Productivité · Serveur MCP local

Project Management AI Analysis

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

Ce qu’indique le MCP Registry

L’entrée telle que publiée dans le MCP Registry officiel (consultée le 4 octobre 2026), dernière version.

Nom dans le registre
io.github.antnewman/pm-analyse
Version
0.3.0
Statut
Actif
Catégorie
productivité
Transport
stdio (processus local)
Paquet
PyPI
Publié
4 janvier 2026
Mis à jour
4 janvier 2026
Éditeur
antnewman (GitHub)
Espace de noms
Espace de noms vérifié par le MCP Registry via GitHub (github.com/antnewman) · comment
Dépôt
github.com/PDA-Task-Force/pda-platform
Source
Entrée dans l’API du registre

Paquets

RegistrePaquetVersionTransportVariables d’environnement
PyPIpm-mcp-servers0.3.0stdioAucune déclarée

Comment connecter Project Management AI Analysis

Project Management AI Analysis s’exécute en local depuis un paquet Python publié sur PyPI : pm-mcp-servers, version 0.3.0. Il communique en MCP via stdio : le client le lance comme un programme et échange avec lui par l’entrée et la sortie standard. Il nécessite Python ; les clients le lancent généralement avec uvx (fourni par uv) ou après pip install - la commande habituelle est uvx pm-mcp-servers.

Au format JSON mcpServers, que lisent de nombreux clients MCP de bureau et éditeurs de code, l’entrée se présente ainsi (espaces réservés entre chevrons) :

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

Déduit de l’entrée du registre, non testé ici. Ce que fait le serveur, et à quelles conditions, relève de son éditeur ; consultez son dépôt ou son site web avant de lui donner accès à vos comptes ou à vos fichiers. Comment ajouter un serveur MCP à un assistant · Avant de connecter un serveur

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