Flujo de tareas MCP 🔄✅
Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) de gestión de tareas para planificar y ejecutar tareas con asistentes de IA.
🌟 Descripción general
TaskFlow MCP es un servidor especializado que ayuda a los asistentes de IA a desglosar las solicitudes de los usuarios en tareas gestionables y a supervisar su finalización. Implementa un flujo de trabajo estructurado con pasos de aprobación para garantizar el correcto seguimiento de las tareas y que los usuarios mantengan el control del proceso.
✨ Características
- 📋 Planificación de tareas : divida solicitudes complejas en tareas manejables
- 🔍Subtareas : Divide las tareas en subtareas más pequeñas y manejables.
- 📊 Seguimiento del progreso : realice un seguimiento del estado de las tareas, subtareas y solicitudes con tablas de progreso visuales
- 👍 Aprobación del usuario : aplique los pasos de aprobación del usuario para garantizar la calidad y el control
- 💾 Persistencia : guarda tareas y solicitudes en el disco para que persistan entre sesiones
- 🔄 Gestión flexible : agregue, actualice o elimine tareas y subtareas según sea necesario
- 📝 Informes detallados : vea los detalles de las tareas y las tablas de progreso
- 📤 Opciones de exportación : exporta planes de tareas e informes de estado en formatos Markdown, JSON o HTML
- 📦 Dependencias : Realice un seguimiento de las dependencias a nivel de proyecto y tarea con información de la versión
- 📌 Notas : agregue notas a nivel de proyecto para obtener información importante y preferencias
🚀 Instalación
Instalación global
Instalación local
🛠️ Uso
Iniciando el servidor
Si se instala globalmente:
Si se instala localmente:
Configuración
De forma predeterminada, TaskFlow MCP guarda las tareas en ~/Documents/tasks.json
. Puede cambiar esto configurando la variable de entorno TASK_MANAGER_FILE_PATH
:
Configuración de MCP
Para usar TaskFlow MCP con asistentes de IA, debe configurar su cliente MCP para que use el servidor. Cree un archivo mcp_config.json
con el siguiente contenido:
🔄 Flujo de trabajo
TaskFlow MCP aplica un flujo de trabajo específico:
- Planificar tareas : dividir una solicitud de usuario en tareas (con subtareas opcionales)
- Obtener siguiente tarea : recupera la siguiente tarea pendiente
- Completar subtareas : si la tarea tiene subtareas, complete cada subtarea antes de marcar la tarea como realizada
- Marcar tarea como completada : marca una tarea como completada (requiere que todas las subtareas se completen primero)
- Esperar aprobación : esperar la aprobación del usuario de la tarea completada
- Repetir : continuar con la siguiente tarea hasta completar todas las tareas
- Aprobación final : obtener la aprobación del usuario para toda la solicitud
Para que los asistentes de IA sigan este flujo de trabajo de manera consistente, consulte el archivo example-system-prompt.md para ver las indicaciones del sistema que puede agregar a las instrucciones de su asistente.
🧰 Herramientas disponibles
TaskFlow MCP expone las siguientes herramientas a los asistentes de IA:
plan_task
Registra una nueva solicitud de usuario y planifica sus tareas asociadas (con subtareas opcionales).
get_next_task
Recuperar la siguiente tarea pendiente para una solicitud.
mark_task_done
Marcar una tarea como completada.
approve_task_completion
Aprobar una tarea completada.
approve_request_completion
Aprobar una solicitud completa como completada.
open_task_details
Obtenga detalles sobre una tarea específica.
list_requests
Enumere todas las solicitudes en el sistema.
add_tasks_to_request
Agregar más tareas a una solicitud existente.
update_task
Actualizar el título o la descripción de una tarea.
delete_task
Eliminar una tarea de una solicitud.
add_subtasks
Agregar subtareas a una tarea existente.
mark_subtask_done
Marcar una subtarea como completada.
update_subtask
Actualizar el título o la descripción de una subtarea.
delete_subtask
Eliminar una subtarea de una tarea.
export_task_status
Exporte el estado actual de todas las tareas de una solicitud a un archivo. Se recomienda usar rutas absolutas para una creación de archivos más fiable.
add_note
Agregar una nota a una solicitud.
update_note
Actualizar una nota existente.
delete_note
Eliminar una nota de una solicitud.
add_dependency
Agregar una dependencia a una solicitud o tarea.
📚 Documentación
Para obtener información más detallada sobre la arquitectura y la implementación del proyecto, consulte el archivo OVERVIEW.md .
📝 Licencia
Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.
🤝 Contribuyendo
¡Agradecemos sus contribuciones! Consulte el archivo CONTRIBUTING.md para obtener las directrices.
📜 Registro de cambios
Consulte el archivo CHANGELOG.md para obtener un historial de cambios en este proyecto.
🙏 Agradecimientos
- Construido con el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)
- Creado por Pink Pixel
Hecho con ❤️ por Pink Pixel
local-only server
The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.
Tools
Un servidor de gestión de tareas que ayuda a los asistentes de IA a dividir las solicitudes de los usuarios en tareas manejables y realizar un seguimiento de su finalización con los pasos de aprobación del usuario.
- 🌟 Descripción general
- ✨ Características
- 🚀 Instalación
- 🛠️ Uso
- 🔄 Flujo de trabajo
- 🧰 Herramientas disponibles
- 📚 Documentación
- 📝 Licencia
- 🤝 Contribuyendo
- 📜 Registro de cambios
- 🙏 Agradecimientos
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