분할 및 정복 MCP 서버

AI 에이전트가 구조화된 JSON 형식을 사용하여 복잡한 작업을 관리 가능한 조각으로 분해할 수 있도록 하는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버입니다.

목적

Divide and Conquer MCP 서버는 Temp Notes MCP 서버를 개량한 버전으로, 관리하기 쉬운 단위로 나누어야 하는 복잡한 작업을 위해 특별히 설계되었습니다. 이 서버는 단순한 텍스트 파일 대신 구조화된 JSON 형식을 사용하여 작업 정보, 체크리스트 및 컨텍스트를 저장하므로 여러 대화에서 진행 상황을 추적하고 컨텍스트를 유지하는 것이 더 쉬워집니다.

주요 특징

구조화된 JSON 형식 : 일반 텍스트 대신 JSON 구조를 사용하여 작업 정보를 저장합니다.
작업 추적 : 완료 상태 추적이 가능한 체크리스트 기능 포함
컨텍스트 보존 : 작업 컨텍스트 및 자세한 설명을 위한 전용 필드
진행 상황 모니터링 : 완료된 작업과 남은 작업을 쉽게 시각화
작업 순서 : 순차적 실행을 위해 작업 순서를 유지합니다.
작업 삽입 : 체크리스트의 특정 위치에 새 작업을 삽입하는 기능
메타데이터 : 태그, 우선순위, 예상 완료 시간과 같은 추가 정보를 추적합니다.
메모 및 리소스 : 작업과 관련된 추가 메모 및 리소스를 저장합니다.

빠른 시작

MCP 구성에 서버를 추가합니다.지엑스피1
대화에서 사용해 보세요:
// 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." } });

설치

옵션 1: npx 사용(권장)

MCP 구성에 서버를 추가합니다.

{
  "mcpServers": {
    "divide-and-conquer": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@landicefu/divide-and-conquer-mcp-server"],
      "disabled": false
    }
  }
}

옵션 2: 소스에서 설치

저장소를 복제합니다.
git clone https://github.com/landicefu/divide-and-conquer-mcp-server.git cd divide-and-conquer-mcp-server
종속성 설치:
npm install
서버를 빌드하세요:
npm run build
MCP 구성에 서버를 추가합니다.
{ "mcpServers": { "divide-and-conquer": { "command": "node", "args": ["/path/to/divide-and-conquer-mcp-server/build/index.js"], "disabled": false } } }

도구

Divide and Conquer MCP 서버는 다음과 같은 도구를 제공합니다.

`initialize_task`

지정된 설명과 선택적인 초기 체크리스트 항목으로 새로운 작업을 만듭니다.

`update_task_description`

주요 작업 설명을 업데이트합니다.

`update_context`

모든 작업에 대한 컨텍스트 정보를 업데이트합니다.

`add_checklist_item`

체크리스트에 새로운 항목을 추가합니다.

`update_checklist_item`

기존 체크리스트 항목을 업데이트합니다.

`mark_task_done`

체크리스트 항목을 완료로 표시합니다.

`mark_task_undone`

체크리스트 항목을 완료되지 않음으로 표시합니다.

`remove_checklist_item`

체크리스트 항목을 제거합니다.

`reorder_checklist_item`

체크리스트 항목을 새 위치로 이동합니다.

`add_note`

작업에 메모를 추가합니다.

`add_resource`

작업에 리소스를 추가합니다.

`update_metadata`

작업 메타데이터를 업데이트합니다.

`clear_task`

현재 작업 데이터를 지웁니다.

`get_checklist_summary`

완료 상태와 함께 체크리스트 요약을 반환합니다. 컨텍스트 정보는 컨텍스트 창 공간을 절약하기 위해 요약에서 의도적으로 제외되었습니다.

`get_current_task_details`

현재 작업(완료되지 않은 첫 번째 작업)의 세부 정보를 전체 컨텍스트와 함께 검색하고, 제한된 필드를 가진 다른 모든 작업도 함께 검색합니다. 현재 작업의 경우 context_and_plan을 포함한 모든 필드가 포함됩니다. 다른 작업의 경우 task, detail_description, done 상태만 포함되며, context_and_plan은 제외됩니다. 작업 작업 시 이 도구를 사용하는 것이 좋습니다.

사용 예

복잡한 작업 초기화

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"
    }
  }
});

체크리스트 요약 받기

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)

현재 작업 세부 정보 가져오기

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.

사용 사례

1. 복잡한 소프트웨어 개발 작업

복잡한 소프트웨어 개발 작업을 수행할 때 AI 에이전트는 컨텍스트 창 제한으로 인해 단일 대화에서 모든 단계를 완료하기 어려운 경우가 많습니다. Divide and Conquer MCP 서버를 사용하면 에이전트가 다음을 수행할 수 있습니다.

큰 작업을 더 작고 관리하기 쉬운 부분으로 나누세요
여러 대화의 진행 상황 추적
그렇지 않으면 손실될 수 있는 중요한 맥락을 유지하세요
논리적 순서로 작업을 구성하세요
문서 결정 및 리소스

2. 프로젝트 계획 및 관리

프로젝트 계획 및 관리 작업을 위해 서버는 다음을 지원합니다.

작업 및 하위 작업을 포함하는 구조화된 프로젝트 계획 만들기
진행 상황 및 완료 상태 추적
컨텍스트 및 요구 사항 유지
결정 및 리소스 문서화
여러 대화에서 협업

3. 조사 및 분석

조사 및 분석을 수행할 때 에이전트는 다음을 수행할 수 있습니다.

조사할 특정 영역으로 연구 질문을 분류합니다.
진행 상황 및 결과 추적
맥락과 배경 정보를 유지하세요
문서 출처 및 리소스
체계적인 방식으로 결과를 정리하세요

JSON 구조

서버는 다음 JSON 구조를 사용하여 작업 정보를 저장합니다.

{
  "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"
    }
  ]
}

구성 저장소

기본적으로 Divide and Conquer MCP 서버는 다음 위치에 작업 데이터를 저장합니다.

macOS/Linux의 경우: ~/.mcp_config/divide_and_conquer.json (이는 /Users/username/.mcp_config/divide_and_conquer.json 으로 확장됨)
Windows의 경우: C:\Users\username\.mcp_config\divide_and_conquer.json

이 파일은 작업을 처음 초기화할 때 자동으로 생성됩니다. 작업 데이터를 읽으려고 할 때 파일이 존재하지 않으면 서버는 빈 작업 구조체를 반환하고 다음에 해당 파일에 쓸 때 파일을 생성합니다.

서버는 다음과 같은 시나리오를 처리합니다.

읽을 때 파일이 존재하지 않으면: 빈 작업 구조를 반환합니다.
디렉토리가 존재하지 않는 경우: 쓰기 시 디렉토리 구조를 자동으로 생성합니다.
파일이 손상되었거나 액세스할 수 없는 경우: 적절한 오류 메시지를 반환합니다.

기여하다

기여를 환영합니다! 풀 리퀘스트를 제출해 주세요.

특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

구조화된 JSON 형식을 사용하여 AI 에이전트가 복잡한 작업을 관리 가능한 조각으로 분해하고 작업 추적, 컨텍스트 보존, 진행 상황 모니터링 기능을 사용할 수 있도록 지원합니다.

Related MCP Servers

Linear MCP Server
ibraheem4
A
security
A
license
A
quality
Enables AI agents to manage issues, projects, and teams on the Linear platform programmatically.
Last updated -
7
83
50
JavaScript
MIT License
Crew AI MCP Server
MatthewLaw1
-
security
F
license
-
quality
Enables AI agent and task management using the CrewAI framework, allowing users to create and run agents and tasks in an automated workflow environment.
Last updated -
0
3
JavaScript
ClickUp MCP Server
taazkareem
A
security
A
license
A
quality
Enables AI integrations with ClickUp tasks, supporting resource management, task operations, workspace organization, and AI-powered task recommendations through a standardized protocol.
Last updated -
18
605
201
TypeScript
MIT License
Harvest MCP Server
taiste
A
security
A
license
A
quality
Integrates with Harvest time tracking API, enabling AI assistants to manage time entries, projects, clients, and tasks through natural language commands.
Last updated -
11
2
Python
MIT License

View all related MCP servers