (для демонстрации)
- В реальном проекте можно заменить на базу данных
Безопасность
- Калькулятор использует безопасное вычисление выражений
- Валидация входных данных для всех инструментов
Типизация
- Полная типизация с использованием typing
- Документированные функции с описанием параметров
🌟 Особенности реализации
- Красивый вывод - использование эмодзи и форматирование
- Обработка ошибок - валидация входных данных
- История операций - сохранение результатов вычислений
- Фильтрация данных - различные способы просмотра задач
- Умные промпты - контекстные подсказки для ИИ
🔄 Интеграция с ИИ
Этот MCP сервер может интегрироваться с любыми ИИ помощниками, поддерживающими MCP протокол:
- Claude Desktop
- ChatGPT с MCP плагинами
- Другие MCP-совместимые приложения
📝 Структура проекта
example/
├── personal_assistant.py # Основной MCP сервер (FastMCP)
├── standard_mcp_server.py # Стандартный MCP сервер
├── openrouter_client.py # Клиент для OpenRouter API
├── demo_test.py # Демонстрационные тесты функций
├── test_mcp_direct.py # Прямые тесты MCP протокола
├── requirements.txt # Зависимости Python
├── README.md # Документация
├── env_example.txt # Пример переменных окружения
└── .gitignore # Git ignore файл
🎯 Цель проекта
Демонстрация всех возможностей MCP протокола:
- ✅ Tools - выполнение действий
- ✅ Resources - доступ к данным
- ✅ Prompts - контекстные подсказки
🤝 Развитие проекта
Этот проект можно расширить:
- Добавить персистентное хранение (SQLite, PostgreSQL)
- Интегрировать внешние API (погода, новости)
- Добавить веб-интерфейс
- Реализовать систему пользователей
- Добавить больше инструментов анализа
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。
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。
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。
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。
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。
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。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
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。