TaskMateAI
Aplicación de gestión de tareas TODO con IA/MCP
TaskMateAI es una aplicación de gestión de tareas sencilla que permite a la IA gestionar y ejecutar tareas de forma autónoma, y puede operarse a través de MCP (Protocolo de contexto de modelo).
README disponible aquí
Características
- Creación y gestión de tareas a través de MCP
- Soporte de subtareas
- Manejo de tareas basado en prioridades
- Función de gestión y generación de informes del progreso de las tareas
- Función para agregar notas
- Persistencia de datos mediante archivos JSON
- Gestión de tareas para múltiples IA por ID de agente
- Organizar tareas por proyecto
instalar
Prerrequisitos
- Python 3.12 o superior
- uv (administrador de paquetes de Python)
- WSL (Subsistema de Windows para Linux) *Para entornos Windows
Instrucciones de instalación
- Clonar o descargar el repositorio:
git clone https://github.com/YourUsername/TaskMateAI.git
cd TaskMateAI
- Instalar los paquetes necesarios:
uv install -r requirements.txt
Cómo utilizar
Lanzamiento de la aplicación
En el entorno WSL puedes ejecutar tu aplicación de la siguiente manera:
cd /path/to/TaskMateAI/src/TaskMateAI
uv run TaskMateAI
Configuración de MCP
Ejemplo de configuración para uso con MCP:
{
"mcpServers": {
"TodoApplication": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/絶対パス/TaskMateAI",
"run",
"TaskMateAI"
],
"env": {},
"alwaysAllow": [
"get_tasks", "get_next_task", "create_task", "update_progress",
"complete_task", "add_subtask", "update_subtask", "add_note",
"list_agents", "list_projects"
],
"defaultArguments": {
"agent_id": "agent_123",
"project_name": ""
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"TodoApplication": {
"command": "wsl.exe",
"args": [
"-e",
"bash",
"-c",
"cd /絶対パス/TaskMateAI && /home/ユーザー/.local/bin/uv run TaskMateAI"
],
"env": {},
"alwaysAllow": [
"get_tasks", "get_next_task", "create_task", "update_progress",
"complete_task", "add_subtask", "update_subtask", "add_note",
"list_agents", "list_projects"
],
"defaultArguments": {
"agent_id": "agent_123",
"project_name": ""
}
}
}
}
Herramientas MCP disponibles
TaskMateAI proporciona las siguientes herramientas MCP:
- get_tasks - Obtener una lista de tareas (se puede filtrar por estado y prioridad)
- get_next_task : obtener la siguiente tarea de alta prioridad (se actualiza automáticamente al estado en progreso)
- create_task - Crea una nueva tarea (con subtareas)
- update_progress - Actualiza el progreso de una tarea
- complete_task - Marcar una tarea como completada
- add_subtask - Agregar una subtarea a una tarea existente
- update_subtask - Actualizar el estado de una subtarea
- add_note - Agregar una nota a una tarea
- list_agents - Obtener una lista de identificaciones de agentes disponibles
- list_projects - Obtener una lista de proyectos relacionados con un agente específico
Las tareas se gestionan utilizando la siguiente estructura:
{
"id": 1,
"title": "タスクのタイトル",
"description": "タスクの詳細な説明",
"priority": 3,
"status": "todo", // "todo", "in_progress", "done" のいずれか
"progress": 0, // 0-100 の進捗率
"subtasks": [
{
"id": 1,
"description": "サブタスクの説明",
"status": "todo" // "todo", "in_progress", "done" のいずれか
}
],
"notes": [
{
"id": 1,
"content": "ノートの内容",
"timestamp": "2025-02-28T09:22:53.532808"
}
]
}
Almacenamiento de datos
Los datos de la tarea se almacenan en una estructura jerárquica:
output/
├── tasks.json # デフォルトのタスクファイル
├── agent1/
│ ├── tasks.json # agent1のタスクファイル
│ ├── project1/
│ │ └── tasks.json # agent1のproject1のタスクファイル
│ └── project2/
│ └── tasks.json # agent1のproject2のタスクファイル
└── agent2/
├── tasks.json # agent2のタスクファイル
└── projectA/
└── tasks.json # agent2のprojectAのタスクファイル
Cada archivo de tarea se genera y actualiza automáticamente cuando se ejecuta la aplicación.
Gestión de agentes y proyectos
Para administrar tareas para un agente o proyecto específico, puede:
- Especifique un agente predeterminado en su configuración de MCP : al especificar
agent_id en defaultArguments , se utilizará automáticamente en todas las solicitudes. - Especificar proyectos en conversaciones de IA : puedes especificar proyectos en la conversación, como "Agregar una nueva tarea al proyecto X".
- Especificado directamente por AI : puede incluir
agent_id y project_name en los parámetros de solicitud.
Estructura del proyecto
TaskMateAI/
├── src/
│ └── TaskMateAI/
│ ├── __init__.py # パッケージ初期化
│ └── __main__.py # メインアプリケーションコード
├── output/ # データ保存ディレクトリ
│ └── tasks.json # タスクデータ (自動生成)
├── tests/ # テストコード
│ ├── unit/ # ユニットテスト
│ └── integration/ # 統合テスト
├── requirements.txt # 依存パッケージリスト
└── README.md # このファイル
prueba
TaskMateAI proporciona un conjunto de pruebas integral para garantizar la confiabilidad de la funcionalidad.
Configuración de prueba
Las pruebas están organizadas en la siguiente estructura de directorio:
tests/
├── __init__.py # テストパッケージの初期化
├── conftest.py # テスト用フィクスチャの定義
├── unit/ # ユニットテスト
│ ├── __init__.py
│ ├── test_task_utils.py # タスク関連ユーティリティのテスト
│ ├── test_mcp_tools.py # MCPツール機能のテスト
│ └── test_agent_projects.py # エージェントとプロジェクト管理のテスト
└── integration/ # 統合テスト
└── __init__.py
Tipos de pruebas
- Pruebas unitarias : garantizan que los componentes individuales de una aplicación funcionen correctamente
test_task_utils.py : prueba funciones básicas como tareas de lectura y escritura y generación de identificaciones.test_mcp_tools.py : prueba la funcionalidad de las herramientas MCP (creación, actualización, finalización de tareas, etc.)test_agent_projects.py : prueba la identificación del agente y la funcionalidad de gestión de proyectos
- Pruebas de integración : garantizar que varios componentes funcionen juntos correctamente (expansión futura planificada)
Cómo ejecutar la prueba
Puede ejecutar la prueba utilizando el siguiente comando:
- Ejecutar todas las pruebas:
cd /path/to/TaskMateAI
uv run python -m pytest -xvs
- Ejecutar un archivo de prueba específico:
uv run python -m pytest -xvs tests/unit/test_task_utils.py
- Ejecutar una clase de prueba específica:
uv run python -m pytest -xvs tests/unit/test_mcp_tools.py::TestMCPTools
- Ejecutar una función de prueba específica:
uv run python -m pytest -xvs tests/unit/test_task_utils.py::TestTaskUtils::test_read_tasks_with_data
Explicación de los argumentos de la prueba:
-x : Detiene la prueba cuando ocurre un error-v : Mostrar salida detallada-s : Mostrar la salida estándar durante la prueba
Elementos a reparar
- Implementación de la función de plantilla de tarea
- Construcción de un sistema de gestión de dependencias entre tareas
- Adición de la función de programación
- Presentación de un sistema de clasificación de tareas basado en etiquetas
- Implementación de la función de gestión de hitos
licencia
Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)
autor
Nuevas camisetas de IA