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
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.