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TaskMateAI

by NewAITees
GitHub
Python
MIT License
1
  • Linux
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TaskMateAI

AI/MCP TODOタスク管理アプリケーション

TaskMateAIは、AIが自律的にタスクを管理・実行するためのシンプルなタスク管理アプリケーションで、MCP (Model Context Protocol)を通じて操作できます。

English README available here

特徴

  • MCPを通じたタスクの作成・管理
  • サブタスクのサポート
  • 優先順位に基づくタスク処理
  • タスクの進捗管理と報告機能
  • ノート追加機能
  • JSONファイルによるデータ永続化
  • エージェントIDによる複数AIのタスク管理
  • プロジェクト単位でのタスク整理

インストール

前提条件

  • Python 3.12以上
  • uv (Python パッケージマネージャー)
  • WSL (Windows Subsystem for Linux) ※Windows環境の場合

インストール手順

  1. リポジトリをクローンまたはダウンロード:
git clone https://github.com/YourUsername/TaskMateAI.git cd TaskMateAI
  1. 必要なパッケージをインストール:
uv install -r requirements.txt

使用方法

アプリケーションの起動

WSL環境では以下のようにアプリケーションを実行できます:

cd /path/to/TaskMateAI/src/TaskMateAI uv run TaskMateAI

MCP構成

MCPで利用するための設定例:

{ "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": "" } } } }

利用可能なMCPツール

TaskMateAIは以下のMCPツールを提供します:

  1. get_tasks - タスクリストの取得（ステータスや優先度でフィルタリング可能）
  2. get_next_task - 優先度の高い次のタスクを取得（自動的に進行中ステータスに更新）
  3. create_task - 新しいタスクの作成（サブタスク付き）
  4. update_progress - タスクの進捗更新
  5. complete_task - タスクを完了としてマーク
  6. add_subtask - 既存タスクにサブタスクを追加
  7. update_subtask - サブタスクのステータス更新
  8. add_note - タスクにノートを追加
  9. list_agents - 利用可能なエージェントIDの一覧を取得
  10. list_projects - 特定のエージェントに関連するプロジェクトの一覧を取得

データ形式

タスクは以下のような構造で管理されます:

{ "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" } ] }

データ保存

タスクデータは階層構造で保存されます：

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

各タスクファイルはアプリケーション実行時に自動的に生成・更新されます。

エージェントとプロジェクトの管理

特定のエージェントやプロジェクトのタスクを管理するには、以下の方法があります：

  1. MCP設定でデフォルトエージェントを指定：defaultArgumentsでagent_idを指定することで、すべてのリクエストで自動的に使用されます。
  2. AI会話でプロジェクトを指定：会話の中で「プロジェクトXに新しいタスクを追加して」などと指定できます。
  3. AIからの直接指定：リクエストパラメータにagent_idとproject_nameを含めることができます。

プロジェクト構造

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

テスト

TaskMateAIでは、機能の信頼性を確保するため、包括的なテストスイートを提供しています。

テストの構成

テストは以下のディレクトリ構造で管理されています：

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

テストの種類

  1. ユニットテスト: アプリケーションの個々のコンポーネントが正しく機能することを確認します
    • test_task_utils.py: タスクの読み書き、ID生成などの基本機能をテスト
    • test_mcp_tools.py: MCPツールの機能（タスクの作成、更新、完了など）をテスト
    • test_agent_projects.py: エージェントIDとプロジェクト管理機能をテスト
  2. 統合テスト: 複数のコンポーネントが連携して正しく動作することを確認します（将来拡張予定）

テスト実行方法

以下のコマンドを使用してテストを実行できます：

  1. すべてのテストを実行：
cd /path/to/TaskMateAI uv run python -m pytest -xvs
  1. 特定のテストファイルを実行：
uv run python -m pytest -xvs tests/unit/test_task_utils.py
  1. 特定のテストクラスを実行：
uv run python -m pytest -xvs tests/unit/test_mcp_tools.py::TestMCPTools
  1. 特定のテスト関数を実行：
uv run python -m pytest -xvs tests/unit/test_task_utils.py::TestTaskUtils::test_read_tasks_with_data

テスト引数の説明:

  • -x: エラーが発生した時点でテストを停止します
  • -v: 詳細な出力を表示します
  • -s: テスト中の標準出力を表示します

修正予定項目

  • タスクテンプレート機能の実装
  • タスク間の依存関係管理システムの構築
  • スケジュール機能の追加
  • タグによるタスク分類システムの導入
  • マイルストーン管理機能の実装

ライセンス

MIT

著者

NewAITees

This server cannot be installed

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

AI-driven task management application that operates via MCP, enabling autonomous creation, organization, and execution of tasks with support for subtasks, priorities, and progress tracking.

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