Agent-Native Calendar
Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking
Descripción del creador (original en inglés)
List, create and move tasks through todo, in progress and done.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
TASK_API_URL, TASK_API_TIMEOUT_MSNecesitas
¿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": {
"ultra-e2e-test": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"TASK_API_URL",
"-e",
"TASK_API_TIMEOUT_MS",
"ghcr.io/hynix666/ultra-e2e-test-mcp-server:0.1.1"
],
"env": {
"TASK_API_URL": "your-value",
"TASK_API_TIMEOUT_MS": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add ultra-e2e-test --env TASK_API_URL=your-value --env TASK_API_TIMEOUT_MS=your-value -- docker run -i --rm -e TASK_API_URL -e TASK_API_TIMEOUT_MS ghcr.io/hynix666/ultra-e2e-test-mcp-server:0.1.1Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"ultra-e2e-test": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"TASK_API_URL",
"-e",
"TASK_API_TIMEOUT_MS",
"ghcr.io/hynix666/ultra-e2e-test-mcp-server:0.1.1"
],
"env": {
"TASK_API_URL": "your-value",
"TASK_API_TIMEOUT_MS": "your-value"
}
}
}
}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.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"ultra-e2e-test": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"TASK_API_URL",
"-e",
"TASK_API_TIMEOUT_MS",
"ghcr.io/hynix666/ultra-e2e-test-mcp-server:0.1.1"
],
"env": {
"TASK_API_URL": "your-value",
"TASK_API_TIMEOUT_MS": "your-value"
}
}
}
}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.
TASK_API_URL envTASK_API_TIMEOUT_MS envEsta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 6 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub hynix666, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
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.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
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).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.1) llegó al registro hace 2 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Docker en tu computadora.
En la misma categoría: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel
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
Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.
Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.
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.
An MCP server that gives an AI assistant three tools over the task API: list_tasks, create_task and move_task. It speaks the protocol over stdio, so a client starts it as a subprocess.
It is the same architecture as the services beside it, with the transport changed (ADR-0007): src/domain holds the rules, src/application the use cases behind an outbound port, src/adapters the two things that touch the outside world — the HTTP client that calls the task API, and the MCP layer that publishes the use cases as tools — and src/main.ts wires them. npm run check:boundaries fails the build when a layer reaches past its allowlist.
The rules are repeated here rather than imported from another module (ADR-0004), and they earn their place: an illegal status move is refused here, with the legal moves named, instead of reaching the model as a 409 it usually retries.
npm install
npm start # serves over stdio; the task API must be running
Register it with a client — for Claude Code, claude mcp add tasks -- node /absolute/path/to/services/mcp-server/src/main.ts, or the equivalent entry in another client's configuration:
{
"mcpServers": { "tasks": { "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/services/mcp-server/src/main.ts"], "env": { "TASK_API_URL": "http://localhost:8080" } } } }
| Variable | Default | Meaning |
|---|---|---|
TASK_API_URL | http://localhost:8080 | Where the task API is. Must be an absolute http or https URL |
TASK_API_TIMEOUT_MS | 10000 | How long one API call may take before it is abandoned |
A value it cannot use stops the process at startup. A server that starts and then fails every tool call is worse than one that never started: the model keeps trying.
Nothing is ever written to stdout. On a stdio server stdout is the protocol channel, and one stray console.log corrupts the stream. Diagnostics go to stderr.
| Tool | Input | Answers with |
|---|---|---|
list_tasks | — | Every task, its status, and the moves that status allows |
create_task | title | The created task, in todo |
move_task | id, status | The moved task, or which moves are legal from where it is |
A failure the caller can act on — a broken rule, an unreachable API — comes back as a tool result with isError: true and the reason. Only a bug here throws, because a thrown error reaches the model as a protocol error it cannot inspect.
npm run verify # import boundaries, type-check, tests
The tests drive the server through a real MCP client over an in-memory transport pair, so a tool that is registered but unreachable — a bad schema, a handler that throws — fails here rather than in someone's editor.
.github/workflows/mcp-publish.yml publishes the image to GitHub Container Registry and server.json to the MCP Registry, where clients discover servers. It uses no stored token: the image is pushed with the run's GITHUB_TOKEN, and the registry trusts GitHub's OIDC identity for the io.github. / namespace. The image is built for linux/amd64 and linux/arm64, each on a native runner, and published as one tag, so it runs natively on an Apple Silicon Mac. The two builds also stay in the registry as -amd64 and -arm64. In a private repository the arm64 runner uses paid Actions minutes once the free allowance is spent.
It runs after each release that creates a version tag, and on demand with a version. Its first job runs in the GitHub environment mcp-registry, which GitHub creates on first use; a required reviewer or a limit on which refs may publish, set there, holds the whole publish. One-time setup:
v* tag exists (the release feature does this; gh release create works too).MCP_PUBLISH_ENABLED=true, then run the workflow once by hand with that version. This first run is expected to fail at its last step, *Publish server.json to the MCP Registry*, with "is private or requires authentication". The images are pushed by then, but GitHub creates a new container package as private, and the registry only accepts an image anyone can pull.OWNER/ultra-e2e-test-mcp-server, listed under the repository's *Packages*. The registry reads the image's io.modelcontextprotocol.server.name label to confirm you own it, which it cannot do for a private image. Check before going on: curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}\n' "https://ghcr.io/token?scope=repository:OWNER/ultra-e2e-test-mcp-server:pull" prints 200 once the package is public, and 401 while it is still private.server.json, and every later release publishes on its own.test/server-json.test.ts keeps the manifest honest in the meantime: the image label must equal the server's name, and every advertised variable must be one src/config.ts reads, with the default it really uses.
docker build --tag mcp-server .
docker run --rm -i --env TASK_API_URL=http://host.docker.internal:8080 mcp-server
-i matters: the protocol is stdin and stdout.