taskqueue-mcp

MCP タスクマネージャー

MCPタスクマネージャー（ npmパッケージ：taskqueue-mcp ）は、AIタスク管理のためのモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーです。このツールは、AIアシスタントが複数ステップのタスクを構造的に処理するのを支援し、オプションでユーザー承認チェックポイントも設定できます。

特徴

• 複数のステップによるタスク計画
• 進捗状況の追跡
• 完了したタスクのユーザー承認
• プロジェクト完了承認
• タスク詳細の視覚化
• タスクステータス状態管理
• タスクの検査と管理のための拡張CLI

基本設定

通常、Claude Desktop、Cursor、またはその他の MCP クライアントでツール構成を次のように設定します。

CLI ユーティリティを使用するには、次のコマンドを使用できます。

使用可能なコマンドとオプションが表示されます。

詳細設定

タスクマネージャーは、プロジェクト計画を生成するための複数のLLMプロバイダーをサポートしています。使用するプロバイダーに応じて、以下の環境変数を1つ以上設定できます。

• OPENAI_API_KEY : OpenAIモデル（例：GPT-4）を使用するために必要
• GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY : GoogleのGeminiモデルを使用するために必要
• DEEPSEEK_API_KEY : Deepseekモデルを使用するために必要

CLI を使用してプロジェクト プランを生成するには、シェルで次の環境変数を設定します。

または、MCP クライアント構成にそれらを含めて、MCP ツール呼び出しを使用してプロジェクト プランを生成することもできます。

利用可能なMCPツール

TaskManager は、各操作に固有の専用ツールを備えた直接ツール インターフェイスを使用するようになりました。

プロジェクト管理ツール

• list_projects : システム内のすべてのプロジェクトを一覧表示します
• read_project : 特定のプロジェクトの詳細を取得します
• create_project : 初期タスクを含む新しいプロジェクトを作成する
• delete_project : プロジェクトを削除する
• add_tasks_to_project : 既存のプロジェクトに新しいタスクを追加します
• finalize_project : すべてのタスクが完了したらプロジェクトを確定します

タスク管理ツール

• list_tasks : 特定のプロジェクトのすべてのタスクを一覧表示します
• read_task : 特定のタスクの詳細を取得する
• create_task : プロジェクトに新しいタスクを作成する
• update_task : タスクのプロパティ（タイトル、説明、ステータス）を変更します
• delete_task : プロジェクトからタスクを削除します
• approve_task : 完了したタスクを承認する
• get_next_task : プロジェクト内の次の保留中のタスクを取得します
• mark_task_done : タスクを詳細とともに完了としてマークします

タスクのステータスとワークフロー

タスクには、次のいずれかのステータス フィールドがあります。

• not started : タスクはまだ開始されていません
• in progress : タスクは現在作業中です
• done : タスクが完了しました（ completedDetailsが必要です）

ステータス遷移ルール

システムは、タスク ステータスの遷移に対して次のルールを適用します。

• タスクは、定義された有効な遷移を持つ特定のワークフローに従います。
  • not startedから： in progressにのみ移動できます
  • in progressから: doneに移動するか、 not startedに戻すことができます
  • doneから: 追加作業が必要な場合はin progressに戻すことができます
• タスクが「完了」とマークされた場合、完了した内容を文書化するためにcompletedDetailsフィールドを提供する必要があります。
• 承認されたタスクは変更できません
• プロジェクトは、すべてのタスクが完了して承認された場合にのみ承認されます。

これらのルールは、タスクの進行状況の整合性を維持し、完了した作業の適切な文書化を保証するのに役立ちます。

使用ワークフロー

このタスク マネージャーを使用する LLM の一般的なワークフローは次のようになります。

1. create_project : 初期タスクでプロジェクトを開始する
2. get_next_task : 最初の保留中のタスクを取得する
3. タスクに取り組む
4. mark_task_done : タスクを詳細とともに完了としてマークする
5. 承認を待つ（ユーザーはCLI経由でapprove_taskを呼び出す必要があります）
6. get_next_task : 次の保留中のタスクを取得する
7. すべてのタスクが完了するまで手順3～6を繰り返します
8. finalize_project : プロジェクトを完了する（ユーザーの承認が必要）

CLIコマンド

タスク承認

タスクの承認は、CLI コマンドを通じてユーザーによってのみ制御されます。

オプション:

• -f, --force : タスクが完了としてマークされていない場合でも承認を強制する

注意: タスクは、承認される前に完了した詳細とともに「完了」としてマークされる必要があります (--force を使用していない場合)。

タスクとプロジェクトの一覧表示

CLI には、すべてのプロジェクトとタスクを一覧表示するコマンドが用意されています。

特定のプロジェクトの詳細を表示するには:

このコマンドは、システム内のすべてのプロジェクトまたは特定のプロジェクトに関する次のような情報を表示します。

• プロジェクトIDと初期プロンプト
• 完了ステータス
• タスクの詳細（タイトル、説明、ステータス、承認）
• 進捗指標（承認済み/完了済み/合計タスク）

データスキーマとストレージ

ファイルの場所

タスク マネージャーは、サーバーと CLI の両方からアクセスできる必要がある JSON ファイルにデータを保存します。

デフォルトのプラットフォーム固有の場所は次のとおりです。

• Linux : ~/.local/share/taskqueue-mcp/tasks.json
• macOS : ~/Library/Application Support/taskqueue-mcp/tasks.json
• Windows : %APPDATA%\taskqueue-mcp\tasks.json

タスクデータの保存にカスタムファイルパスを使用することは推奨されません。MCPサーバーとCLIの両方に同じパスを設定する必要があるため、相互に連携できなくなります。カスタムパスを使用したい場合は、MCPクライアント設定でTASK_MANAGER_FILE_PATH環境変数を設定できます。

次に、CLI を実行する前に、シェルで同じパスをエクスポートする必要があります。

データスキーマ

JSON ファイルは次の構造を使用します。

ライセンス

マサチューセッツ工科大学