Backlog Manager

Gestiona los backlog de tareas utilizando un sistema de almacenamiento JSON basado en archivos.

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Documentación

Backlog Manager MCP Server

Un servidor MCP simple de seguimiento de tareas y gestión de backlog para asistentes de IA (proyecto hack)

Tabla de Contenidos

Resumen
Características
Requisitos Previos
Instalación
Configuración
Ejecutando el Servidor
Herramientas MCP
Integración con Clientes MCP
Ejemplos de Uso
Solución de Problemas
Contribuciones
Licencia

Resumen

Backlog Manager es un servidor MCP (Machine-Consumable Programming) para la gestión de issues y tareas con un enfoque basado en archivos. Proporciona herramientas para que agentes de IA y otros clientes creen issues, añadan tareas a ellos y realicen seguimiento del estado de las tareas. Los issues representan solicitudes de funcionalidad de alto nivel o errores, mientras que las tareas representan elementos de trabajo específicos necesarios para resolver el issue.

Construido con el protocolo MCP de Anthropic, soporta tanto transporte SSE como stdio para una integración flexible con asistentes de IA como Claude, u otros clientes compatibles con MCP.

Características

Gestión de Issues: Crear, listar, seleccionar y rastrear issues con descripciones
Seguimiento de Tareas: Añadir tareas a issues con títulos, descripciones y seguimiento de estado
Flujo de Estado: Rastrear el progreso de las tareas a través de los estados Nuevo, En Progreso y Hecho
Almacenamiento Basado en Archivos: Formato de almacenamiento JSON portátil para fácil respaldo y control de versiones
Transporte Flexible: Soporte para comunicación SSE (HTTP) y stdio
Soporte Docker: Ejecutar en contenedores para fácil despliegue y aislamiento

Requisitos Previos

Python: 3.12 o superior
Gestor de Paquetes: uv (recomendado) o pip
Docker: (Opcional) Para despliegue en contenedores
Cliente MCP: Claude Code, Windsurf, o cualquier otro cliente compatible con MCP

Instalación

Usando uv (Recomendado)

# Clone the repository
git clone https://github.com/username/backlog-manager-mcp.git
cd backlog-manager-mcp

# Install dependencies
uv pip install -e .

# Verify installation
uv run backlog-manager  # This should start the server

Usando Docker

# Build the Docker image
docker build -t backlog/manager --build-arg PORT=8050 .

# Run the container
docker run -p 8050:8050 backlog/manager

# Verify container is running
docker ps | grep backlog/manager

Configuración

Configura el comportamiento del servidor usando variables de entorno en un archivo .env:

# Create environment file from example
cp .env.example .env

Ejemplo de contenido del archivo .env:

# Transport mode: 'sse' or 'stdio'
TRANSPORT=sse

# Server configuration (for SSE transport)
HOST=0.0.0.0
PORT=8050

# Data storage
TASKS_FILE=tasks.json

Variable	Descripción	Por defecto	Requerido
`TRANSPORT`	Protocolo de transporte (sse o stdio)	`sse`	No
`HOST`	Host al que vincularse al usar transporte SSE	`0.0.0.0`	No
`PORT`	Puerto en el que escuchar al usar transporte SSE	`8050`	No
`TASKS_FILE`	Ruta al archivo de almacenamiento de tareas	`tasks.json`	No

Ejecutando el Servidor

Iniciar el Servidor (Modo SSE)

# Using the CLI command
uv run backlog-manager

# Or directly with Python
uv run src/backlog_manager/main.py

Deberías ver una salida similar a:

INFO:     Started server process [12345]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:8050 (Press CTRL+C to quit)

Nota: El servidor no soporta la bandera --help ya que está diseñado como un servidor MCP, no como una aplicación CLI tradicional.

Usando Modo stdio

Cuando se usa el modo stdio, no necesitas iniciar el servidor por separado - el cliente MCP lo iniciará automáticamente cuando esté configurado correctamente (ver Integración con Clientes MCP).

Herramientas MCP

Backlog Manager expone las siguientes herramientas vía MCP:

Gestión de Issues

Herramienta	Descripción	Parámetros
`create_issue`	Crear un nuevo issue	`name` (string), `description` (string, opcional), `status` (string, opcional)
`list_issues`	Mostrar todos los issues disponibles	Ninguno
`select_issue`	Establecer el issue activo	`name` (string)
`initialize_issue`	Crear o restablecer un issue	`name` (string), `description` (string, opcional), `status` (string, opcional)
`update_issue_status`	Actualizar el estado del issue	`name` (string), `status` (string)

Gestión de Tareas

Herramienta	Descripción	Parámetros
`add_task`	Añadir tarea al issue activo	`title` (string), `description` (string, opcional)
`list_tasks`	Listar tareas en el issue activo	`status` (string, opcional)
`update_task_status`	Actualizar el estado de la tarea	`task_id` (string), `status` (string)

Valores de Estado

Las tareas y los issues pueden tener uno de los siguientes estados:

New (por defecto para nuevas tareas/issues)
InWork (en progreso)
Done (completado)

Integración con Clientes MCP

Configuración SSE

Una vez que tengas el servidor ejecutándose con transporte SSE, conéctate a él usando esta configuración:

{
  "mcpServers": {
    "backlog-manager": {
      "transport": "sse",
      "url": "http://localhost:8050/sse"
    }
  }
}

Configuración de Windsurf:

{
  "mcpServers": {
    "backlog-manager": {
      "transport": "sse",
      "serverUrl": "http://localhost:8050/sse"
    }
  }
}

Configuración de n8n:

Usa host.docker.internal en lugar de localhost para acceder a la máquina host desde el contenedor n8n:

http://host.docker.internal:8050/sse

Configuración de Python con Stdio

{
  "mcpServers": {
    "backlog-manager": {
      "command": "python",
      "args": ["path/to/backlog-manager/src/backlog_manager/main.py"],
      "env": {
        "TRANSPORT": "stdio",
        "TASKS_FILE": "tasks.json"
      }
    }
  }
}

Configuración de Docker con Stdio

{
  "mcpServers": {
    "backlog-manager": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "--rm", "-i", "-e", "TRANSPORT=stdio", "backlog/manager"],
      "env": {
        "TRANSPORT": "stdio"
      }
    }
  }
}

Ejemplo

Backlog Manager está diseñado para trabajar sin problemas con asistentes de IA para ayudarte a organizar el trabajo de tu proyecto. El caso de uso más potente es que la IA lea especificaciones y cree automáticamente un backlog estructurado.

Simplemente pide a tu asistente de IA:

Read the spec and create a backlog for features not completed.

El asistente de IA:

Leerá y analizará el documento de especificaciones
Identificará características y componentes clave
Creará issues para las principales áreas funcionales
Desglosará cada issue en tareas específicas
Organizará todo en un backlog estructurado