Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Saga MCP

von spranabVersion 1.19.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.spranab/saga-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Jira-like project tracker for AI agents with SQLite, full task hierarchy, and dashboard

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Dokumente, Tabellen & Büroarbeit

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "saga": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "saga-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add saga -- npx -y saga-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "saga": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "saga-mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "saga": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "saga-mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto spranab bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Dokumente, Tabellen & Büroarbeiti

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 2197 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 45 % der anderen 2197 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 2197 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Saga MCP sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.19.0) kam vor 38 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

Läuft in der Cloud★ 7.620MITAktualisiert vor 2 Monaten
Installieren

Excel MCP Server

von haris-musa

Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.

Läuft auf deinem Computer★ 4.276MITAktualisiert vor 6 Tagen
Installieren

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

Läuft auf deinem Computer★ 847MITAktualisiert vor 4 Tagen
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

saga-mcp

Your coding agent loses the plan between sessions. You come back tomorrow and it has no idea which of the five things you agreed on are done, which one is blocked on which, or why you rejected the second approach — because the plan lived in the context window, or in a TODO.md nobody updates.

saga-mcp gives the agent a real tracker instead: a SQLite file in your project holding projects, epics, tasks, subtasks, dependencies, comments, notes and decisions, exposed as 41 MCP tools. The agent writes to it as it works and reads it back when it returns. No accounts, no external service, no network calls — the database is a file you own.


Install

Add saga-mcp to your MCP client. The same block works for Claude Code (.mcp.json in your project), Claude Desktop (claude_desktop_config.json), and any other MCP client:

{

"mcpServers": { "saga": { "command": "npx", "args": ["-y", "saga-mcp"], "env": { "DB_PATH": "/absolute/path/to/your/project/.tracker.db" } } } }

Restart the client. DB_PATH is the only required setting; the file and its schema are created on first use. Prefer a global install? npm install -g saga-mcp, then use saga-mcp as the command instead of npx.

Tested on Node 20, 22 and 24, on Linux, macOS and Windows.

Settings
VariableRequiredDescription
DB_PATHYesPath to the .tracker.db SQLite file. Created on first use.
SAGA_PROJECTNoScope every tool to one project, by id or name. Set this per repo when several repos share one database.
SAGA_DESCRIPTION_LOCKNoon_progress locks a task's description the moment work starts on it. Off by default. See keeping agents on the rails.
SAGA_TOOLSNofull (default) lists all 41 tools. core lists only the 13 an ordinary tracking session needs, saving ~4,300 tokens per session. See token cost.

No API keys, no accounts, no external services.


Your first session

You: "Set up tracking for the e-commerce API and plan out auth."

tracker_init({ project_name: "E-Commerce API" })

epic_create({ project_id: 1, name: "Authentication", priority: "high" }) task_create({ epic_id: 1, title: "Design auth schema", priority: "critical" }) task_create({ epic_id: 1, title: "Implement JWT auth", depends_on: [1] }) task_create({ epic_id: 1, title: "Add OAuth2 Google login", depends_on: [2] })

Tasks 2 and 3 come back blocked — their dependencies aren't done. Finish task 1 and task 2 unblocks itself. That whole exchange, actually run against saga-mcp:

Next session, you: "Where were we?"

tracker_next({})

-> Work on #1 'Design auth schema' — critical priority, in the active epic 'Authentication'. 2 other task(s) are blocked.

One recommendation with the reason. For the whole picture instead, tracker_dashboard({}) returns stats, epics, blocked and overdue tasks, recent activity and notes, with a summary on top.

And when you would rather look than ask, saga-web puts the same database in a browser:


What you get

  • [The next thing to do](#asking-what-to-do-next) — one recommendation with its reason, at a third the cost of the dashboard
  • [Real sequencing](#ordering-and-dependencies) — dependencies that auto-block and auto-unblock, a manual order the tools respect, and cycles refused rather than deadlocked
  • [Guards against agent drift](#keeping-agents-on-the-rails) — a lockable description, and prerequisites enforced on write rather than merely reported
  • [A web UI](#web-ui) — saga-web serves the same database in a browser, read *and* write
  • [Templates](#templates) — reusable task sets with {variable} substitution, editable in place
  • [Archiving and soft delete](#getting-old-work-out-of-the-way) — get finished work out of the context you pay for, reversibly
  • [Forgiving input](#forgiving-input) — a smaller model sending an array as a JSON string doesn't silently collapse your batch into one record
  • [One file, many projects](#one-database-many-projects) — per-repo databases or one shared file
  • A full audit trail — every mutation logged with old and new values, and nothing an agent removes is unrecoverable
  • 41 tools with MCP safety annotations on every one, and a tiered surface when you want a smaller context bill

Asking what to do next

tracker_dashboard hands an agent everything and leaves it to reason. tracker_next answers the question:

tracker_next()

-> Work on #12 'Write the adapter' — already in progress, high priority, in the active epic 'Provider swap'. Next step: implement. Also overdue: #18 'Renew cert'. 3 other task(s) are blocked.

One recommendation with the reason, the next unfinished subtask inside it, a couple of alternatives, and anything overdue or blocked. About a third the size of the dashboard.

The ordering rule worth knowing: continuing beats starting. A task already in progress outranks an untouched one that is overdue or higher priority, because abandoning work in flight just leaves two things unfinished — the overdue work is named in the summary instead. Blocked tasks are never recommended, archived epics and removed tasks are skipped, and subtask dependencies decide which step comes next inside the chosen task.

When nothing is actionable it says what to unblock rather than returning an empty answer:

Nothing is actionable: all 4 remaining task(s) are blocked.

Unblocking #7 'the keystone' would release 3 of them.


Ordering and dependencies

A deliberate order wins over a guess. task_list sorts by priority until someone arranges an epic, and from then on it follows the arrangement:

task_reorder({ epic_id: 2, ordered_ids: [8, 5, 6] })

task_list({ epic_id: 2 }) // 8, 5, 6 — the plan, in order task_list({ epic_id: 2, sort_by: "priority" }) // priority, if that is what you want

Priority is a reasonable guess about what matters; a sequence someone wrote down is not a guess. An agent handed a plan should start at the beginning of it, not at whichever step happens to be marked critical.

Nothing changes for epics nobody has arranged — those sort by priority exactly as before, and an explicit sort_by is always obeyed literally.

Anything omitted from ordered_ids keeps its relative position at the end. sort_order runs ascending — lower sorts first — and a task created *after* an arrangement has no place in it, so it lands at the end rather than the front. In the web UI you can drag tasks into place inside an epic.

Task dependencies auto-block and auto-unblock:

task_update({ id: 9, depends_on: [8] })   // 9 becomes blocked while 8 is open

Re-evaluation runs whenever a blocker's *doneness* changes in either direction, so reopening a finished blocker blocks its dependents again, and clearing the last dependency releases them. Circular dependencies are refused with the loop named, for tasks and subtasks alike — anything in a cycle would be blocked forever. The web UI shows a banner at the top of a blocked task naming what it waits on, with a picker to add or remove dependencies.


Keeping agents on the rails

Two guards for the ways an agent goes wrong on a long task.

A locked description. Agents sometimes rewrite a task's description to record progress, when they meant to add a comment — and the spec you agreed on is gone. Lock it and task_update refuses:

task_lock_description({ id: 12 })

task_update({ id: 12, description: "..." }) -> Task 12's description is locked and was not changed. Record progress with comment_add instead, or unlock it in the web UI if the description is genuinely wrong.

Everything else about the task stays editable — the point is to protect the spec, not freeze the task. The lock cannot be cleared as a side effect of an ordinary task_update; it takes a deliberate task_lock_description call or the lock toggle in the web UI, and both are logged.

This is a guard against confusion, not an adversarial control: an agent that is told to unlock still can. It turns a silent overwrite into a visible, reversible decision.

Locking each task by hand does not scale across a plan, so SAGA_DESCRIPTION_LOCK=on_progress does it for you: a task locks as work starts on it — when it moves to in_progress, review or done, or is created there. It is off unless you set it, since it changes what an agent is allowed to do.

"env": { "DB_PATH": "…", "SAGA_DESCRIPTION_LOCK": "on_progress" }

It sets the same flag task_lock_description sets, rather than second-guessing every write. So one mechanism governs the field: unlock a task and it stays unlocked, whatever its status does next. blocked is not "started" — a task waiting on a dependency has not been worked on, and dependencies move tasks in and out of that status on their own.

Subtask order and dependencies. New subtasks are appended in order rather than all landing at position 0, subtask_reorder sets the order in one call (or drag them in the UI), and a subtask can wait on its siblings:

subtask_update({ id: 8, depends_on: [5, 6] })    // 8 waits for 5 and 6

subtask_update({ id: 4, blocks: [5, 6, 7, 8] }) // a bug that holds up the rest

Reads carry depends_on and blocked, and the block is enforced on write: starting or finishing a subtask whose prerequisites are unmet is refused, and so is completing a task whose checklist is still open.

subtask_update({ id: 8, status: "in_progress" })

-> Subtask 8 cannot be started — it waits on #5 'write the parser' (todo). Finish those first, or pass force: true to override deliberately (the override is logged).

force: true is the way past, for when a person has decided the blocker no longer applies. It works on subtask_update, task_update and task_batch_update, and every override is written to the activity log naming what was skipped. The web UI asks for confirmation and then sends it.

The distinction that matters is between an agent quietly ignoring a blocker and someone choosing to override one. Dependencies stay within one task — a checklist item waiting on something under a *different* task is a task-level dependency, and task_update depends_on already models that.


Comments as a decision trail

comment_add({ task_id: 5, content: "Investigated root cause: CORS headers missing on preflight" })

comment_add({ task_id: 5, content: "Fixed by adding OPTIONS handler. Tested with curl." }) task_update({ id: 5, status: "done" })

Comments persist across sessions — next time an agent calls task_get(5), it sees the full thread.

If a comment turns out to b

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen