Supports configuration through environment variables, allowing customization of prompts and system behavior without modifying code.
Leverages Node.js as the runtime environment for the task management system, enabling efficient execution of the MCP server and its task management capabilities.
Uses TypeScript to provide a type-safe development environment for the task management system, enhancing code reliability and maintainability.
🚀 モデルコンテキストプロトコル (MCP) に基づくインテリジェントなタスク管理システム。AI エージェントに効率的なプログラミング ワークフロー フレームワークを提供します。
Shrimp Task Manager は、体系的なプログラミング、タスク メモリ管理メカニズムの強化、冗長で反復的なコーディング作業の効率的な回避のために、構造化されたワークフローを通じてエージェントをガイドします。
Shrimp Task Manager は、ガイド付きワークフローと体系的なタスク管理を通じて、AI 支援プログラミングへの構造化されたアプローチを提供します。
Shrimpは、AIエージェントがプロジェクトをより深く理解し、プロジェクトで作業できるようにするためのプロンプトテンプレートです。一連のプロンプトを使用することで、エージェントがプロジェクト固有のニーズや慣例に厳密に適合するようにします。
新しいプロジェクトで作業する際は、エージェントに「init project rules（プロジェクトルールを初期化）」と指示するだけです。これにより、エージェントはプロジェクトの特定の要件と構造に合わせて一連のルールを生成します。
機能を開発または更新するには、「plan task [説明]」コマンドを使用してください。システムは事前に確立されたルールを参照し、プロジェクトを理解しようと試み、関連するコードセクションを検索し、プロジェクトの現在の状態に基づいて包括的な計画を提案します。
計画プロセス中、Shrimpはエージェントを複数の思考ステップに導きます。このプロセスを確認し、間違った方向に進んでいると感じた場合はフィードバックを提供できます。途中で中断して自分の見解を伝えるだけで、エージェントはあなたのフィードバックを取り入れ、計画プロセスを続行します。
計画に満足したら、「タスク実行 [タスク名またはID]」を使用して実行します。タスク名またはIDを指定しない場合は、システムが自動的に最も優先度の高いタスクを特定して実行します。
各タスクを手動で介入せずにすべてのタスクを順番に実行したい場合は、「連続モード」を使用してタスク キュー全体を自動的に処理します。
LLMトークンの制限により、長時間の会話中にコンテキストが失われる場合があります。その場合は、新しいチャットセッションを開き、エージェントに実行を続行するよう指示してください。システムは中断したところから再開するため、タスクの詳細やコンテキストを再度伝える必要はありません。
TEMPLATES_USE環境変数を設定することで、システムプロンプトの言語を切り替えることができます。デフォルトではen (英語) とzh (中国語繁体字) がサポートされています。さらに、既存のテンプレートディレクトリ (例: src/prompts/templates_en ) をDATA_DIRで指定した場所にコピーし、変更を加えた上で、 TEMPLATES_USEにカスタムテンプレートディレクトリ名を指定することもできます。これにより、プロンプトをより詳細にカスタマイズできます。詳細な手順については、こちらをご覧ください。
Shrimp Task Manager には長期記憶機能があり、タスク実行履歴を自動的に保存し、新しいタスクを計画するときに参照エクスペリエンスを提供します。
タスクメモリ機能を効果的に使用することで、システムは継続的に経験を蓄積し、知能レベルと作業効率を継続的に向上させることができます。
Thought Chain 機能は、構造化された思考を通じて問題解決を強化します。
有効にすると (デフォルト設定)、システムはprocess_thoughtツールを使用してエージェントを段階的に推論し、実装前に徹底的な問題分析を確実に実行します。
プロジェクト ルール機能は、コードベース全体の一貫性を維持するのに役立ちます。
⚠️ 推奨事項：プロジェクトの規模が拡大したり、大幅な変更があったりする場合は、プロジェクトルールを初期化してください。これにより、複雑さが増しても一貫性と品質を維持できます。
次の場合に、 init_project_rulesツールを使用してプロジェクト標準を設定または更新します。
シンプルな自然言語コマンドを使用して、この機能に簡単にアクセスできます。
このツールは、コードベースが拡張されたり、大幅な構造変更が行われたりする場合、特に価値があり、プロジェクトのライフサイクル全体を通じて一貫した開発プラクティスを維持するのに役立ちます。
Smithery経由で Claude Desktop 用の Shrimp Task Manager を自動的にインストールするには:
Shrimp タスク マネージャーは、Cursor IDE などのモデル コンテキスト プロトコルをサポートする任意のクライアントで使用できます。
Shrimp タスク マネージャーには、グローバル構成とプロジェクト固有の構成という 2 つの構成方法があります。
~/.cursor/mcp.jsonにあります)mcpServersセクションに次の構成を追加します。⚠️
/mcp-shrimp-task-manager実際のパスに置き換えてください。
各プロジェクトに専用の構成を設定して、異なるプロジェクトに独立したデータ ディレクトリを使用することもできます。
.cursorディレクトリを作成するmcp.jsonファイルを作成します。DATA_DIRパラメータは、Shrimp Task Managerがタスクデータ、会話ログ、その他の情報を保存するディレクトリです。このパラメータを正しく設定することは、システムの正常な動作に不可欠です。このパラメータは絶対パスで指定する必要があります。相対パスを使用すると、システムがデータディレクトリを誤って検出し、データの損失や機能障害が発生する可能性があります。
警告: 相対パスを使用すると、次の問題が発生する可能性があります。
- データファイルが見つからないため、システムの初期化に失敗しました
- タスクのステータスが失われたり、正しく保存できなかったりする
- 異なる環境間でのアプリケーションの動作が一貫していない
- システムがクラッシュしたり起動に失敗したり
Shrimpタスクマネージャーは環境変数を介してプロンプトの動作をカスタマイズできるため、コードを変更することなくAIアシスタントの応答を微調整できます。これらの変数は、設定ファイルまたは.envファイルで設定できます。
カスタマイズ方法は 2 つあります。
MCP_PROMPT_[FUNCTION_NAME] ）：デフォルトのプロンプトを完全に置き換えますMCP_PROMPT_[FUNCTION_NAME]_APPEND ）：既存のプロンプトにコンテンツを追加するさらに、他のシステム構成変数もあります。
trueデフォルト）に設定すると、システムはユーザーにprocess_thoughtツールを用いた段階的な推論を促します。false false設定すると、システムは詳細な思考プロセスを省略し、 analyze_taskを用いて直接分析結果を送信します。enです。現在利用可能なオプションはenとzhです。カスタムテンプレートを使用するには、 src/prompts/templates_enディレクトリをDATA_DIRで指定された場所にコピーし、コピーしたディレクトリの名前を変更し（例： my_templates ）、 TEMPLATES_USEを新しいディレクトリ名（例： my_templates ）に設定します。サポートされているパラメータや例など、プロンプトのカスタマイズの詳細な手順については、 『プロンプト カスタマイズ ガイド』を参照してください。
カーソル設定 => 機能 => カスタム モードを有効にして、次の 2 つのモードを構成できます。
💡 ニーズに応じて適切なモードを選択してください。
- タスクを計画するときにTaskPlannerモードを使用する
- タスクを実行するときはTaskExecutorモードを使用する
ツールがカスタム モードをサポートしていない場合は、次の操作を実行できます。
Please plan the following task: ......やPlease start executing the task...などの単純なコマンドを直接使用します。設定後、次のツールを使用できます。
| カテゴリ | ツール名 | 説明 |
|---|---|---|
| タスク計画 | plan_task | タスクの計画を開始する |
| タスク分析 | analyze_task | タスク要件の詳細な分析 |
process_thought | 複雑な問題に対する段階的な推論 | |
| ソリューション評価 | reflect_task | ソリューションコンセプトの反映と改善 |
| プロジェクト管理 | init_project_rules | プロジェクトの標準とルールを初期化または更新する |
| タスク管理 | split_tasks | タスクをサブタスクに分割する |
list_tasks | すべてのタスクとステータスを表示する | |
query_task | タスクの検索と一覧表示 | |
get_task_detail | 完了したタスクの詳細を表示する | |
delete_task | 未完了のタスクを削除する | |
| タスク実行 | execute_task | 特定のタスクを実行する |
verify_task | タスクの完了を確認する | |
complete_task | タスクを完了としてマークする |
このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。
最適なエクスペリエンスを得るには、次のモデルを使用することをお勧めします。
モデル間の学習方法や理解能力の違いにより、同じプロンプトに対して異なるモデルを使用すると結果が異なる場合があります。このプロジェクトは、Claude 3.7およびGemini 2.5向けに最適化されています。
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remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
MCP Shrimp Task Managerは、思考の連鎖、リフレクション、そしてスタイルの一貫性を重視したAIエージェント向けのタスクツールです。依存関係の追跡と反復的な改良により、自然言語を構造化された開発タスクに変換し、推論AIシステムにおいてエージェントのような開発者の行動を可能にします。