dart-query

MCP-Server für das Dart AI-Aufgabenmanagement, optimiert für Batch-Vorgänge und minimalen Kontextverbrauch.

Anstatt Aufgaben einzeln zu durchlaufen (und Ihr Kontextfenster mit zwischengeschaltetem JSON zu füllen), verwendet dart-query DartQL-Selektoren und serverseitige Batch-Vorgänge, um Hunderte von Aufgaben in einem einzigen Aufruf zu aktualisieren. Ein Update von 50 Aufgaben, das normalerweise ca. 30.000 Token verbrauchen würde, benötigt ca. 200 Token ohne Kontextverlust.

Schnellstart

1. Holen Sie sich Ihren Dart AI-Token

Besuchen Sie https://app.dartai.com/?settings=account und kopieren Sie Ihren Token (beginnt mit dsa_).

2. MCP konfigurieren

npx (empfohlen)

{
  "mcpServers": {
    "dart-query": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@standardbeagle/dart-query"],
      "env": {
        "DART_TOKEN": "dsa_your_token_here"
      }
    }
  }
}

SLOP-MCP (v0.10.0+)

slop register dart-query \
  --command npx \
  --args "-y" "@standardbeagle/dart-query" \
  --env DART_TOKEN=dsa_your_token_here \
  --scope user

3. Überprüfung

info({ level: "overview" })

4. Beispiel: Batch-Update

// Preview first
batch_update_tasks({
  selector: "dartboard = 'Engineering' AND priority = 'high'",
  updates: { status: "Doing" },
  dry_run: true
})

// Execute
batch_update_tasks({
  selector: "dartboard = 'Engineering' AND priority = 'high'",
  updates: { status: "Doing" },
  dry_run: false
})

Tools

Siehe TOOLS.md für vollständige Parameterreferenzen, DartQL-Syntax und das CSV-Importformat.

DartQL-Selektoren

SQL-92 WHERE-Klauselsyntax für die gezielte Auswahl von Aufgaben bei Batch-Vorgängen:

dartboard = 'Engineering' AND priority = 'high' AND tags CONTAINS 'bug'
due_at < '2026-01-18' AND status <> 'Done'
title LIKE 'Task%'                          -- starts with
title LIKE '%auth%'                         -- contains substring

Operatoren: =, !=, <>, >, >=, <, <=, LIKE, IN, NOT IN, BETWEEN, IS NULL, IS NOT NULL, CONTAINS Aliase: INCLUDES/HAS → CONTAINS · <> → != LIKE-Platzhalter: % = beliebige Zeichen, _ = einzelnes Zeichen (Groß-/Kleinschreibung wird ignoriert)

Sicherheit

Alle Dart AI-Vorgänge sind produktiv (keine Sandbox). dart-query bietet:

• Trockenlauf-Modus für alle Batch-Vorgänge — Vorschau vor der Ausführung

• Validierungsphase für CSV-Importe — Fehler erkennen, bevor etwas erstellt wird

• Bestätigungs-Flag (confirm: true) erforderlich für Batch-Löschungen

• Wiederherstellbare Löschungen — Aufgaben werden in den Papierkorb verschoben, nicht dauerhaft gelöscht

Lizenz

MIT