Productivité · Serveur MCP local
AgentTasker MCP Server
Minimal stdio MCP server for parallel task execution by AI agents.
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.S3bRR/agent-tasker-mcp- Version
- 1.0.1
- Statut
- Actif
- Catégorie
- productivité
- Transport
- stdio (processus local)
- Paquet
- PyPI
- Publié
- 22 avril 2026
- Mis à jour
- 22 avril 2026
- Éditeur
- S3bRR (GitHub)
- Espace de noms
- Espace de noms vérifié par le MCP Registry via GitHub (github.com/S3bRR) · comment
- Dépôt
- github.com/S3bRR/agent-tasker-mcp
- Source
- Entrée dans l’API du registre
Paquets
| Registre | Paquet | Version | Transport |
|---|---|---|---|
| PyPI | agent-tasker-mcp-server | 1.0.1 | stdio |
Comment connecter AgentTasker MCP Server
AgentTasker MCP Server s’exécute en local depuis un paquet Python publié sur PyPI : agent-tasker-mcp-server, version 1.0.1. 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 agent-tasker-mcp-server.
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": {
"agent-tasker-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"agent-tasker-mcp-server"
]
}
}
}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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