TaskMateAI
AI/MCP TODO 태스크 관리 애플리케이션
TaskMateAI는 AI가 자율적으로 태스크를 관리 및 실행하기 위한 간단한 태스크 관리 어플리케이션으로 MCP(Model Context Protocol)를 통해 조작할 수 있습니다.
특징
- MCP를 통한 작업 생성 및 관리
- 하위 작업 지원
- 우선순위에 기반한 작업 처리
- 작업 진행 관리 및 보고 기능
- 노트 추가 기능
- JSON 파일로 데이터 지속성
- 에이전트 ID로 다중 AI 작업 관리
- 프로젝트별로 작업 정리
설치
전제 조건
- 파이썬 3.12 이상
- uv (Python 패키지 관리자)
- WSL (Windows Subsystem for Linux) ※Windows 환경의 경우
설치 절차
- 리포지토리 복제 또는 다운로드:
- 필요한 패키지 설치:
사용방법
애플리케이션 시작
WSL 환경에서 다음과 같이 응용 프로그램을 실행할 수 있습니다.
MCP 구성
MCP에서 사용하기 위한 설정 예:
사용 가능한 MCP 도구
TaskMateAI는 다음 MCP 도구를 제공합니다.
- get_tasks - 태스크 리스트의 취득(스테이터스나 우선도로 필터링 가능)
- get_next_task - 우선순위가 높은 다음 태스크 가져오기(자동으로 진행 중인 상태로 업데이트)
- create_task - 새 태스크 작성(하위 태스크 포함)
- update_progress - 태스크 진행 업데이트
- complete_task - 작업을 완료로 표시
- add_subtask - 기존 작업에 하위 작업 추가
- update_subtask - 하위 작업의 상태 업데이트
- add_note - 작업에 노트 추가
- list_agents - 사용 가능한 에이전트 ID 목록을 가져옵니다.
- list_projects - 특정 에이전트와 관련된 프로젝트 목록을 가져옵니다.
데이터 형식
작업은 다음과 같은 구조로 관리됩니다.
데이터 저장
작업 데이터는 계층 구조로 저장됩니다.
각 태스크 파일은 애플리케이션이 실행될 때 자동으로 생성되고 갱신됩니다.
에이전트 및 프로젝트 관리
특정 에이전트 및 프로젝트의 작업을 관리하는 방법은 다음과 같습니다.
- MCP 설정에서 기본 에이전트 지정 :
defaultArguments
에서agent_id
를 지정하면 모든 요청에서 자동으로 사용됩니다. - AI 대화에서 프로젝트 지정 : 대화에서 "프로젝트 X에 새 작업 추가" 등을 지정할 수 있습니다.
- AI에서 직접 지정 : 요청 매개변수에
agent_id
및project_name
포함할 수 있습니다.
프로젝트 구조
테스트
TaskMateAI는 기능의 신뢰성을 보장하기 위해 포괄적인 테스트 스위트를 제공합니다.
테스트 구성
테스트는 다음 디렉토리 구조로 관리됩니다.
테스트 유형
- 단위 테스트 : 애플리케이션의 개별 구성 요소가 올바르게 작동하는지 확인합니다.
test_task_utils.py
: 작업 읽기, 쓰기 및 ID 생성과 같은 기본 기능 테스트test_mcp_tools.py
: MCP 도구의 기능 (작업 생성, 업데이트, 완료 등) 테스트test_agent_projects.py
: 에이전트 ID 및 프로젝트 관리 기능 테스트
- 통합 테스트 : 여러 구성 요소가 함께 작동하여 올바르게 작동하는지 확인합니다(향후 확장 예정)
테스트 실행 방법
다음 명령을 사용하여 테스트를 실행할 수 있습니다.
- 모든 테스트 실행:
- 특정 테스트 파일 실행:
- 특정 테스트 클래스 실행:
- 특정 테스트 함수 실행:
테스트 인수 설명:
-x
: 오류가 발생하면 테스트를 중지합니다.-v
: 자세한 출력을 표시합니다.-s
: 테스트중인 표준 출력을 표시합니다.
수정 예정 항목
- 작업 템플릿 기능 구현
- 작업 간 종속성 관리 시스템 구축
- 스케줄 기능 추가
- 태그별 태스크 분류 시스템 도입
- 마일스톤 관리 기능 구현
라이센스
MIT
저자
This server cannot be installed
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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