mcp-intranet-onbotgo

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3.1

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The Model Context Protocol Server for OnBotGo is designed to enhance task management through intelligent automation and integration with existing APIs.

MCP Intranet OnBotGo

🚀 Model Context Protocol Server para Administración Inteligente de Tareas

Este proyecto implementa un servidor MCP (Model Context Protocol) que revoluciona la gestión de tareas del equipo OnBotGo, integrando sus APIs existentes de Apiaim e Intranet con capacidades avanzadas de IA.

✨ Características Principales

🎯 Gestión Inteligente de Tareas

  • Creación automática de tareas desde descripción en lenguaje natural
  • Asignación inteligente basada en carga de trabajo y expertise
  • Detección automática de clientes y proyectos relacionados
  • Gestión de dependencias y flujos de trabajo complejos

🔐 Autenticación Robusta

  • Integración completa con Google Identity Toolkit
  • OAuth 2.1 para máxima seguridad
  • Gestión de permisos granular por rol
  • Sesiones persistentes con MCP

🤖 Capacidades de IA

  • Análisis semántico de descripciones de tareas
  • Priorización automática basada en contexto
  • Sugerencias inteligentes de asignación
  • Detección de conflictos y dependencias

🔄 Integración con APIs Existentes

  • BuscarClientes - Búsqueda y asociación automática
  • CrearTareaEnTablero - Creación optimizada de tareas
  • ActualizarTareaEnTablero - Actualizaciones inteligentes
  • AgregarComentarioATarea - Comentarios contextuales
  • Gestión de usuarios completa

🚀 Instalación Rápida

1. Clonar el Repositorio

git clone https://github.com/reyer3/mcp-intranet-onbotgo.git
cd mcp-intranet-onbotgo

2. Configurar Entorno Virtual

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # En Windows: venv\Scripts\activate

3. Instalar Dependencias

pip install -r requirements.txt

4. Configuración de Variables de Entorno

cp .env.example .env
# Editar .env con tus credenciales

5. Ejecutar el Servidor

python -m mcp_onbotgo.server

📈 Métricas de Éxito

KPIs Objetivos

  • ⚡ 50% reducción en tiempo de creación de tareas
  • 📈 25% aumento en tasa de finalización de proyectos
  • 🎯 30% mejora en precisión de asignaciones
  • ⏱️ <200ms tiempo de respuesta promedio
  • 😊 >8.5 NPS satisfacción del usuario

🤝 Soporte y Comunidad

Reportar Problemas

Contribuir

  1. Fork el repositorio
  2. Crea una rama para tu feature (git checkout -b feature/nueva-funcionalidad)
  3. Commit tus cambios (git commit -am 'Agregar nueva funcionalidad')
  4. Push a la rama (git push origin feature/nueva-funcionalidad)
  5. Crea un Pull Request

📄 Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT - ver el archivo para detalles.

🚀 ¡Transforma la gestión de tareas de tu equipo con IA!

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