🚀 Ein intelligentes Aufgabenverwaltungssystem basierend auf dem Model Context Protocol (MCP), das ein effizientes Programmier-Workflow-Framework für KI-Agenten bietet.
Shrimp Task Manager führt Agenten durch strukturierte Arbeitsabläufe zur systematischen Programmierung, verbessert die Mechanismen zur Aufgabenspeicherverwaltung und vermeidet effektiv redundante und sich wiederholende Codierungsarbeiten.
ENABLE_GUI=true in Ihrer .env Datei festlegen. Wenn aktiviert, wird eine WebGUI.md Datei mit der Zugriffsadresse in Ihrem DATA_DIR erstellt.Shrimp Task Manager bietet einen strukturierten Ansatz für KI-gestützte Programmierung durch geführte Arbeitsabläufe und systematisches Aufgabenmanagement.
Shrimp ist im Wesentlichen eine Eingabeaufforderungsvorlage, die KI-Agenten dabei unterstützt, Ihr Projekt besser zu verstehen und damit zu arbeiten. Mithilfe einer Reihe von Eingabeaufforderungen stellt Shrimp sicher, dass der Agent die spezifischen Anforderungen und Konventionen Ihres Projekts optimal erfüllt.
Wenn Sie mit einem neuen Projekt arbeiten, teilen Sie dem Agenten einfach mit, dass er die Projektregeln initialisieren soll. Dadurch generiert der Agent einen Satz von Regeln, die auf die spezifischen Anforderungen und die Struktur Ihres Projekts zugeschnitten sind.
Um Funktionen zu entwickeln oder zu aktualisieren, verwenden Sie den Befehl „Planaufgabe [Ihre Beschreibung]“. Das System greift auf die zuvor festgelegten Regeln zurück, versucht, Ihr Projekt zu verstehen, sucht nach relevanten Codeabschnitten und schlägt Ihnen basierend auf dem aktuellen Stand Ihres Projekts einen umfassenden Plan vor.
Während des Planungsprozesses führt Shrimp den Agenten durch mehrere Denkschritte. Sie können diesen Prozess überprüfen und Feedback geben, wenn Sie das Gefühl haben, dass er in die falsche Richtung geht. Unterbrechen Sie einfach und teilen Sie Ihre Perspektive mit – der Agent wird Ihr Feedback berücksichtigen und den Planungsprozess fortsetzen.
Wenn Sie mit dem Plan zufrieden sind, führen Sie ihn mit „Aufgabe [Aufgabenname oder -ID] ausführen“ aus. Wenn Sie weder einen Aufgabennamen noch eine -ID angeben, ermittelt das System automatisch die Aufgabe mit der höchsten Priorität und führt sie aus.
Wenn Sie alle Aufgaben lieber nacheinander ausführen möchten, ohne bei jeder Aufgabe manuell eingreifen zu müssen, verwenden Sie den „kontinuierlichen Modus“, um die gesamte Aufgabenwarteschlange automatisch zu verarbeiten.
Aufgrund von LLM-Token-Limits kann bei längeren Gesprächen der Kontext verloren gehen. Öffnen Sie in diesem Fall einfach eine neue Chat-Sitzung und bitten Sie den Agenten, die Ausführung fortzusetzen. Das System setzt die Ausführung dort fort, wo es aufgehört hat, ohne dass Sie die Aufgabendetails oder den Kontext erneut eingeben müssen.
Sie können die Sprache der Systemansagen ändern, indem Sie die Umgebungsvariable TEMPLATES_USE setzen. Standardmäßig werden en (Englisch) und zh (traditionelles Chinesisch) unterstützt. Sie können außerdem ein vorhandenes Vorlagenverzeichnis (z. B. src/prompts/templates_en ) an den durch DATA_DIR angegebenen Speicherort kopieren, bearbeiten und TEMPLATES_USE anschließend auf Ihr benutzerdefiniertes Vorlagenverzeichnis verweisen lassen. Dies ermöglicht eine umfassendere Anpassung der Ansagen. Detaillierte Anweisungen finden Sie hier.
Shrimp Task Manager verfügt über Langzeitgedächtnisfunktionen, speichert automatisch den Verlauf der Aufgabenausführung und bietet Referenzerfahrungen bei der Planung neuer Aufgaben.
Durch die effektive Nutzung der Aufgabenspeicherfunktion kann das System kontinuierlich Erfahrungen sammeln, wobei sich Intelligenzniveau und Arbeitseffizienz kontinuierlich verbessern.
Die Funktion „Projektregeln“ hilft dabei, die Konsistenz Ihrer Codebasis aufrechtzuerhalten:
⚠️ Empfehlung : Initialisieren Sie Projektregeln, wenn Ihr Projekt größer wird oder wesentliche Änderungen erfährt. Dies trägt dazu bei, Konsistenz und Qualität bei zunehmender Komplexität aufrechtzuerhalten.
Verwenden Sie das Tool init_project_rules , um Projektstandards einzurichten oder zu aktualisieren, wenn:
Sie können mit einfachen Befehlen in natürlicher Sprache problemlos auf diese Funktion zugreifen:
Dieses Tool ist besonders wertvoll, wenn Ihre Codebasis erweitert wird oder erhebliche strukturelle Änderungen erfährt, da es dabei hilft, während des gesamten Projektlebenszyklus konsistente Entwicklungspraktiken aufrechtzuerhalten.
So installieren Sie Shrimp Task Manager für Claude Desktop automatisch über Smithery :
Shrimp Task Manager kann mit jedem Client verwendet werden, der das Model Context Protocol unterstützt, beispielsweise Cursor IDE.
Shrimp Task Manager bietet zwei Konfigurationsmethoden: globale Konfiguration und projektspezifische Konfiguration.
~/.cursor/mcp.json ).mcpServers die folgende Konfiguration hinzu:⚠️ Bitte ersetzen Sie
/mcp-shrimp-task-managerdurch Ihren tatsächlichen Pfad.
Sie können auch dedizierte Konfigurationen für jedes Projekt einrichten, um unabhängige Datenverzeichnisse für verschiedene Projekte zu verwenden:
.cursor -Verzeichnis im Projektstammmcp.json Datei mit folgendem Inhalt:Der Parameter DATA_DIR gibt das Verzeichnis an, in dem Shrimp Task Manager Aufgabendaten, Konversationsprotokolle und weitere Informationen speichert. Die korrekte Einstellung dieses Parameters ist für den normalen Systembetrieb entscheidend. Dieser Parameter muss einen absoluten Pfad verwenden. Die Verwendung eines relativen Pfads kann dazu führen, dass das System das Datenverzeichnis falsch findet, was zu Datenverlust oder Funktionsausfällen führen kann.
Warnung : Die Verwendung relativer Pfade kann die folgenden Probleme verursachen:
- Datendateien wurden nicht gefunden, was zu einem Fehler bei der Systeminitialisierung führt
- Verlust des Aufgabenstatus oder Unfähigkeit, richtig zu speichern
- Inkonsistentes Anwendungsverhalten in unterschiedlichen Umgebungen
- Systemabstürze oder Startfehler
Der Shrimp Task Manager unterstützt die Anpassung des Eingabeverhaltens durch Umgebungsvariablen. So können Sie die Antworten des KI-Assistenten optimieren, ohne den Code zu ändern. Sie können diese Variablen in der Konfiguration oder über eine .env Datei festlegen:
Es gibt zwei Anpassungsmethoden:
MCP_PROMPT_[FUNCTION_NAME] ): Ersetzen Sie die Standard-Eingabeaufforderung vollständigMCP_PROMPT_[FUNCTION_NAME]_APPEND ): Inhalt zur vorhandenen Eingabeaufforderung hinzufügenDarüber hinaus gibt es weitere Systemkonfigurationsvariablen:
en . Derzeit verfügbare Optionen sind en und zh . Um benutzerdefinierte Vorlagen zu verwenden, kopieren Sie das Verzeichnis src/prompts/templates_en an den durch DATA_DIR angegebenen Speicherort, benennen Sie das kopierte Verzeichnis um (z. B. in my_templates ) und setzen Sie TEMPLATES_USE auf den neuen Verzeichnisnamen (z. B. my_templates ).Ausführliche Anweisungen zum Anpassen von Eingabeaufforderungen, einschließlich unterstützter Parameter und Beispiele, finden Sie im Handbuch zur Eingabeaufforderungsanpassung .
Sie können Cursoreinstellungen => Funktionen => Benutzerdefinierte Modi aktivieren und die folgenden zwei Modi konfigurieren:
💡 Wählen Sie den passenden Modus entsprechend Ihren Anforderungen:
- Verwenden Sie den TaskPlanner -Modus beim Planen von Aufgaben
- Verwenden Sie beim Ausführen von Aufgaben den TaskExecutor -Modus
Wenn Ihr Tool keine benutzerdefinierten Modi unterstützt, können Sie:
Please plan the following task: ...... oder Please start executing the task...Nach der Konfiguration können Sie die folgenden Tools verwenden:
| Kategorie | Werkzeugname | Beschreibung |
|---|---|---|
| Aufgabenplanung | plan_task | Beginnen Sie mit der Aufgabenplanung |
| Aufgabenanalyse | analyze_task | Tiefgehende Analyse der Aufgabenanforderungen |
process_thought | Schrittweises Denken für komplexe Probleme | |
| Lösungsbewertung | reflect_task | Lösungskonzepte reflektieren und verbessern |
| Projektmanagement | init_project_rules | Initialisieren oder aktualisieren Sie Projektstandards und -regeln |
| Aufgabenverwaltung | split_tasks | Aufgaben in Unteraufgaben aufteilen |
list_tasks | Alle Aufgaben und Status anzeigen | |
query_task | Suchen und Auflisten von Aufgaben | |
get_task_detail | Vollständige Aufgabendetails anzeigen | |
delete_task | Unerledigte Aufgaben löschen | |
| Aufgabenausführung | execute_task | Ausführen bestimmter Aufgaben |
verify_task | Überprüfen der Aufgabenerledigung |
Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert – Einzelheiten finden Sie in der Datei LICENSE .
Für das beste Erlebnis empfehlen wir die Verwendung der folgenden Modelle:
Aufgrund unterschiedlicher Trainingsmethoden und Verständnisfähigkeiten der verschiedenen Modelle kann die Verwendung anderer Modelle bei denselben Eingabeaufforderungen zu unterschiedlichen Ergebnissen führen. Dieses Projekt wurde für Claude 3.7 und Gemini 2.5 optimiert.
You must be authenticated.
MCP Shrimp Task Manager ist ein Task-Tool für KI-Agenten, das Wert auf Gedankenkette, Reflexion und Stilkonsistenz legt. Es konvertiert natürliche Sprache in strukturierte Entwicklungsaufgaben mit Abhängigkeitsverfolgung und iterativer Verfeinerung und ermöglicht so agentenähnliches Entwicklerverhalten in logisch denkenden KI-Systemen.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/cjo4m06/mcp-shrimp-task-manager'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server