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qualityA task management server that helps AI assistants break down user requests into manageable tasks and track their completion with user approval steps.
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MIT License
Divide y vencerás en el servidor MCP
Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que permite a los agentes de IA dividir tareas complejas en partes manejables utilizando un formato JSON estructurado.
Tabla de contenido
Objetivo
El servidor MCP Divide and Conquer es una evolución del servidor MCP Temp Notes, diseñado específicamente para tareas complejas que requieren desglosarse en partes manejables. En lugar de usar un simple archivo de texto, este servidor utiliza un formato JSON estructurado para almacenar información de tareas, listas de verificación y contexto, lo que facilita el seguimiento del progreso y el mantenimiento del contexto en múltiples conversaciones.
Características principales
Formato JSON estructurado : en lugar de texto simple, utiliza una estructura JSON para almacenar información de la tarea
Seguimiento de tareas : incluye funcionalidad de lista de verificación con seguimiento del estado de finalización
Preservación del contexto : campos dedicados para el contexto de la tarea y descripciones detalladas
Monitoreo del progreso : fácil visualización de tareas completadas y pendientes
Ordenamiento de tareas : Mantiene el orden de las tareas para su ejecución secuencial.
Inserción de tareas : Capacidad de insertar nuevas tareas en posiciones específicas en la lista de verificación
Metadatos : rastrea información adicional como etiquetas, prioridad y tiempo de finalización estimado
Notas y recursos : almacene notas y recursos adicionales relacionados con la tarea
Inicio rápido
Agregue el servidor a su configuración de MCP:
{ "mcpServers": { "divide-and-conquer": { "command": "npx", "args": ["-y", "@landicefu/divide-and-conquer-mcp-server"], "disabled": false } } }Empieza a usarlo en tus conversaciones:
// Initialize a new task await use_mcp_tool({ server_name: "divide-and-conquer", tool_name: "initialize_task", arguments: { task_description: "Refactor the authentication system", context_for_all_tasks: "The current system uses session-based authentication." } }); // Add checklist items await use_mcp_tool({ server_name: "divide-and-conquer", tool_name: "add_checklist_item", arguments: { task: "Analyze current authentication flow", detailed_description: "Review the existing authentication code.", context_and_plan: "Look at src/auth/* files. The current implementation uses express-session with MongoDB store." } });
Instalación
Opción 1: Usar npx (recomendado)
Agregue el servidor a su configuración de MCP:
{
"mcpServers": {
"divide-and-conquer": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@landicefu/divide-and-conquer-mcp-server"],
"disabled": false
}
}
}
Opción 2: Instalar desde la fuente
Clonar el repositorio:
git clone https://github.com/landicefu/divide-and-conquer-mcp-server.git cd divide-and-conquer-mcp-serverInstalar dependencias:
npm installConstruir el servidor:
npm run buildAgregue el servidor a su configuración de MCP:
{ "mcpServers": { "divide-and-conquer": { "command": "node", "args": ["/path/to/divide-and-conquer-mcp-server/build/index.js"], "disabled": false } } }
Herramientas
El servidor MCP Divide and Conquer proporciona las siguientes herramientas:
initialize_task
Crea una nueva tarea con la descripción especificada y elementos de lista de verificación iniciales opcionales.
update_task_description
Actualiza la descripción de la tarea principal.
update_context
Actualiza la información de contexto para todas las tareas.
add_checklist_item
Agrega un nuevo elemento a la lista de verificación.
update_checklist_item
Actualiza un elemento de la lista de verificación existente.
mark_task_done
Marca un elemento de la lista de verificación como realizado.
mark_task_undone
Marca un elemento de la lista de verificación como no realizado.
remove_checklist_item
Elimina un elemento de la lista de verificación.
reorder_checklist_item
Mueve un elemento de la lista de verificación a una nueva posición.
add_note
Agrega una nota a la tarea.
add_resource
Agrega un recurso a la tarea.
update_metadata
Actualiza los metadatos de la tarea.
clear_task
Borra los datos de la tarea actual.
get_checklist_summary
Devuelve un resumen de la lista de verificación con el estado de finalización. La información de contexto se excluye intencionalmente del resumen para ahorrar espacio en la ventana de contexto.
get_current_task_details
Recupera los detalles de la tarea actual (primera tarea incompleta) con contexto completo, junto con todas las demás tareas con campos limitados. Para la tarea actual, se incluyen todos los campos, incluyendo context_and_plan. Para las demás tareas, solo se incluyen task, detailed_description y complete status (context_and_plan se excluye). Esta es la herramienta recomendada para trabajar con tareas.
Ejemplos de uso
Inicialización de una tarea compleja
await use_mcp_tool({
server_name: "divide-and-conquer",
tool_name: "initialize_task",
arguments: {
task_description: "Refactor the authentication system to use JWT tokens and improve security",
context_for_all_tasks: "The current system uses session-based authentication with cookies. We need to migrate to JWT for better scalability and security.",
initial_checklist: [
{
task: "Analyze current authentication flow",
detailed_description: "Review the existing authentication code to understand the current flow.",
context_and_plan: "Look at src/auth/* files. The current implementation uses express-session with MongoDB store. Pay special attention to session expiration handling."
},
{
task: "Design JWT implementation",
detailed_description: "Create a design document outlining how JWT will be implemented.",
context_and_plan: "Consider token structure, storage, and refresh mechanisms. Research best practices for JWT implementation in Node.js applications. Reference the security requirements document in docs/security.md."
}
],
metadata: {
tags: ["security", "refactoring", "authentication"],
priority: "high",
estimated_completion_time: "2 weeks"
}
}
});
Obtener un resumen de la lista de verificación
const summary = await use_mcp_tool({
server_name: "divide-and-conquer",
tool_name: "get_checklist_summary",
arguments: {
include_descriptions: true
}
});
// Result contains a formatted summary of the checklist with completion status (context is excluded to save space)
Obtener detalles de la tarea actual
const taskDetails = await use_mcp_tool({
server_name: "divide-and-conquer",
tool_name: "get_current_task_details",
arguments: {}
});
// Result contains:
// - ultimate_goal: The final goal of the entire task (task_description)
// - tasks: Array of all tasks, where the current task (first uncompleted) has all fields including context_and_plan,
// while other tasks have limited fields (task, detailed_description, done) without context_and_plan
// - current_task_index: Index of the current task (first uncompleted)
// - Additional task metadata, notes, resources, etc.
Casos de uso
1. Tareas complejas de desarrollo de software
Al trabajar en tareas complejas de desarrollo de software, los agentes de IA suelen encontrarse con limitaciones en la ventana de contexto que dificultan completar todos los pasos en una sola conversación. El servidor MCP Divide and Conquer permite a los agentes:
Divida las tareas grandes en partes más pequeñas y manejables
Realizar un seguimiento del progreso en múltiples conversaciones
Mantener un contexto importante que de otro modo se perdería
Organizar las tareas en una secuencia lógica
Documentar decisiones y recursos
2. Planificación y gestión de proyectos
Para las tareas de planificación y gestión de proyectos, el servidor permite:
Creación de planes de proyecto estructurados con tareas y subtareas
Seguimiento del progreso y el estado de finalización
Mantener el contexto y los requisitos
Documentar decisiones y recursos
Colaborar en múltiples conversaciones
3. Investigación y análisis
Al realizar investigaciones y análisis, los agentes pueden:
Dividir las preguntas de investigación en áreas específicas para investigar
Seguimiento del progreso y los hallazgos
Mantener el contexto y la información de fondo
Fuentes y recursos de documentos
Organizar los hallazgos de forma estructurada
Estructura JSON
El servidor utiliza la siguiente estructura JSON para almacenar información de tareas:
{
"task_description": "A medium-level detailed description about the whole task. The final goal we want to achieve.",
"checklist": [
{
"done": false,
"task": "A short yet comprehensive name for the task",
"detailed_description": "A longer description about what we want to achieve with this task",
"context_and_plan": "Related information, files the agent should read, and more details from other tasks, as well as a detailed plan for this task. This is typically the longest string."
}
],
"context_for_all_tasks": "Information that all tasks in the checklist should include.",
"metadata": {
"created_at": "ISO timestamp",
"updated_at": "ISO timestamp",
"progress": {
"completed": 0,
"total": 1,
"percentage": 0
},
"tags": ["tag1", "tag2"],
"priority": "high|medium|low",
"estimated_completion_time": "ISO timestamp or duration"
},
"notes": [
{
"timestamp": "ISO timestamp",
"content": "Additional notes or observations about the overall task"
}
],
"resources": [
{
"name": "Resource name",
"url": "URL or file path",
"description": "Description of the resource"
}
]
}
Almacenamiento de configuración
De forma predeterminada, el servidor MCP Divide and Conquer almacena datos de tareas en la siguiente ubicación:
En macOS/Linux:
~/.mcp_config/divide_and_conquer.json(que se expande a/Users/username/.mcp_config/divide_and_conquer.json)En Windows:
C:\Users\username\.mcp_config\divide_and_conquer.json
Este archivo se crea automáticamente al inicializar una tarea. Si el archivo no existe al intentar leer los datos de la tarea, el servidor devolverá una estructura de tarea vacía y creará el archivo la próxima vez que escriba en él.
El servidor maneja los siguientes escenarios:
Si el archivo no existe al leer: Devuelve una estructura de tarea vacía
Si el directorio no existe: Crea la estructura del directorio automáticamente al escribir
Si el archivo está dañado o es inaccesible: devuelve los mensajes de error apropiados
Contribuyendo
¡Agradecemos sus contribuciones! No dude en enviar una solicitud de incorporación de cambios.
Licencia
Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.
local-only server
The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.
Tools
Permite a los agentes de IA dividir tareas complejas en partes manejables utilizando un formato JSON estructurado con seguimiento de tareas, preservación de contexto y capacidades de monitoreo de progreso.
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