Task Manager MCP Server
2025.04.17
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Python任务管理项目管理开发支持开发效率
Task Manager MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的任务管理服务器模板,旨在帮助 AI 代理管理任务、跟踪项目进度,并将产品需求文档 (PRD) 分解为可执行的任务。该服务器提供了全面的任务管理系统,支持项目组织、任务跟踪和 PRD 解析。
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Overview
基本能力
产品定位
Task Manager MCP Server 是一个任务管理工具,专注于帮助开发者和团队高效管理项目任务,自动化任务分解和进度跟踪。
核心功能
- 任务管理
- 创建任务文件
- 添加任务和子任务
- 更新任务状态
-
获取下一个未完成任务
-
项目规划
- 将 PRD 解析为结构化任务
- 将任务分解为子任务
- 估算任务复杂度和时间需求
-
跟踪任务依赖关系
-
开发支持
- 根据任务描述生成文件模板
- 获取 AI 驱动的下一步建议
适用场景
- 项目管理
- 开发任务自动化
- 需求文档解析
- 任务分解和进度跟踪
工具列表
create_task_file: 创建新的项目任务文件add_task: 向项目添加任务update_task_status: 更新任务状态get_next_task: 获取下一个未完成任务parse_prd: 解析 PRD 为任务expand_task: 分解任务为子任务estimate_task_complexity: 估算任务复杂度get_task_dependencies: 获取任务依赖关系generate_task_file: 生成任务文件模板suggest_next_actions: 获取下一步建议
常见问题解答
- 如何配置环境变量?
在
.env文件中设置TRANSPORT、HOST和PORT等变量。 - 如何运行服务器? 可以使用 Python 直接运行或通过 Docker 容器运行。
使用教程
使用依赖
- Python 3.12+
- API keys for your chosen LLM provider (OpenAI, OpenRouter, or Ollama)
- Docker (推荐)
安装教程
使用 uv
- 安装 uv:
bash pip install uv - 克隆仓库:
bash git clone https://github.com/coleam00/mcp-mem0.git cd mcp-mem0 - 安装依赖:
bash uv pip install -e . - 创建
.env文件:bash cp .env.example .env - 配置
.env文件
使用 Docker (推荐)
- 构建 Docker 镜像:
bash docker build -t mcp/mem0 --build-arg PORT=8050 . - 创建
.env文件并配置环境变量
调试方式
使用 Python 3
python3 src/main.py
使用 Docker
docker build -t task-manager-mcp .
docker run --env-file .env -p 8050:8050 task-manager-mcp