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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端实现，用于通过 MCP 客户端远程管理 tmux-pilot 的 AI 代理生命周期、资源与工具，提供统一的 JSON-RPC 接口与会话监控能力，支持 spawn/list/pause/resume/kill、pane 捕获、发送按键、监控与 ownership 迁移等功能。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，将 ClawBridge 的任务管理、引擎控制、记忆与工作流等功能以 MCP 工具、资源和模板的形式暴露给 LLM 客户端，通过 JSON-RPC 与客户端进行交互，支持标准的 stdio 和 HTTP 传输。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，作为 SiYuan 插件后台数据服务端，提供任务数据的资源读取、项目与分组查询，以及按条件筛选事项的工具执行能力，支持与 MCP 客户端通过 JSON-RPC 进行通信。

基于模型上下文协议的后端服务器实现集合，提供文件操作、待办列表和世界信息等工具，面向大型语言模型客户端，通过 JSON-RPC 风格通信，支持多种传输协议（stdio、SSE、mcp/HTTP 等）。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，作为本地任务管理应用的后端上下文服务，向大语言模型客户端提供资源、工具调用和提示模板，支持通过标准的 JSON-RPC 进行通信，并可通过多种传输模式（STDIO、HTTP、Web 等）与客户端交互。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，将 Things Cloud 的数据与功能暴露给大模型/LLM 客户端，通过 JSON-RPC 提供资源管理、工具执行与模板渲染等能力，支持多用户、OAuth2.1 授权、流式传输等扩展特性，方便在云端对 Things 3 进行任务与信息管理。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务实现，提供资源（任务）的托管与数据访问、工具注册与执行、以及面向 LLM 的提示/上下文渲染能力，并通过 MCP 方式与客户端进行 JSON-RPC 风格的交互，支持流式响应和多种传输场景（如 SSE）。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，面向大模型客户端提供任务管理、资源访问、工具调用与提示渲染等能力，并通过 JSON-RPC/传输协议与客户端进行交互，支持会话记忆与多用户隔离。该仓库实现了完整的 MCP 服务端组件与工具集，能够作为 AI 应用的上下文和能力服务入口。

基于 MCP 的后端服务，为 Claude Code 提供 Branch Monkey 的任务管理、工具与版本等能力，通过 MCP 协议向 LLM 客户端暴露资源与功能。

基于 Sugar 的 MCP 服务器实现；通过 JSON-RPC 以标准化方式在 STDIN/STDOUT 上与 MCP 客户端通信，提供任务/工具相关的后端能力，并通过 Sugar CLI 实现实际功能调用，作为 Claude Code 与 Sugar 生态的后端上下文与功能提供端。

一个用于搜索和检索个人AI生成内容的MCP服务器，支持任务、规范、笔记等内容的智能检索。

一个让AI助手能够与Vikunja任务管理系统交互的MCP服务器，提供完整的任务、项目、标签和团队管理功能。

一个基于Model Context Protocol (MCP) 的Git感知型任务管理服务器，为AI代理提供完整的项目和待办事项管理能力

一个连接Model Context Protocol (MCP) 和Agent-to-Agent (A2A) 协议的桥梁服务器，让MCP兼容的AI助手能够无缝与各种A2A代理进行交互

一个完整的TickTick任务管理平台Python SDK，提供AI助手通过Model Context Protocol管理您的待办事项、项目和习惯

为AI代理提供项目进度跟踪的MCP服务器，支持层次化任务管理和文件关联

为AI代理提供本地化、版本控制的任务管理系统，通过MCP协议实现自然语言交互

一个为LLM提供基本任务和记忆管理功能的MCP服务器，通过JSONL文件存储上下文信息，支持任务读取、更新、记忆存储与召回。

这是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的服务器，能将GSD任务管理器中的个人任务数据安全地暴露给LLM（如Claude、ChatGPT），实现自然语言查询和分析。

一个基于Model Context Protocol (MCP) 构建的服务器，深度集成Jira，为LLM提供强大的Jira任务管理、冲刺支持和团队工作量跟踪工具，支持OAuth认证。

这是一个支持Model Context Protocol (MCP) 的通用票证管理系统，旨在为AI代理提供标准化接口，以便管理和操作JIRA、Linear、GitHub Issues等多种项目管理平台上的任务、问题和史诗。

DevContext是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的智能上下文服务器，通过持续学习和项目感知，为开发人员提供深度代码理解、智能任务管理和会话上下文服务。

WorkFlowy MCP 服务器是一个 Model Context Protocol (MCP) 实现，旨在将 WorkFlowy 的强大列表和任务管理功能无缝集成到大型语言模型 (LLM) 应用程序中。

一个生产就绪的Asana Model Context Protocol (MCP) 服务器，为LLM提供全面的Asana任务和项目管理功能，支持OAuth 2.0多用户认证和SSE传输。

一个基于Model Context Protocol (MCP) 实现的服务器，提供带支付墙保护的基础任务管理工具，支持按使用量计费。

一个功能强大的Model Context Protocol (MCP) 服务器，将复杂的自动化任务转化为简单的、可由LLM驱动的工作流定义。

一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，让 LLM 客户端（如 Claude Desktop）与 macOS 上的 Things 3 任务管理应用进行交互，实现任务的智能创建、分析与管理。

TaskWing是一款AI驱动的命令行任务管理器，通过Model Context Protocol (MCP) 标准协议，为LLM客户端提供任务管理、项目上下文和AI协作功能。

为大型语言模型（LLM）提供与 macOS 上的 OmniFocus 应用进行交互的工具和上下文服务。

一个基于Model Context Protocol (MCP) 的服务器，为Claude等LLM客户端提供Things 3任务、项目和区域的智能管理功能。

为AI编码助手提供基于Model Context Protocol (MCP) 的持久化记忆和任务管理能力，避免会话间上下文丢失。

Automagik Forge 是一个 AI 辅助开发平台，通过内置的 MCP 服务器为 AI 编程工具提供任务管理能力，实现人机协作下的结构化代码开发。

WAGS是一个用于构建和增强MCP服务器的Python工具包，它通过提供可定制的中间件（如访问控制、参数引导和任务追踪）来提升LLM与外部工具和数据的交互体验。

一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，使 AI 助手能够通过自然语言与 Jira 进行无缝交互，管理项目、任务和工作流。

将AI智能体与Todoist集成，通过MCP协议提供任务、项目、评论等管理工具，赋能LLM调用外部功能。

一个功能全面的开源MCP服务端，将Jira/Atlassian功能无缝集成到AI应用中。

一个基于MCP协议的智能家居助手平台，提供AI驱动的自动化任务管理、设备控制和上下文服务。

Nautex AI 编码代理 MCP 服务器通过 Model Context Protocol (MCP) 为 LLM 编码代理提供项目上下文、任务指导和工具调用能力，加速 AI 辅助开发。

一个基于MCP协议的先进服务器，旨在实现分布式AI实例之间的无缝协作、任务调度与自我进化。

一个基于Model Context Protocol (MCP) 的Toggl时间追踪服务器，允许LLM通过自然语言直接控制Toggl计时器和管理时间条目。

一个功能全面的MCP服务器工具集，为LLM提供任务管理、知识图谱、数据编辑、代码检查和思维辅助能力。

为AI智能体提供跨模型协作、任务管理和上下文共享的MCP原生平台。

为AI编码助手提供确定性项目上下文管理，通过结构化的项目和规范文件，帮助LLM维护跨会话的代码项目上下文。

Gorev是一个功能强大的Go语言MCP服务器，为AI助手提供高效的任务管理、项目组织和上下文服务。

一个为 LLM 客户端提供 TiFlux 平台票据、客户及内部沟通管理工具的 MCP 服务器。

将 Motion API 集成到大型语言模型 (LLM)，提供任务、项目、用户等内容的上下文服务和工具调用能力。

连接Yandex Tracker的Model Context Protocol (MCP) 服务器，为AI助手提供队列、任务、用户和工时管理功能，支持多种认证方式和缓存。

Backlog是一个Git原生的Markdown任务管理器，通过MCP协议与AI智能体无缝协作，管理项目任务、提供上下文和工具。

一个 MCP 服务器，将 Backlog.md 任务管理系统集成到 LLM 客户端（如 Claude），支持 AI 助手管理任务、查看看板和文档。

连接LLM到Todoist，通过统一协议管理任务、项目、评论、标签和生产力数据。

将代码TODO注释转化为结构化任务，并提供MCP服务供LLM访问管理。

为macOS用户提供Things 3任务管理功能的MCP服务器，赋能LLM客户端如Claude进行待办事项和项目交互。

一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，通过工具集成提供对 GitLab 项目和 Asana 任务的访问能力。

通过MCP协议将Taskade功能暴露给LLM客户端，实现任务、项目等管理。

一个全面的 MCP 服务器，为 AI 助手提供强大的任务管理和智能记忆能力，支持项目隔离存储。

基于MCP协议的后端服务，为LLM提供任务管理工具。

一个AI驱动的任务管理工具，通过MCP协议集成到开发工作流，帮助开发者生成、规划和管理任务。

基于 MCP 协议，为 LLM 提供 Markdown 驱动任务管理 (MDTM) 的上下文服务和工具。

一个基于MCP协议的应用后端，将Redmine的项目、任务、用户等管理功能以工具形式提供给LLM客户端。

通过MCP协议连接AI（如Claude）与C2服务器，使AI能够创建和查询C2任务。

基于MCP协议，连接Wrike工作管理平台，为LLM提供任务、项目等数据访问和操作能力。

基于FastMCP框架构建的Model Context Protocol (MCP) 服务器实现，用于将代理能力暴露给大型语言模型客户端。

一个基于MCP协议的AI协作服务器，帮助不同AI工具像团队一样协同开发项目。

一个任务管理MCP服务器，帮助AI助手分解、规划和执行用户请求，支持子任务和用户审批。

连接AI助手与Motion任务管理，通过MCP工具实现自然语言管理任务、项目和日程。

AI优化的命令行议题追踪工具，通过MCP协议向LLM客户端提供议题管理和上下文能力。

为 LLM 客户端提供工具，用于管理待办事项和添加评论。

AI客户端通过MCP协议连接monday.com，访问其数据和功能。

一个使用 FastMCP 框架实现的，通过 MCP 工具提供待办事项管理功能的服务器端应用。

一个强大的MCP服务器，用于在Claude Desktop和Windsurf之间进行项目级任务管理，支持任务创建、进度追踪和自动完成。

将您的 Workflowy 列表以标准化的方式暴露给大型语言模型 (LLM)，作为其上下文和工具来源。

为AI模型提供Todo应用数据和功能访问的MCP服务器

增强 TickTick 工作流程的 MCP 服务器，使 AI 助手和兼容 MCP 的应用能更精确地管理和过滤你的任务。

一个面向AI辅助软件开发的任务管理系统，通过Model Context Protocol (MCP) 与LLM客户端集成，提供结构化任务管理能力。

将 TickTick 任务管理功能暴露为 MCP 工具，供 LLM 调用。

将 Backlog 的项目、任务、Git 等功能暴露为工具，赋能 AI 代理。

基于AI的任务管理器CLI，支持任务管理、AI辅助，并提供MCP服务器接口为LLM提供任务上下文及工具调用能力。

AI驱动的软件需求管理平台，自动化文档生成、任务管理和业务流程可视化。

一个通过Model Context Protocol (MCP) 为AI助手提供待办事项清单访问和管理能力的服务器。

将AI助手（如Claude）与Linear任务管理系统桥接，通过标准化工具提供访问和管理Linear任务的能力。

强大的多模型任务管理系统，通过MCP协议为LLM提供任务创建、管理、分解等功能。

基于MCP，将任务管理后端集成到AI客户端，通过自然语言管理任务。

一个功能丰富的个人助理MCP服务器，通过集成Google Calendar、Obsidian、Trello、网页解析和新闻搜索等服务，增强大型语言模型的实用性。

一个连接大语言模型到 Todoist 的 MCP 服务器，提供任务管理工具。

提供工具以通过MCP协议管理您的Google日历事件和任务，使大型语言模型能够进行排程操作。

Simona AI助手项目中的一个简单的Todo MCP服务器示例，提供基本的待办事项管理功能，可以通过MCP协议与LLM客户端进行交互。

Backlog MCP 服务器是一个应用后端，旨在通过 Model Context Protocol (MCP) 协议，为 LLM 客户端提供访问和管理 Backlog 项目管理工具中资源的能力，扩展 LLM 在项目管理和任务跟踪方面的应用场景。

MCP Think Tank为LLM客户端提供结构化思考、持久记忆、任务管理和网络研究工具，增强其推理和问题解决能力。

一个Python实现的MCP服务器，为LLM客户端提供访问和管理Todoist任务、项目和 सेक्शन 的工具，提升任务管理效率。

一个基于MCP协议的任务管理服务器，增强AI代码编辑器的上下文处理能力，提供任务规划、执行和用户界面。

基于A2A协议实现的代理伙伴服务器，提供工具注册、任务管理和推送通知等功能，用于构建智能代理协作系统。

连接Todoist的Model Context Protocol (MCP) 服务器，让LLM可以操作您的Todoist任务、项目和标签。

一个专为AI助手设计的MCP服务器，提供甘特图项目和任务的创建、管理与可视化功能，通过标准接口简化甘特图操作。

Toggl MCP Server将Toggl Track服务连接到LLM，通过自然语言指令实现时间追踪和项目管理。

基于MCP协议的任务管理服务器，提供项目和任务管理工具，支持PRD解析和AI辅助功能。

AI助手连接ClickUp的桥梁，提供任务、文档等项目数据访问和管理能力。

为LLM客户端提供monday.com API访问能力的MCP服务器实现，支持资源管理和工具调用。

基于FastMCP构建的个人助理服务器，集成日历、笔记、Trello和网页解析等工具，为LLM客户端提供统一的数字生活管理接口。

基于FastMCP框架实现的Todo服务器，提供任务管理、AI助手和智能调度等上下文服务，可通过JSON-RPC协议与LLM客户端交互。

集成Sentry和Monday.com的MCP服务器，为LLM应用提供错误追踪和任务管理的工具与Prompt。

基于MCP协议的任务管理服务器，使用SQLite存储，提供项目和任务的创建、查询、更新等工具接口。

基于MCP协议的YouTrack服务器，提供YouTrack问题的搜索、查看、更新和评论等功能，方便LLM应用集成YouTrack。

一个基于Python实现的MCP服务器，通过自然语言与Todoist任务管理器交互，利用Groq LLM理解用户意图。

MCP Jenkins Server 是一个基于 Model Context Protocol 的应用后端，它将 Jenkins 的功能集成到 MCP 协议中，允许 LLM 客户端通过标准化的方式访问和操作 Jenkins CI/CD 工具，实现自动化任务管理和信息获取。

Mo 是一个为 Cursor IDE 设计的 MCP 服务器，提供任务管理和 Linear 集成功能，帮助开发者在 IDE 内高效管理工作流。

OmniFocus MCP Server 作为一个 MCP 服务器，连接 OmniFocus 任务管理应用，使 LLM 能够访问和操作用户的任务和项目。

通过AI Host以标准化的MCP协议，连接和操作Trello看板，实现任务管理的上下文服务。

TickTick MCP服务器是一个基于Model Context Protocol的应用后端，允许LLM客户端通过工具调用管理TickTick的任务和项目。

一个简单的MCP服务器，允许AI助手与Jira交互，实现任务管理和问题跟踪等功能。

TPC Server是一个基于MCP协议的后端实现，用于记录和跟踪AI团队在软件开发过程中的想法、计划和变更日志，优化团队协作。

将Todoist与AI助手集成的MCP服务器，通过自然语言管理Todoist任务、项目和标签。

Task Master MCP Server是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，旨在为LLM客户端提供结构化的AI驱动开发任务管理能力。

为Linear项目管理工具提供MCP协议接口，支持LLM客户端访问和操作Linear Issues及相关资源。

连接AI应用与ClickUp的MCP服务器，实现任务和工作区管理的标准化接口。

一个基于Model Context Protocol的服务器，为LLM应用提供与Linear issue跟踪系统的集成能力。

将JIRA集成到Cursor IDE的MCP服务器，通过工具访问和管理JIRA issue。

Chatwork MCP Server 允许AI工具通过Model Context Protocol (MCP) 协议与Chatwork进行交互，实现消息、任务和房间管理等功能。

一个基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器，用于结构化地管理 AI 助手执行的多步骤任务，支持任务规划、进度跟踪和用户审批。

Teamwork MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 构建的应用后端，它通过工具集成 Teamwork API，为 LLM 客户端提供项目和任务管理能力。

通过MCP协议连接AI助手，实现对Planka看板的项目和任务进行管理与协作。

TaskMaster Todoist MCP 是一个 MCP 服务器，为 Cursor AI 提供 Todoist 任务管理功能，支持任务过滤和检索。

MCP Linear 是一个 MCP 服务器，旨在连接 AI 助手和 Linear 项目管理工具，实现任务和项目的高效管理。

Teamwork MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的应用后端，它连接 Teamwork API，为 LLM 客户端提供访问 Teamwork 项目和任务的工具。

一个基于Model Context Protocol (MCP) 构建的服务器，为AI助手提供访问和操作Azure DevOps各项服务（如项目、代码仓库、工作项等）的能力。

连接TickTick任务管理与LLM客户端的MCP服务器，通过自然语言操控您的任务和项目。

Dart MCP Server 是 Dart 项目管理应用官方提供的 MCP 服务器实现，为 LLM 提供任务和文档管理能力。

一个轻量级的 TODO 管理 MCP 服务器，为 AI 助手提供持久化任务管理能力。

一个MCP服务器，使LLM能够通过工具与Plane.so项目管理平台交互，管理项目和Issue。

一个简易的待办事项管理 MCP 服务器，通过标准 MCP 协议提供待办事项的增删改查功能，方便 LLM 应用进行任务管理。

提供通过MCP协议控制滴答清单(TickTick)任务和项目的后端服务，让AI助手可以管理您的滴答清单。

一个用于 Cursor 编辑器的 MCP 服务器，通过集成 Jira 提供任务管理功能。

MCP YouTrack Server 是一个应用后端，通过 Model Context Protocol (MCP) 协议，为 LLM 客户端提供来自 YouTrack 的议题跟踪和管理能力。

TaskBoardAI MCP服务器是一个轻量级的看板应用后端，通过Model Context Protocol (MCP) 协议为AI Agent提供项目看板的上下文数据访问和管理能力。

一个基于模型上下文协议 (MCP) 的任务规划和跟踪服务器，帮助AI助手 Claude 等创建和管理结构化任务计划。

此MCP服务器集成Asana，提供任务和项目管理工具，使LLM能够通过MCP协议与Asana进行交互。

Task Planner MCP Server 是一个用于任务管理的 MCP 服务器，旨在帮助 AI 助手（如 Claude）分解复杂任务、跟踪进度和管理分层任务列表。

允许AI助手控制Chrome浏览器的MCP服务器，提供资源、Prompt和浏览器自动化工具。

基于Model Context Protocol (MCP) 的Backlog集成服务器，为LLM应用提供Backlog项目管理数据和操作能力。

一个简单的待办事项（ToDo）MCP服务器，提供创建、查看、完成和删除待办事项的功能。

基于Model Context Protocol的服务器实现，提供任务管理、文档处理、工作空间组织和AI集成等功能，增强LLM应用能力。

GistPad MCP服务器允许用户通过GitHub Gists管理和共享个人知识与日常笔记，并以MCP协议提供资源和工具访问。

一个连接语言模型与Todoist的MCP服务器，支持通过自然语言进行任务管理，如创建、查询、更新和完成任务。

该项目是一个 MCP 服务器，允许 Claude 等 LLM 应用通过工具调用管理 Google Tasks 任务列表和任务。

Jira MCP Server提供工具以集成Jira和LLM应用，如Cursor，支持查询Jira工单信息。

GamePlan MCP服务器为AI助手提供项目管理工具，通过模型上下文协议实现项目、迭代、任务和问题管理。

Contextmgr MCP Server 是一个用于管理开发上下文和工作流程的 MCP 服务器实现，它在项目目录中维护状态，并提供项目、工作包和任务管理工具。

为 Claude、Cursor 等 LLM 应用提供 Shortcut 项目管理工具的 MCP 服务器。

CowGnition 是一个 MCP 服务器，连接 Remember The Milk 任务管理服务与 LLM 客户端，使 AI 助手能够管理用户的待办事项和任务。

一个MCP服务器，使Claude能够与您的Todoist账户交互，管理任务、项目和标签。

提供会话管理和任务管理的MCP服务器集合，增强LLM应用的状态保持和任务自动化能力。

本仓库提供了一个基于LangChain和LangGraph的教程，演示如何构建和使用MCP服务器连接Trello，实现AI驱动的任务管理和工作流自动化。

一个MCP服务器，通过工具集成Shortcut API，为LLM提供项目管理上下文和操作能力。

Jira MCP Server是一个基于Model Context Protocol的应用后端，它允许LLM客户端通过工具与Jira进行交互，例如查询Jira项目、看板、迭代和问题。

基于GTD待办事项应用，通过MCP协议提供任务管理功能，支持创建和查询任务，作为LLM客户端的任务管理后端。

该仓库提供任务管理器、文件浏览器和天气服务等MCP服务器示例，演示如何使用MCP协议扩展Cursor IDE的功能。

该项目 mcp-servers 仓库包含一个 TUI 工具用于安装和管理 MCP 服务器，并提供了一个针对 Shortcut 的 MCP 服务器实现，允许 LLM 客户端通过 MCP 协议访问 Shortcut 项目管理工具中的故事、史诗和目标等信息。

一个简单的MCP服务器，通过Notion API管理个人待办事项，使Claude等LLM可以访问和操作您的Notion任务列表。

通过MCP协议连接macOS提醒事项的服务器，使LLM能够创建、读取和管理用户的提醒事项。

Linear MCP Server 是一个基于 Cline 的 MCP 服务器，用于连接 Linear API，为 LLM 提供问题、项目和团队管理能力。

Software Planning Tool MCP服务器通过交互式结构化方法辅助软件开发计划，支持任务管理、复杂度评分和计划保存。

Shortcut MCP Server 是一个 MCP 服务器实现，用于将 Shortcut 项目管理平台集成到支持 MCP 协议的应用中，提供项目管理上下文服务。

将Google Tasks集成为MCP服务器，为LLM应用提供任务管理工具和任务资源访问能力。

一个MCP服务器，为LLM应用提供访问Asana项目管理工具的能力，支持任务、项目和工作区信息的查询与操作。

clickup-operator MCP服务器通过 Claude 与 ClickUp 集成，提供了一系列工具用于管理 ClickUp 工作空间、项目和任务。

基于Model Context Protocol的Google Tasks服务器，允许LLM客户端通过标准MCP协议管理Google Tasks任务，提供任务列表资源和任务管理工具。

一个简单的MCP服务器，通过Notion API管理个人Todo列表，与Claude等LLM客户端集成，实现任务的增删查改。

ATLAS MCP Server为大型语言模型提供层级任务管理能力，支持资源、工具和Prompt模板，并通过JSON-RPC协议与客户端通信。

Phabricator MCP Server是一个基于Model Context Protocol的服务器，允许LLM客户端通过标准化的JSON-RPC接口与Phabricator项目管理工具进行交互，实现任务和项目信息的查询。

此MCP服务器集成了Todoist，使LLM客户端（如Claude）能够通过自然语言管理任务，提供任务创建、检索、更新、完成和删除等工具。

GitHub Kanban MCP Server是一个基于Model Context Protocol的后端应用，通过工具化方式管理GitHub Issues，为LLM提供结构化的项目管理能力。

基于MCP协议的Notion Todo管理服务器，通过 Claude 等客户端可以用自然语言指令管理 Notion 中的个人 Todo 清单。

一个MCP服务器，通过ClickUp API提供任务、列表、文档等ClickUp工作区数据和操作工具，支持Claude等LLM应用集成。

基于Model Context Protocol的待办事项(To-Do List) MCP服务器，使用Fireproof数据库存储，可通过LLM客户端进行任务管理。

JarvisJr MCP Server是一个Node.js实现的MCP服务器，提供任务管理、日历操作、网页搜索等工具，增强LLM应用的功能。

该仓库提供基于Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，包含Linear任务管理和天气查询两个微服务，可通过MCP协议为LLM客户端提供任务管理和天气信息查询能力。

ClickUp MCP Server是一个基于Model Context Protocol的应用后端，旨在使AI助手能够通过标准化的方式与ClickUp工作空间进行交互，实现任务和项目管理自动化。

Linear MCP服务器提供与Linear项目管理工具的集成，允许LLM客户端通过工具调用创建、搜索和管理Linear issues及团队信息。

Vikunja MCP服务器是一个轻量级应用，它通过MCP协议将Vikunja待办事项管理工具的功能集成到LLM应用中，允许用户通过自然语言设置和查询Vikunja中的提醒事项。

一个Trello MCP服务器，提供管理Trello看板、列表和卡片的功能，使LLM能够通过Model Context Protocol与Trello进行交互。

GitLab看板MCP服务器，提供看板任务管理工具。

DeltaTask是一个本地部署的任务管理应用，通过Model Context Protocol (MCP) 服务器向LLM提供任务管理功能，并集成Obsidian进行Markdown同步。

基于Model Context Protocol的Google Tasks MCP服务器，允许LLM通过资源和工具管理Google Tasks，支持任务的创建、列表、删除和完成等操作。

FastMCP Todo Server是一个基于Model Context Protocol的应用后端，用于管理Todo任务和经验教训，提供任务管理、知识记录和Node-RED流程部署等工具接口。

Shortcut MCP Server是一个为Shortcut（原Clubhouse）打造的MCP服务器，通过工具提供故事、项目、史诗和目标等信息的访问和创建功能，安全地桥接Shortcut与LLM应用。

连接ClickUp与LLM的MCP服务器，提供任务、团队及工作流管理工具。

此仓库实现了一个MCP服务器，通过与Notion API集成，允许用户使用自然语言命令管理Notion中的个人待办事项列表，包括查看、添加和完成任务。

ClickUp MCP Server 是一款连接 AI 助手和 ClickUp 工作空间的工具，提供任务、团队、列表和看板管理功能。

Things MCP Server是一个连接Claude Desktop和Things应用的工具，允许用户通过Claude管理和操作Things中的任务、项目和区域等。

Linear MCP Server是一个基于Model Context Protocol的应用后端，通过标准化的接口向LLM客户端提供对Linear issue tracking系统的访问和操作能力。

Jira MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的服务器，允许 Claude Desktop 等 MCP 客户端通过自然语言与 Jira 项目进行交互，实现问题管理、用户查询和工作流自动化等功能。

TaskWarrior MCP Server为 Claude 等 MCP 客户端提供 TaskWarrior 任务管理工具，允许用户通过自然语言控制 TaskWarrior。

GitHub Kanban MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的服务器，通过工具集成 GitHub CLI，为 LLM 提供 GitHub Issue 的看板管理能力，包括 issue 列表、创建、更新和评论等功能。

Trello MCP Server是一个应用后端，它将Trello看板、列表和卡片作为MCP资源提供，并提供工具来管理Trello数据，例如创建卡片、添加评论和管理标签。

Monday.com MCP服务器，通过MCP协议连接Monday.com与LLM客户端，提供看板和项目管理工具，实现工作流程自动化。

此项目是一个 MCP 服务器，它集成了 Jira，提供在 Jira 中搜索团队 Portfolio、创建任务和设置防御检查的功能，可以通过 MCP 协议与 LLM 客户端进行交互。

禅道任务管理助手是一个MCP服务器，为LLM客户端提供访问禅道项目管理系统的任务和Bug信息、以及操作禅道的功能。

GitHub Notes Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器示例，通过工具提供创建 GitHub 仓库 issue 的功能。

Dart MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的服务器实现，通过工具提供任务、文档和工作区管理功能，集成 Dartboard 项目管理工具。

基于TypeScript实现的MCP服务器，为AI助手提供与Trello集成的工具，支持管理Trello看板、列表和卡片。

Redmine Integration Server 是一个 MCP 服务器，允许 Cline 等 MCP 客户端通过标准协议访问和操作 Redmine 项目和 Issue。

该项目是一个MCP服务器，集成了Google Tasks API，允许LLM客户端通过工具和资源访问、管理Google Tasks任务。

ClickUp MCP Server 允许LLM（如Claude）通过工具连接和操作ClickUp工作区，实现任务管理和信息检索等功能。

基于 Model Context Protocol (MCP) 协议实现的 Phabricator 服务器，允许 LLM 客户端通过标准接口获取 Phabricator 任务信息。

Things3 Integration Server是一个MCP服务器，允许LLM通过自然语言与Things3任务管理应用交互，实现任务和项目管理自动化。

Asana Integration Server 是一个 MCP 服务器，它允许 LLM 客户端通过工具和 Prompt 模板与 Asana API 进行交互，实现任务管理、项目查询等功能。

该项目是一个MCP服务器，为LLM应用提供与Linear issue跟踪系统的集成能力，支持问题管理、搜索和协作等功能。

集成Redmine与LLM，通过MCP协议提供项目、问题、用户和时间记录等数据访问和操作工具。

MCP Orchestrator Server是一个任务编排服务器，用于协调跨多个MCP客户端（如Claude）的任务执行，支持任务依赖、状态跟踪和工具调用。

Notion Integration MCP Server是一个简单的MCP服务器，允许Claude等LLM客户端通过自然语言指令管理Notion中的个人待办事项列表，支持添加、查看和完成任务。

Trello Server MCP是一个MCP服务器，为LLM客户端提供访问和操作Trello看板的功能，包括管理卡片、列表和查看活动。

利用Notion API，为AI模型提供增强的TODO管理、数据库操作和内容组织功能的MCP服务器。

Linear MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的服务器实现，它将 Linear 项目管理工具的功能集成到 LLM 应用中，允许 LLM 通过工具和资源访问和操作 Linear 的 issue、团队和用户信息。

Linear MCP Server 是一个 MCP 服务器，它使 AI 助手能够通过工具与 Linear 项目管理系统交互，管理 issues、projects 和 teams。

Todoist Integration MCP Server是一个连接Todoist和LLM的工具，允许用户通过自然语言与Todoist进行任务和项目管理。

Linear MCP Server是一个自定义实现的MCP服务器，允许AI智能体通过工具与Linear平台交互，进行issue、team和project管理。

ClickUp MCP Server是一个基于Model Context Protocol的服务器，旨在将ClickUp任务管理工具与AI应用集成，实现通过AI智能体对ClickUp工作空间进行任务和项目管理。

Linear MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的服务器，通过集成 Linear API，为 AI 智能体提供项目和任务管理的工具集。

Todoist MCP Server Extended 是一个 MCP 服务器，它扩展了 LLM 的能力，使其可以通过自然语言工具与 Todoist 进行交互，管理任务、项目和标签。

Todoist MCP Server 是一个 MCP 服务器实现，它将 Todoist 任务管理服务集成到支持 Model Context Protocol 的 LLM 应用中，允许用户通过自然语言指令管理 Todoist 任务。

TaskManager MCP Server是一个用于任务管理的后端服务，允许LLM客户端（如Claude Desktop）创建、执行和跟踪任务，并提供任务队列管理和状态监控功能。