Productividad · Servidor MCP local

Project Management AI Analysis

AI-powered project analysis with risk identification, forecasting, and mitigation generation.

Lo que indica el MCP Registry

La entrada tal como está publicada en el MCP Registry oficial (consultada el 4 de octubre de 2026), última versión.

Nombre en el registro
io.github.antnewman/pm-analyse
Versión
0.3.0
Estado
Activo
Categoría
productividad
Transporte
stdio (proceso local)
Paquete
PyPI
Publicado
4 de enero de 2026
Actualizado
4 de enero de 2026
Editor
antnewman (GitHub)
Espacio de nombres
Espacio de nombres verificado por el MCP Registry mediante GitHub (github.com/antnewman) · cómo
Repositorio
github.com/PDA-Task-Force/pda-platform
Fuente
Entrada en la API del registro

Paquetes

RegistroPaqueteVersiónTransporteVariables de entorno
PyPIpm-mcp-servers0.3.0stdioSin declarar

Cómo conectar Project Management AI Analysis

Project Management AI Analysis se ejecuta en local a partir de un paquete de Python publicado en PyPI: pm-mcp-servers, versión 0.3.0. Usa MCP mediante stdio, así que el cliente lo inicia como programa y se comunica con él a través de la entrada y salida estándar. Necesita Python; los clientes suelen iniciarlo con uvx (de uv) o tras pip install - el comando habitual es uvx pm-mcp-servers.

En el formato JSON mcpServers que leen muchos clientes MCP de escritorio y de editores de código, la entrada tiene este aspecto (marcadores de posición entre corchetes angulares):

{
  "mcpServers": {
    "pm-analyse": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "pm-mcp-servers"
      ]
    }
  }
}

Obtenido de la entrada del registro, sin probar aquí. Lo que hace el servidor, y en qué condiciones, lo determina su editor; conviene revisar su repositorio o sitio web antes de darle acceso a cuentas o archivos propios. Cómo añadir un servidor MCP a un asistente · Antes de conectar

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