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.
🚀 AI 에이전트를 위한 효율적인 프로그래밍 워크플로 프레임워크를 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반의 지능형 작업 관리 시스템입니다.
Shrimp Task Manager는 체계적인 프로그래밍을 위한 구조화된 워크플로를 통해 에이전트를 안내하고, 작업 메모리 관리 메커니즘을 향상시키며, 중복되고 반복적인 코딩 작업을 효과적으로 방지합니다.
Shrimp Task Manager는 가이드 워크플로와 체계적인 작업 관리를 통해 AI 지원 프로그래밍에 대한 체계적인 접근 방식을 제공합니다.
Shrimp는 AI 에이전트가 프로젝트를 더 잘 이해하고 작업할 수 있도록 안내하는 프롬프트 템플릿입니다. 일련의 프롬프트를 사용하여 에이전트가 프로젝트의 특정 요구 사항과 규칙을 긴밀하게 준수하도록 합니다.
새 프로젝트를 진행할 때는 에이전트에게 "init project rules"라고 알려주기만 하면 됩니다. 이렇게 하면 에이전트가 프로젝트의 특정 요구 사항과 구조에 맞는 규칙 세트를 생성합니다.
기능을 개발하거나 업데이트하려면 "plan task [설명]" 명령을 사용하세요. 시스템은 기존에 설정된 규칙을 참조하여 프로젝트를 이해하고, 관련 코드 섹션을 검색하여 프로젝트의 현재 상태를 기반으로 포괄적인 계획을 제안합니다.
계획 과정에서 Shrimp는 상담원이 여러 단계의 사고 과정을 거치도록 안내합니다. 이 과정을 검토하고 잘못된 방향으로 가고 있다고 생각되면 피드백을 제공할 수 있습니다. 중간에 잠시 멈춰서 의견을 공유해 주세요. 상담원은 피드백을 반영하여 계획 과정을 계속 진행할 것입니다.
계획에 만족하면 "execute task [작업 이름 또는 ID]"를 사용하여 실행하세요. 작업 이름이나 ID를 지정하지 않으면 시스템이 자동으로 우선순위가 가장 높은 작업을 식별하여 실행합니다.
각 작업에 대한 수동 개입 없이 모든 작업을 순서대로 실행하려면 "연속 모드"를 사용하여 전체 작업 대기열을 자동으로 처리합니다.
LLM 토큰 제한으로 인해 장시간 대화 중에는 문맥이 손실될 수 있습니다. 이 경우 새 채팅 세션을 열고 상담원에게 실행을 계속하도록 요청하세요. 시스템은 작업 세부 정보나 문맥을 다시 입력할 필요 없이 중단된 부분부터 다시 시작합니다.
TEMPLATES_USE 환경 변수를 설정하여 시스템 프롬프트 언어를 전환할 수 있습니다. 기본적으로 en (영어)과 zh (중국어 번체)를 지원합니다. 또한 기존 템플릿 디렉터리(예: src/prompts/templates_en )를 DATA_DIR 에 지정된 위치로 복사하고 수정한 후 TEMPLATES_USE 에 사용자 지정 템플릿 디렉터리 이름을 지정할 수 있습니다. 이렇게 하면 프롬프트를 더욱 세부적으로 사용자 지정할 수 있습니다. 자세한 지침은 다음을 참조하세요.
Shrimp Task Manager는 장기 메모리 기능을 갖추고 있어 작업 실행 내역을 자동으로 저장하고 새로운 작업을 계획할 때 참고 경험을 제공합니다.
업무 메모리 기능을 효과적으로 활용함으로써 시스템은 지속적으로 경험을 축적할 수 있으며, 지능 수준과 업무 효율성이 지속적으로 향상됩니다.
Thought Chain 기능은 체계적인 사고를 통해 문제 해결 능력을 향상시킵니다.
이 기능을 활성화하면(기본 설정), 시스템은 process_thought 도구를 사용하여 에이전트가 단계별 추론을 수행하도록 안내하여 구현하기 전에 철저한 문제 분석을 보장합니다.
프로젝트 규칙 기능은 코드베이스 전반의 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
⚠️ 권장 사항 : 프로젝트 규모가 커지거나 상당한 변경 사항이 발생할 경우 프로젝트 규칙을 초기화하세요. 이렇게 하면 복잡성이 증가하더라도 일관성과 품질을 유지하는 데 도움이 됩니다.
다음과 같은 경우 init_project_rules 도구를 사용하여 프로젝트 표준을 설정하거나 업데이트하세요.
간단한 자연어 명령을 사용하면 이 기능에 쉽게 액세스할 수 있습니다.
이 도구는 코드베이스가 확장되거나 상당한 구조적 변경이 발생할 때 특히 유용하며, 프로젝트 수명 주기 전체에서 일관된 개발 관행을 유지하는 데 도움이 됩니다.
Smithery 를 통해 Claude Desktop용 Shrimp Task Manager를 자동으로 설치하려면:
지엑스피1
Shrimp Task Manager는 Cursor IDE와 같이 모델 컨텍스트 프로토콜을 지원하는 모든 클라이언트와 함께 사용할 수 있습니다.
Shrimp Task Manager는 글로벌 구성과 프로젝트별 구성이라는 두 가지 구성 방법을 제공합니다.
~/.cursor/mcp.json 에 위치).mcpServers 섹션에 다음 구성을 추가합니다.⚠️
/mcp-shrimp-task-manager실제 경로로 바꿔주세요.
또한 각 프로젝트에 대해 전용 구성을 설정하여 다양한 프로젝트에 대해 독립적인 데이터 디렉터리를 사용할 수 있습니다.
.cursor 디렉토리를 만듭니다.mcp.json 파일을 만듭니다.DATA_DIR 매개변수 는 Shrimp Task Manager가 작업 데이터, 대화 로그 및 기타 정보를 저장하는 디렉터리입니다. 이 매개변수를 올바르게 설정하는 것은 시스템의 정상적인 작동에 매우 중요합니다. 이 매개변수는 절대 경로를 사용해야 합니다. 상대 경로를 사용하면 시스템이 데이터 디렉터리를 잘못 찾아 데이터 손실 또는 기능 장애가 발생할 수 있습니다.
경고 : 상대 경로를 사용하면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.
- 데이터 파일을 찾을 수 없어 시스템 초기화에 실패했습니다.
- 작업 상태 손실 또는 올바르게 저장할 수 없음
- 다양한 환경에서 일관되지 않은 애플리케이션 동작
- 시스템 충돌 또는 시작 실패
Shrimp Task Manager는 환경 변수를 통해 프롬프트 동작을 사용자 지정할 수 있도록 지원하므로 코드를 수정하지 않고도 AI 어시스턴트의 응답을 세부적으로 조정할 수 있습니다. 이러한 변수는 구성 파일이나 .env 파일을 통해 설정할 수 있습니다.
두 가지 사용자 정의 방법이 있습니다.
MCP_PROMPT_[FUNCTION_NAME] ): 기본 프롬프트를 완전히 대체합니다.MCP_PROMPT_[FUNCTION_NAME]_APPEND ): 기존 프롬프트에 콘텐츠 추가또한, 다른 시스템 구성 변수도 있습니다.
true (기본값)로 설정하면 시스템은 사용자가 단계별 추론을 위해 process_thought 도구를 사용하도록 안내합니다. false 로 설정하면 시스템은 자세한 사고 과정을 생략하고 바로 analyze_task 사용하여 분석 결과를 제출합니다.en 입니다. 현재 사용 가능한 옵션은 en 과 zh 입니다. 사용자 지정 템플릿을 사용하려면 src/prompts/templates_en 디렉터리를 DATA_DIR 로 지정된 위치로 복사하고, 복사된 디렉터리의 이름을 변경(예: my_templates )한 후 TEMPLATES_USE 새 디렉터리 이름(예: my_templates )으로 설정합니다.지원되는 매개변수와 예를 포함하여 프롬프트 사용자 정의에 대한 자세한 지침은 프롬프트 사용자 정의 가이드를 참조하세요.
커서 설정 => 기능 => 사용자 정의 모드를 활성화하고 다음 두 가지 모드를 구성할 수 있습니다.
💡 귀하의 필요에 따라 적절한 모드를 선택하세요:
- 작업을 계획할 때 TaskPlanner 모드를 사용하세요.
- 작업을 실행할 때 TaskExecutor 모드를 사용하세요.
도구가 사용자 정의 모드를 지원하지 않는 경우 다음을 수행할 수 있습니다.
Please plan the following task: ...... 또는 Please start executing the task... 와 같은 간단한 명령을 직접 사용하세요.구성 후 다음 도구를 사용할 수 있습니다.
| 범주 | 도구 이름 | 설명 |
|---|---|---|
| 작업 계획 | plan_task | 작업 계획을 시작하세요 |
| 작업 분석 | analyze_task | 업무 요구 사항에 대한 심층 분석 |
process_thought | 복잡한 문제에 대한 단계별 추론 | |
| 솔루션 평가 | reflect_task | 솔루션 개념을 반영하고 개선합니다. |
| 프로젝트 관리 | init_project_rules | 프로젝트 표준 및 규칙을 초기화하거나 업데이트합니다. |
| 작업 관리 | split_tasks | 작업을 하위 작업으로 나누세요 |
list_tasks | 모든 작업 및 상태 표시 | |
query_task | 작업 검색 및 나열 | |
get_task_detail | 완료된 작업 세부 정보 표시 | |
delete_task | 완료되지 않은 작업 삭제 | |
| 작업 실행 | execute_task | 특정 작업 실행 |
verify_task | 작업 완료 확인 | |
complete_task | 작업을 완료된 것으로 표시 |
이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.
최상의 경험을 위해 다음 모델을 사용하는 것이 좋습니다.
모델 간 학습 방법과 이해 능력의 차이로 인해, 다른 모델을 사용하면 동일한 질문에 대한 결과가 달라질 수 있습니다. 이 프로젝트는 Claude 3.7과 Gemini 2.5에 최적화되었습니다.
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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 Manager는 AI 에이전트를 위해 설계된 작업 도구로, 사고의 사슬, 반영, 그리고 스타일 일관성을 강조합니다. 자연어를 종속성 추적 및 반복적인 개선을 통해 구조화된 개발 작업으로 변환하여 추론 AI 시스템에서 에이전트와 유사한 개발자 행동을 구현합니다.