Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Quarterback

de bobbyrgoldsmithversión 1.0.1i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.bobbyrgoldsmith/quarterback

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Strategic task prioritization and agent orchestration for multi-project operators

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Documentos, hojas de cálculo y oficina

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

  • PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "quarterback": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "quarterback"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add quarterback -- uvx quarterback

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "quarterback": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "quarterback"
      ]
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "quarterback": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "quarterback"
      ]
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub bobbyrgoldsmith, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Documentos, hojas de cálculo y oficinai

  • Más estrellas que el 0% de los otros 2191 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 5% de los otros 2191 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 2191 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Quarterback?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.0.1) llegó al registro hace 8 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

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

Se ejecuta en la nube★ 7620MITActualizado hace 2 meses
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Excel MCP Server

de haris-musa

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

Se ejecuta en tu computadora★ 4276MITActualizado hace 6 días
Instalar

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

Se ejecuta en tu computadora★ 847MITActualizado hace 3 días
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README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

Quarterback

Read the field. Call the play.

Strategic task prioritization and agent orchestration for multi-project operators.


Every other AI task manager breaks down one project into subtasks. Quarterback helps you decide which of your ten projects to prioritize right now — using a 5-factor weighted scoring engine, organizational context, and time-aware planning. It runs locally, costs nothing, and works as both a standalone CLI and an MCP server for Claude.

What Makes Quarterback Different

FeatureQuarterbackTaskMaster AIShrimp Task Manager
Multi-project prioritization5-factor weighted engineSingle-project breakdownSingle-project
Advisory document systemAnalyze articles against your goalsNoNo
Agent orchestrationAutonomy levels + webhooksNoNo
Time-aware planningWorking hours, lunch, buffer timeNoNo
Organizational contextGoals, constraints, workflowsNoNo
Knowledge wiki (Playbook)LLM-maintained wiki for cross-session consistencyNoNo
Conflict detectionCross-project scheduling conflictsNoNo
Standalone CLIFull CLI without AI runtimeRequires AIRequires AI
CostFree (MIT)FreeFree

Quick Start

# Install

pip install quarterback

Initialize (creates ~/.quarterback/)

quarterback init

Interactive setup wizard — walks you through org, goals, workflows, projects, constraints

quarterback setup

Add your first project and tasks

quarterback add "Launch landing page" --project "My Startup" --priority 4 --effort 3 --impact 5 quarterback add "Write blog post" --project "Content" --priority 3 --effort 2 --impact 3

See what to work on

quarterback priorities

Find quick wins

quarterback quick-wins

Plan your day with time awareness

quarterback plan-day

LLM-Powered Setup (via MCP)

When using Quarterback as an MCP server, ask your LLM: *"Set up Quarterback for me"* — it will call the setup_quarterback tool, interview you conversationally about your business, goals, workflows, projects, constraints, and knowledge base (Playbook), then write all config files and database records in one shot. No manual YAML editing required.

MCP Server

Quarterback works with any MCP-compatible client — Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Windsurf, Cline, OpenAI agents, and others. All 23 tools use standard MCP protocol (JSON-RPC over stdio) with no LLM-specific dependencies.

# Install with MCP support

pip install quarterback[mcp]

Add to your Claude Desktop config (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):

{

"mcpServers": { "quarterback": { "command": "quarterback-server" } } }

Or for Claude Code (~/.claude/settings.json):

{

"mcpServers": { "quarterback": { "command": "quarterback-server" } } }

The same quarterback-server command works with any MCP client — just add it to your client's server configuration.

Then ask your LLM: *"What should I work on today?"* — it will use all 23 Quarterback tools to analyze your priorities.

Features

5-Factor Prioritization Engine

Every task is scored across five dimensions:

FactorWeightWhat it measures
Impact30%Task impact + project revenue/strategic value
Urgency25%Due date proximity + blocking status
Strategic25%Project priority + milestone status
Effort15%Inverted effort score (quick tasks score higher)
Quick Win5%High impact + low effort bonus
Advisory Document System

Analyze external articles, books, and advice against your organizational context:

# Import and auto-analyze an article

quarterback advisory-add --title "Growth Strategy" --url https://example.com/article

Review the analysis

quarterback advisory-view --id 1

Approve recommendations (optionally create tasks)

quarterback advisory-approve --id 1 --approve 1,3,5 --create-tasks

The analyzer checks every recommendation against your goals and constraints, flagging conflicts and synergies.

Agent Orchestration

Mark tasks for autonomous agent execution with configurable autonomy:

  • Draft: Agent creates a draft for your review
  • Checkpoint: Agent pauses at key decisions for approval
  • Autonomous: Agent runs to completion

Webhooks notify your automation layer (n8n, Zapier, custom) when tasks are ready.

Playbook — Knowledge Wiki

Playbook is Quarterback's compiled knowledge layer. It's an LLM-maintained markdown wiki that gives every session — local CLI, MCP, or autonomous agent — the same canonical context about your projects, decisions, and strategies.

The problem it solves: Without Playbook, each AI session starts fresh and re-derives your organizational context from sparse signals. Two sessions running the same query can produce different results because they reconstruct understanding independently. Playbook provides accumulated knowledge that all sessions read from.

How it works:

~/playbook/                          (or ~/.quarterback/playbook/)

├── CLAUDE.md # Schema — how the LLM reads/writes pages ├── raw/ # Drop zone for source material └── wiki/ ├── index.md # Master catalog — read this first ├── entities/ # Companies, products, clients, tools ├── concepts/ # Patterns, strategies, recurring themes ├── decisions/ # Decisions with rationale and alternatives ├── compiled/ # QB-compatible files for task scoring │ ├── goals.md # Read by QB's prioritization engine │ └── constraints.md # Read by QB's conflict detection └── log.md # Append-only operations record

Setup: Playbook is created automatically during quarterback setup (or the MCP setup wizard). The interview asks about your key entities, concepts, and decisions, then seeds initial wiki pages.

Without Playbook: Quarterback works exactly as before — reading goals and constraints from ~/.quarterback/org-context/ files. Playbook is opt-in.

With Playbook: Quarterback reads compiled/goals.md and compiled/constraints.md from Playbook first, falling back to org-context/ files if Playbook isn't initialized. Your LLM reads wiki/index.md for full organizational context.

# Check Playbook status

quarterback playbook status

Browse the index

quarterback playbook index

List pages by category

quarterback playbook list --category entities

Read a specific page

quarterback playbook read entities/my-product.md

Search across all pages

quarterback playbook search "budget"

Obsidian integration (optional): During setup, you can opt to configure Playbook as an Obsidian vault. Open the Playbook folder in Obsidian for graph visualization and visual editing. Install an Obsidian MCP server for programmatic access. No Obsidian dependency required — Playbook works as plain markdown files.

CI/CD Pipeline Integration

Quarterback's CLI and webhook system make it a natural fit for automated pipelines — update task status, log deliverables, and trigger downstream work without a human in the loop.

Direct CLI in pipelines

Add Quarterback commands to any CI/CD step. The CLI is stateless and scriptable:

# GitHub Actions example: auto-update task on deploy
  • name: Mark deploy task complete run: | pip install quarterback export QUARTERBACK_HOME=${{ runner.temp }}/.quarterback quarterback update 42 --status completed --notes "Deployed via CI, SHA: ${{ github.sha }}"
# After test suite passes, log results to a task
  • name: Report test results run: | quarterback update 38 --notes "Tests passed: 106/106, coverage 87%. Build #${{ github.run_number }}"
# Nightly: check for overdue deliverables and alert
  • name: Nightly priority check run: | quarterback alert-check quarterback priorities today --limit 5
Agentic CI/CD with webhooks

Register a webhook and let your automation layer react to task events in real time:

# Register a webhook pointing at your n8n/Zapier/custom endpoint

quarterback-server # MCP tools available, or use CLI:

# In your automation script: mark a task agent-ready after PR merge

import subprocess subprocess.run([ "quarterback", "update", "55", "--status", "completed", "--notes", f"PR #{pr_number} merged. Deployed to staging." ])

Use cases:

Pipeline eventQuarterback actionWhat happens
PR mergedupdate_task status=completedTask marked done, webhook fires to Slack
Deploy succeedsupdate_task with SHA + environment notesDeliverable tracked with audit trail
Nightly cronget_priorities + alert-checkTeam gets daily summary of what's overdue
Test suite failsadd_task with failure detailsBug auto-filed, linked to project
Sprint startsget_priorities + detect_conflictsSurface scheduling conflicts before work begins
Agent completes workupdate_agent_status status=completedWebhook notifies orchestrator, next task dispatched
Release taggedadvisory-add with release notesChangelog analyzed against project goals
Shared database across environments

Point multiple environments at the same Quarterback instance:

# All CI runners share one database via mounted volume or network path

export QUARTERBACK_HOME=/shared/quarterback

Or per-environment with migration

quarterback migrate /path/to/source

This lets your local CLI, CI pipelines, and MCP-connected agents all read and write to the same task graph — giving you a single source of truth across manual and automated workflows.

Time-Aware Planning
quarterback plan-day

Considers your working hours, lunch break, buffer time for meetings, and current time to suggest tasks that actually fit in your remaining day.

Configuration

Organizational Context

After quarterback init, run quarterback setup for an interactive wizard, or ask Claude to run the setup wizard via MCP. You can also manually configure your context in ~/.quarterback/org-context/:

~/.quarterback/org-context/

├── goals.md # Your strategic, workflow, and project goals ├── projects.yaml # Active projects with metadata ├── workflows.yaml # Groups of related projects └── constraints.md # Time, budget, and strategic boundaries

Example templates are included — copy from .example files and customize.

If you enable Playbook during setup, goals.md and constraints.md are auto-maintained from the wiki's compiled/ directory. You can still manually edit the org-context files — Playbook is additive, not required.

Alert Configuration

Configure notifications in ~/.quarterback/config/alerts.yaml:

  • Quiet hours (no notification

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx