Productividad · Servidor MCP local

Report Needs MCP Server

MCP server for AI agents to report infrastructure needs they encounter during task execution.

Visitar el sitio web de Report Needs MCP Server

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.JarvisOnM4/report-needs
Versión
0.1.1
Estado
Activo
Categoría
productividad
Transporte
stdio (proceso local)
Paquete
PyPI
Publicado
14 de marzo de 2026
Actualizado
14 de marzo de 2026
Editor
JarvisOnM4 (GitHub) · 2 servidores con página aquí
Espacio de nombres
Espacio de nombres verificado por el MCP Registry mediante GitHub (github.com/JarvisOnM4) · cómo
Sitio web
github.com/JarvisOnM4/report-needs
Repositorio
github.com/JarvisOnM4/report-needs
Fuente
Entrada en la API del registro

Paquetes

RegistroPaqueteVersiónTransporteVariables de entorno
PyPIreport-needs0.1.1stdioSin declarar

Cómo conectar Report Needs MCP Server

Report Needs MCP Server se ejecuta en local a partir de un paquete de Python publicado en PyPI: report-needs, versión 0.1.1. 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 report-needs.

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": {
    "report-needs": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "report-needs"
      ]
    }
  }
}

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

Más de JarvisOnM4 (GitHub)

Ver los 2 →
ServidorEjecuciónEndpoint o paquete
Agent Guardrail MCP ServerAction-level governance for AI agents -- control what they DO, not what they SAY.Local · stdioPyPI: agent-guardrail

Más servidores de productividad

Ver los 2706 →
ServidorEjecuciónEndpoint o paquete
Rentme TasksAI Requests for physical tasks performed by humans registered on Rentme, in exchange for payment.Remoto · HTTPComprobación en directo: ✓ negociación inicialefficient-perfection-production-edbc.up.railway.app
RentRollAPIExtract verified data from CRE rent rolls and T12 operating statements (PDF, Excel, CSV, scans)Remoto · HTTPComprobación en directo: ✓ negociación inicialrentrollapi.com
Reply.ioManage sequences, contacts, and outreach statistics on Reply.io's sales engagement platform.Remoto · HTTPComprobación en directo: requiere inicio de sesiónmcp.reply.io
ReplyLayerSafe email for AI agents: a mailbox with inbound scanning, outbound checks and human review.Remoto y local · HTTP y stdioComprobación en directo: requiere inicio de sesiónapi.replylayer.ai
Reporting NinjaQuery marketing data across 20+ ad platforms; with write access, create, schedule and share reports.Remoto · HTTPComprobación en directo: requiere inicio de sesiónmcp.reportingninja.com
Reqbeat Hiring SignalsFind companies hiring for a role and geo, qualify them, and watch them for changes.Remoto · HTTPComprobación en directo: ✓ negociación inicialmcp.reqbeat.com
ResendSend, track, and manage transactional emails at scale.Local · stdioPyPI: mcparmory-resend
Resend Email MCPComplete Resend email MCP: full API coverage + debug layer (deliverability, DNS, bounces).Local · stdionpm: resend-email-mcp