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The server can only run on the client’s local machine because it depends on local resources.
Integrations
Organizes task lists in a repository's .tasks folder, with naming conventions for task identification and completion tracking.
Formats agent plans with proper Markdown structure, organizing content into Overview, Implementation Details, and Next Steps sections, and supporting task list tracking with completion status.
Organizador de tareas de MCP
Un servidor MCP que convierte los planes del agente Cursor en listas de tareas estructuradas en formato Markdown y las organiza en su repositorio. Este servidor le ayuda a realizar un seguimiento de los planes y recomendaciones generados por IA como especificaciones prácticas.
Características
- Extrae automáticamente tareas de los planes del agente Cursor
- Crea una carpeta
.tasks
en su repositorio para la gestión organizada de tareas - Utiliza nombres de archivo descriptivos (por ejemplo, "refactor-authentication.md") para una fácil identificación
- Marca automáticamente las listas de tareas completadas con un prefijo ✅
- Formatea planes con la estructura Markdown adecuada
- Organiza el contenido en Descripción general, Detalles de implementación y Próximos pasos
- Se integra con Claude for Desktop y otros clientes MCP
Instalación
Prerrequisitos
- Python 3.10 o superior
- pip u otro administrador de paquetes de Python
Instalación rápida
Para sistemas basados en Unix (macOS, Linux):
Para Windows:
Instalación manual
Uso con Claude para escritorio
- Instale Claude para escritorio desde claude.ai/download
- Configurar Claude for Desktop para utilizar este servidor MCP:Abra
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
(macOS) o%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
(Windows) y agregue:Copy - Reiniciar Claude para escritorio
- Utilice el servidor preguntándole a Claude sobre sus planes para el cursor, por ejemplo:
- "Convierte este plan de cursor en una lista de tareas llamada 'Refactorización de autenticación' con la descripción 'auth-refactor': [pegar plan]"
- "Crear una lista de tareas de Markdown a partir de la salida del agente de cursor con el título 'Migración de base de datos' y la descripción 'db-migration': [pegar salida]"
- Marcar la tarea 2 como completada en la lista de tareas de auth-refactor.
- "Enumerar todos los archivos de tareas en mi repositorio"
Herramientas disponibles
El servidor proporciona estas herramientas:
1. crear_lista_de_tareas
Cree una nueva lista de tareas y guárdela en la carpeta .tasks.
Parámetros:
title
: Título de la lista de tareasdescription
: Descripción breve de 2 a 3 palabras para el nombre del archivo (por ejemplo, "refactor-authentication")repo_path
: Ruta a la raíz del repositorio (por defecto, el directorio actual)include_metadata
: Si se debe incluir la fecha y hora de creación
2. convertir_plan_en_tareas
Convierte el texto del plan de un agente de Cursor en una lista de tareas formateada de Markdown y guárdala.
Parámetros:
plan_text
: El texto del plan del agente Cursortitle
: Título de la lista de tareasdescription
: Descripción breve de 2 a 3 palabras para el nombre del archivo (por ejemplo, "refactor-authentication")repo_path
: Ruta a la raíz del repositorio (por defecto, el directorio actual)include_metadata
: Si se deben incluir metadatos como fecha y hora
3. agregar_tarea
Agregar una nueva tarea a una lista de tareas existente.
Parámetros:
description
: El identificador de descripción del archivo de lista de tareastask_text
: Texto para la nueva tarearepo_path
: Ruta a la raíz del repositorio (por defecto, el directorio actual)section
: A qué sección agregar la tarea (predeterminada en "Tareas")
4. marcar_tarea_completada
Marcar una tarea específica como completada.
Parámetros:
description
: El identificador de descripción del archivo de lista de tareastask_number
: El número de la tarea a marcar como completadarepo_path
: Ruta a la raíz del repositorio (por defecto, el directorio actual)section
: En qué sección se encuentra la tarea (predeterminado: "Tareas")
5. comprobar_todas_las_tareas_completadas
Verifique si todas las tareas están completas y marque la lista de tareas como completada renombrándola con el prefijo ✅.
Parámetros:
description
: El identificador de descripción del archivo de lista de tareasrepo_path
: Ruta a la raíz del repositorio (por defecto, el directorio actual)
6. lista_de_archivos_de_tareas
Enumere todos los archivos de tareas en el directorio .tasks.
Parámetros:
repo_path
: Ruta a la raíz del repositorio (por defecto, el directorio actual)include_completed
: si se deben incluir listas de tareas completadas en la salida
Cómo funciona
- El servidor crea una carpeta
.tasks
en la raíz de su repositorio - Las listas de tareas se almacenan con nombres de archivo descriptivos basados en descripciones de 2 a 3 palabras.
- Cuando se completan todas las tareas de una lista, el archivo se renombra con un prefijo ✅
- El servidor analiza el texto de entrada del agente de Cursor para extraer tareas
- Extrae tareas utilizando varias técnicas de coincidencia de patrones:
- Pasos numerados (1. Primer paso)
- Viñetas (* Artículo uno)
- Oraciones de tipo tarea que contienen palabras clave como "debería", "debe", "necesita"
- Si no se encuentran tareas claras, organiza el contenido en secciones lógicas
- El resultado se puede rastrear y actualizar a medida que avanzan las tareas.
Ejemplo de flujo de trabajo
- Un agente propone cambios en su sistema de autenticación
- Convierte este plan en una lista de tareas:
convert_plan_to_tasks(plan_text, "Auth System Refactor", "auth-refactor")
- Las tareas se guardan en
.tasks/auth-refactor.md
- A medida que complete las tareas, márquelas:
mark_task_complete("auth-refactor", 1)
- Cuando se hayan realizado todas las tareas:
check_all_tasks_complete("auth-refactor")
- El archivo cambia de nombre a
.tasks/✅auth-refactor.md
Licencia
Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)
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Un servidor MCP que convierte los planes del agente Cursor en listas de tareas estructuradas de Markdown y las organiza en su repositorio, lo que le ayuda a realizar un seguimiento de los planes y recomendaciones generados por IA como especificaciones procesables.
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