Task Manager MCP Server
任务管理器 MCP 服务器
用于管理任务和项目的模型上下文协议 (MCP)服务器的模板实现。该服务器提供全面的任务管理系统,支持项目组织、任务跟踪和 PRD 解析。
概述
该项目演示了如何构建一个 MCP 服务器,使 AI 代理能够管理任务、跟踪项目进度并将产品需求文档 (PRD) 分解为可执行的任务。它可以作为创建具有任务管理功能的 MCP 服务器的实用模板。
该实施遵循 Anthropic 为构建 MCP 服务器制定的最佳实践,允许与任何兼容 MCP 的客户端无缝集成。
Related MCP server: TaskFlow MCP
特征
该服务器提供了几个必不可少的任务管理工具:
任务管理
create_task_file:创建新的项目任务文件add_task:向项目添加任务,并附带描述和子任务update_task_status:更新任务和子任务的状态get_next_task:从项目中获取下一个未完成的任务
项目规划
parse_prd:自动将 PRD 转换为结构化任务expand_task:将任务分解为更小、更易于管理的子任务estimate_task_complexity任务复杂性和时间要求get_task_dependencies:跟踪任务依赖关系
开发支持
generate_task_file:根据任务描述生成文件模板suggest_next_actions:获取 AI 支持的后续步骤建议
先决条件
Python 3.12+
您选择的 LLM 提供商(OpenAI、OpenRouter 或 Ollama)的 API 密钥
如果将 MCP 服务器作为容器运行,则使用 Docker(推荐)
安装
使用 uv
如果你没有 uv,请安装它:
pip install uv克隆此存储库:
git clone https://github.com/coleam00/mcp-mem0.git cd mcp-mem0安装依赖项:
uv pip install -e .根据
.env.example创建.env文件:cp .env.example .env在
.env文件中配置环境变量(参见配置部分)
使用 Docker(推荐)
构建 Docker 镜像:
docker build -t mcp/mem0 --build-arg PORT=8050 .根据
.env.example创建.env文件并配置环境变量
配置
您可以在.env文件中配置以下环境变量:
多变的 | 描述 | 例子 |
| 传输协议(sse 或 stdio) |
|
| 使用 SSE 传输时绑定到的主机 |
|
| 使用 SSE 传输时监听的端口 |
|
运行服务器
使用 Python 3
# Set TRANSPORT=sse in .env then:
python3 src/main.py服务器将在配置的主机和端口上启动(默认值: http ://0.0.0.0:8050)。
使用 Docker
docker build -t task-manager-mcp .
docker run --env-file .env -p 8050:8050 task-manager-mcp使用任务管理器
创建新项目
为您的项目创建任务文件:
await mcp.create_task_file(project_name="my-project")将任务添加到您的项目:
await mcp.add_task(
project_name="my-project",
title="Setup Development Environment",
description="Configure the development environment with required tools",
subtasks=[
"Install dependencies",
"Configure linters",
"Set up testing framework"
]
)解析 PRD 以自动创建任务:
await mcp.parse_prd(
project_name="my-project",
prd_content="# Your PRD content..."
)管理任务
更新任务状态:
await mcp.update_task_status(
project_name="my-project",
task_title="Setup Development Environment",
subtask_title="Install dependencies",
status="done"
)获取下一个要处理的任务:
next_task = await mcp.get_next_task(project_name="my-project")将任务扩展为子任务:
await mcp.expand_task(
project_name="my-project",
task_title="Implement Authentication"
)开发工作流程
为任务生成文件模板:
await mcp.generate_task_file(
project_name="my-project",
task_title="User Authentication"
)获取任务复杂度估计:
complexity = await mcp.estimate_task_complexity(
project_name="my-project",
task_title="User Authentication"
)获取下一步行动的建议:
suggestions = await mcp.suggest_next_actions(
project_name="my-project",
task_title="User Authentication"
)与 MCP 客户端集成
SSE配置
要使用 SSE 传输连接到服务器,请使用以下配置:
{
"mcpServers": {
"task-manager": {
"transport": "sse",
"url": "http://localhost:8050/sse"
}
}
}Stdio 配置
对于 stdio 传输,请使用以下配置:
{
"mcpServers": {
"task-manager": {
"command": "python3",
"args": ["src/main.py"],
"env": {
"TRANSPORT": "stdio",
"LLM_PROVIDER": "openai",
"LLM_API_KEY": "YOUR-API-KEY",
"LLM_CHOICE": "gpt-4"
}
}
}
}构建您自己的服务器
此模板为构建更复杂的任务管理 MCP 服务器奠定了基础。扩展方法如下:
使用
@mcp.tool()装饰器添加新的任务管理工具实现自定义任务分析和自动化功能
添加特定于项目的任务模板和工作流程
与您现有的开发工具和流程集成
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Maintenance
Resources
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