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

Related MCP server: Taskmaster

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

Formato de datos

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

TaskMateAI

TaskMateAI

Aplicación de gestión de tareas TODO con IA/MCP

Características

instalar

Prerrequisitos

Instrucciones de instalación

Cómo utilizar

Lanzamiento de la aplicación

Configuración de MCP

Herramientas MCP disponibles

Formato de datos

Almacenamiento de datos

Gestión de agentes y proyectos

Estructura del proyecto

prueba

Configuración de prueba

Tipos de pruebas

Cómo ejecutar la prueba

Elementos a reparar

licencia

autor

Resources

Appeared in Searches

New MCP Servers

Latest Blog Posts

MCP directory API