使用说明

AI专家工作流程MCP

一种MCP（模型上下文协议）服务器，使用OpenRouter API实现人工智能专家工作流程以实现人工智能功能。该项目允许您咨询产品管理、用户体验设计和软件架构方面的人工智能专家，以规划和开发您的项目。它可以单独使用，也可以与Task Master一起用于任务管理（可选）。

AI专家工作流程如何与您互动

AI专家工作流程旨在提供自然、对话式的体验，指导您完成产品开发过程：

对话流程

系统会与您进行对话，直到您准备好生成文档：

您控制文档生成
- AI将与您聊天，直到您明确要求使用“生成文档”或“创建PRD”等短语生成文档
- 如果你在涵盖所有重要主题之前请求一份文件，人工智能会让你知道缺少什么，并继续对话
- 只有涵盖了所有必要的主题，AI才会生成文档
全面的主题覆盖
- 人工智能将指导您完成产品的所有重要方面
- 每位专家都专注于特定的主题（产品愿景、用户角色、技术架构等）
- 在深入探讨当前主题之前，人工智能不会进入下一个主题
竣工前验证
- 在结束每个阶段之前，AI会验证您的所有需求是否都被准确捕获
- 在生成任何文档之前，AI会要求您进行确认
- 你可以完全控制何时前进

文档存储

当您准备好生成文档时：

每个专家的文档都保存在主目录中（例如。， PRD.md, UX_Design_Document.md)
这 scripts/prd.txt 文件在所有阶段都会不断更新：
- 首先，它包含产品经理的文档
- 然后，用户体验设计师的内容会添加适当的节标题
- 最后，添加软件架构师的内容以完成规范
这确保了在工作流结束时， scripts/prd.txt 包含一份全面的规范，其中包含所有三位专家的意见
个人专家贡献也作为参考文件单独保存

重要：The scripts/prd.txt 文件在整个工作流程中不断改进，使其随时可用于任务主控，但在完成所有三个专家阶段后，它最有价值。

🚀 终端用户快速入门

独立使用（推荐）

全局安装AI专家工作流：
```
npm install -g ai-expert-workflow-mcp
```
获取OpenRouter API密钥：
- OpenRouter API密钥 AI专家工作流程：在这里买一个

为您的项目生成PRD：

# Set your API key
export OPENROUTER_API_KEY=your_key_here

# Generate a PRD
npx ai-expert-workflow-generate "Your detailed project description"

在中查看您的PRD prd.md

可选：任务主控集成

如果您还想使用Task Master进行任务管理（可选）：

全局安装任务主机：
```
npm install -g task-master-ai
```
获取其他API密钥：
- 无烟煤API键 对于任务主控AI：在这里买一个
- 困惑API键 （可选）用于Task Master AI增强的研究能力：在这里买一个

使用两个MCP配置光标设置：

{
  "mcpServers": {
    "ai-expert-workflow": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ai-expert-workflow-mcp"],
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "YOUR_OPENROUTER_API_KEY_HERE",
        "OPENROUTER_MODEL": "tngtech/deepseek-r1t-chimera:free",
        "MAX_TOKENS": 8000,
        "TEMPERATURE": 0.7
      }
    },
    "taskmaster-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "task-master-ai"],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "YOUR_ANTHROPIC_API_KEY_HERE",
        "PERPLEXITY_API_KEY": "YOUR_PERPLEXITY_API_KEY_HERE",
        "MODEL": "claude-3-sonnet-20240229",
        "PERPLEXITY_MODEL": "sonar-pro",
        "MAX_TOKENS": 64000,
        "TEMPERATURE": 0.2,
        "DEFAULT_SUBTASKS": 5,
        "DEFAULT_PRIORITY": "medium"
      }
    }
  }
}

关于模型的说明：使用OpenRouter，您可以从Claude之外的许多AI模型中进行选择：

对于创造性任务： openai/gpt-4o, anthropic/claude-3-opus-20240229
为了平衡性能： anthropic/claude-3-sonnet-20240229, mistral/mistral-large
为了获得更快、更具成本效益的选择： openai/gpt-3.5-turbo, anthropic/claude-3-haiku-20240307
其他选项： google/gemini-pro, meta/llama-3-70b, cohere/command-r

请参阅 OpenRouter型号的完整列表所有可用选项。

在光标设置中启用MCP。

完整的工作流示例

选项1：独立PRD发电（推荐）

# Install AI Expert Workflow globally
npm install -g ai-expert-workflow-mcp

# Set your OpenRouter API key
export OPENROUTER_API_KEY=your_openrouter_key_here

# Generate a PRD with one command
npx ai-expert-workflow-generate "I want to build a recipe app that helps users find recipes based on ingredients they already have at home. Target users are home cooks who want to reduce food waste and save money."

此单个命令将：

根据您的描述生成全面的PRD文档
另存为 prd.md 在当前目录中
同时以任务主控兼容格式保存（在 scripts/prd.txt)如果以后要使用Task Master

选项2：交互式对话工作流程

步骤1：与AI产品经理一起规划您的产品

User: Can you start the AI Expert Workflow for my new mobile recipe app?

AI: I'll start the AI Expert Workflow to help you plan your mobile recipe app. What specific aspect would you like to begin with?

User: Let's create a PRD with the AI Product Manager. I want to build a recipe app that helps users find recipes based on ingredients they already have at home.

AI: [Asks clarifying questions about target users, key features, monetization, etc.]

User: [Provides detailed responses about the app vision]

步骤2：生成PRD

User: Can you generate a complete PRD document based on our consultation?

AI: [Generates comprehensive PRD with MVP focus and lean startup validation plan]

AI: Document saved to PRD.md. You can now review it and use it for your development planning.

步骤3（可选）：使用任务主控创建任务

如果你想将PRD分解为开发任务，你可以选择使用Task Master：

User: Can you parse the PRD at scripts/prd.txt and generate tasks?

AI: [Task Master parses the PRD and creates a structured list of tasks with priorities]

User: What's the next task I should work on?

AI: [Task Master suggests the highest priority task with implementation details]

这种简化的工作流程将您的想法转化为具有全面PRD的精心策划的产品。然后，您可以选择使用Task Master将其分解为开发任务。

特性

增强的工作流结构：具有主题跟踪和阶段转换的结构化对话流
独立PRD发电：生成全面的PRD，没有任何依赖关系
咨询人工智能专家 在三个关键角色中：
- AI产品经理
- AI用户体验设计师
- AI软件架构师
基于主题的对话：确保全面覆盖所有重要方面
进度跟踪：自动跟踪已完成的主题并指导您完成整个过程
生成全面的文档:
- 以MVP为重点和精益启动方法的产品需求文件（PRD）
- 用户体验设计文档，包括原型描述和用户测试计划
- 软件架构规范，包括功能规范和技术设计
- 结合所有三个文件的综合项目规范
可选任务主控集成：如果您需要任务管理，可以与Task Master一起使用
由OpenRouter API提供支持 为了在AI模型之间实现最大的灵活性：
- 适用于OpenAI模型（GPT-4o、GPT-4-turbo、GPT-3.5-turbo）
- 与拟人模型合作（克劳德3作品集、十四行诗、俳句）
- 适用于其他型号（谷歌双子座、米斯特拉尔、拉玛、科赫尔等）

使用AI专家工作流MCP的好处

结构化方法：有指导的工作流程确保全面覆盖所有重要方面
完成项目规划：在整个产品开发过程中提供专家指导
话题追踪：自动跟踪已完成的主题，防止计划中出现空白
无缝转换：专家之间平稳过渡，同时保留上下文
独立操作：完全独立工作，无需任务主管
精益创业方法：专注于MVP定义和验证计划
以用户为中心的设计：基于坚实的用户体验原则创建用户体验
技术卓越：设计满足您要求的可扩展架构
综合文档：生成结合所有阶段的完整项目规范
可选任务主控集成：如果需要，将PRD转换为开发任务
光标集成：开发环境中的无缝工作流程
模型灵活性：通过OpenRouter API从数十种人工智能模型中进行选择
- 使用高性能模型（Claude Opus、GPT-4o）进行复杂规划
- 在日常工作中使用平衡模型（Claude Sonnet、Mistral）
- 使用快速模型（Claude Haiku，GPT-3.5）进行快速迭代

安装

全局安装（推荐）

使用AI Expert Workflow MCP最简单的方法是直接从npm安装：

npm install -g ai-expert-workflow-mcp

这使得 ai-expert-workflow-mcp 命令在您的终端中全局可用。

地方发展

克隆存储库：

git clone https://github.com/bacoco/ai-expert-workflow-mcp.git
cd ai-expert-workflow-mcp

安装依赖项：
```
npm install
```
配置环境变量：
- 复制 .env.example 到 .env
- 将您的OpenRouter API密钥添加到 .env 文件（从中获取一个https://openrouter.ai/keys)
构建项目：
```
npm run build
```
启动服务器：
```
npm start
```

运行测试（可选）：

# Run essential tests (recommended for quick verification)
npm run test:essential

# Run individual tests
npm run test:mcp-only        # Test only the MCP server
npm run test:openrouter-direct  # Test only the OpenRouter API

# Run JavaScript tests
npm test

# Run TypeScript tests
npm run test:ts

# Or use the shell scripts
./tests/run-js-test.sh
./tests/run-ts-test.sh

# Run comprehensive tests (builds and runs both JS and TS tests)
./tests/run-comprehensive-test.sh

测试结果将保存到 tests/results/result_test.md 和 tests/results/result_test_ts.md.

重要：使用默认的API密钥，测试将失败。在不修改的情况下验证您的OpenRouter API密钥 .env 文件，使用以下脚本之一：

一步完成验证和更新：
npm run verify-and-update YOUR_API_KEY
或者分别运行以下步骤：
# Verify your API key
npm run verify-openrouter YOUR_API_KEY

# Update the MCP configuration
npm run update-config YOUR_API_KEY

使用Cursor AI

将MCP配置添加到编辑器中：

{
  "mcpServers": {
    "ai-expert-workflow": {
      "command": "node",
      "args": ["dist/index.js"],
      "cwd": "${workspaceFolder}",
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "${env:OPENROUTER_API_KEY}",
        "OPENROUTER_MODEL": "tngtech/deepseek-r1t-chimera:free",
        "MAX_TOKENS": 4000,
        "TEMPERATURE": 0.7,
        "MCP_TIMEOUT": "120000",
        "DEBUG": "mcp"
      }
    },
    "taskmaster-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "task-master-ai"],
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "${env:OPENROUTER_API_KEY}",
        "OPENROUTER_MODEL": "openai/gpt-4-turbo",
        "MAX_TOKENS": 8000,
        "TEMPERATURE": 0.7,
        "DEFAULT_SUBTASKS": 5,
        "DEFAULT_PRIORITY": "medium"
      }
    }
  }
}

在编辑器设置中启用MCP
使用自然语言与AI专家工作流交互：

启动完整的工作流程：

Can you start the AI Expert Workflow for my project?

与特定专家合作：

Can you consult with the AI Product Manager to create a PRD for my project?

在阶段之间移动：

Let's move to the next stage

生成文档：

Can you generate a complete PRD document based on our consultation?

检查进度：

What topics have we covered so far?
What topics do we still need to discuss?

生成PRD后，可以选择使用Task Master创建任务：

Can you parse the PRD at scripts/prd.txt and generate tasks?

增强的AI专家工作流程

通过结构化的对话流增强了工作流程，引导用户完成全面的产品开发过程。它遵循“三球方法”（Méthode des Trois Sphères），这是一种有条不紊的方法，通过三个不同的阶段将想法转化为功能产品：

三球方法

AI专家工作流实现了三个球体方法，每个专家都建立在前一个专家的工作之上：

领域1：产品定义和架构基础 （人工智能产品经理）
- 为整个项目奠定坚实的基础
- 定义产品愿景、用户角色、业务需求和关键功能
- 创建初始PRD文档
领域2：用户体验设计和功能扩展 （人工智能用户体验设计师）
- 使用产品经理的文档作为输入
- 开发用户体验并扩展每个功能
- 向PRD添加UI文档、用户旅程和交互模式
领域3：技术规划和实施规范 （人工智能软件架构师）
- 同时使用产品经理和用户体验设计师的文档作为输入
- 将愿景转化为具体的技术计划
- 将技术架构、API规范和实施任务添加到PRD中

每位专家都可以访问前任专家生成的文件，确保每个阶段都建立在前一个阶段的基础上，形成一个渐进的发展过程。

会话流和文档生成

该系统旨在与用户进行对话，直到：

用户明确请求文档生成
- 这 shouldGenerateDocument 函数（第101-118行）检查“生成文档”、“创建PRD”等短语。
- 如果用户请求生成文档，系统会检查是否已涵盖所有必需的主题（第43行）
- 如果缺少主题，它会通知用户并继续对话（第46-49行）
- 只有涵盖了所有主题，它才会生成文档
人工智能确定已经收集了足够的信息
- 每个专家提示都明确指示“在当前主题得到充分定义之前，不要转到下一个主题”（第15行）
- 系统跟踪主题完成情况（第247-281行）
- 专家提示包括在结束之前“与用户核实是否准确捕捉到所有要求”的说明（第32行）
- 提示还指示询问用户“是否要生成最终的PRD文档”（第32行）
继续之前的验证
- 所有三个专家提示都包括在结束之前与用户验证的说明
- 产品经理提示：“在结束之前，与用户核实是否准确地捕捉到了所有要求。当用户满意时，询问他们是否想生成最终的PRD文档…”（第32行）
- 用户体验设计师提示：“在结束之前，与用户核实所有用户体验决策，并确保与产品愿景保持一致。当用户满意时，询问他们是否愿意生成最终的用户体验设计文档…”（第30行）
- 软件架构师提示：“在结束之前，与用户一起验证技术方法，并确保其符合前几个阶段的所有要求。当用户满意时，询问他们是否愿意生成最终的软件规范文档。”（第34行）
文档存储
- 每个专家的文档都保存在根目录中（例如。， PRD.md)以及脚本目录（例如。， scripts/prd.txt)
- 产品经理的文档另存为 scripts/prd.txt 任务主控兼容性
- 用户体验设计师的文档另存为 scripts/ux_design.txt
- 软件架构师的文档另存为 scripts/software_spec.txt
- 当所有阶段都完成时，将生成一份结合所有三位专家输出的综合文档，并另存为 comprehensive_specification.md 和 scripts/comprehensive_specification.txt

1.产品定义（AI产品经理）

产品经理指导您定义产品愿景和要求。

所需主题：

产品愿景：产品的总体概念和目标
用户画像：目标用户的详细资料
业务需求：核心要求和限制
特征图：具有优先级的关键功能
成功标准：衡量成功的指标和关键绩效指标

输出： 全面的产品需求文件（PRD）

2.用户体验设计（AI用户体验设计师）

用户体验设计师帮助您基于PRD创建用户体验计划。

所需主题：

UI文档：视觉设计和UI组件
功能规格：详细的功能描述
用户旅程：用户流和路径
交互模式：用户如何与功能交互
数据要求：信息架构和数据需求

输出： 详细的用户体验设计文档

3.技术架构（AI软件架构师）

软件架构师帮助您定义技术实施计划。

所需主题：

技术架构：总体系统架构
API规范：API设计和终点
实施任务：开发任务细分
数据库模式：数据模型和关系
测试策略：质量保证方法

输出： 全面的软件规范

工作流程会自动跟踪每个阶段涵盖的主题，并指导您完成完整的产品开发过程。有关更多详细信息，请参阅增强的工作流文档.

独立PRD发电

AI专家工作流程旨在完全独立工作：

# Install the AI Expert Workflow MCP
npm install -g ai-expert-workflow-mcp

# Set your OpenRouter API key
export OPENROUTER_API_KEY=your_openrouter_key_here

# Generate a PRD with the default model
npx ai-expert-workflow-generate "Your detailed project description"

# Or specify a different model for more creative or complex projects
MODEL=openai/gpt-4o npx ai-expert-workflow-generate "Your detailed project description"

此脚本：

根据您的描述生成全面的PRD文档
将其另存为 prd.md 在当前目录中
还将其保存为任务主控兼容格式（在 scripts/prd.txt)如果以后要使用Task Master

可选：任务主控集成

注：任务主控集成是完全可选的。您可以单独使用AI专家工作流来生成PRD。

如果您确实想使用任务主控，您将需要以下API密钥：

OpenRouter API密钥 AI专家工作流程（从以下网址获取开放路由)

无烟煤API键 任务大师AI（从 Anthropic)

困惑API键 （可选）用于Task Master AI增强的研究能力（从以下网址获取困惑度)

使用Task Master解析PRD

如果你想将PRD转换为开发任务，你可以通过以下两种方式之一使用Task Master：

选项1:MCP集成 （适用于Cursor用户）

将任务主控MCP添加到编辑器配置中：

"mcpServers": {
  "taskmaster-ai": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "task-master-ai"],
    "env": {
      "ANTHROPIC_API_KEY": "YOUR_ANTHROPIC_API_KEY_HERE",
      "MODEL": "claude-3-sonnet-20240229"
    }
  }
}

然后问你的AI助手：

Can you parse the PRD at scripts/prd.txt and generate tasks?

选项2：命令行用法

安装任务主机：
```
npm install -g task-master-ai
```
解析PRD：
```
task-master parse-prd scripts/prd.txt
```

实用程序脚本

该项目包括演示Task Master集成的实用程序脚本：

src/generate-task-master-files.js：使用MCP实现创建示例PRD和Task Master集成文件
src/generate-task-master-files-simple.js：在不使用MCP的情况下创建示例PRD和任务主控集成文件

这些脚本对于测试和理解集成的工作原理非常有用。

许可证

麻省理工学院

AI工作流协议服务器

使用说明

AI专家工作流程MCP

AI专家工作流程如何与您互动

对话流程

文档存储

🚀 终端用户快速入门

独立使用（推荐）

可选：任务主控集成

完整的工作流示例

选项1：独立PRD发电（推荐）

选项2：交互式对话工作流程

步骤1：与AI产品经理一起规划您的产品

步骤2：生成PRD

步骤3（可选）：使用任务主控创建任务

特性

使用AI专家工作流MCP的好处

安装

全局安装（推荐）

地方发展

使用Cursor AI

增强的AI专家工作流程

三球方法

会话流和文档生成

1.产品定义（AI产品经理）

2.用户体验设计（AI用户体验设计师）

3.技术架构（AI软件架构师）

独立PRD发电

可选：任务主控集成

使用Task Master解析PRD

实用程序脚本

更多的信息

许可证

使用说明

AI专家工作流程MCP

AI专家工作流程如何与您互动

对话流程

文档存储

🚀 终端用户快速入门

独立使用（推荐）

可选：任务主控集成

完整的工作流示例

选项1：独立PRD发电（推荐）

选项2：交互式对话工作流程

步骤1：与AI产品经理一起规划您的产品

步骤2：生成PRD

步骤3（可选）：使用任务主控创建任务

特性

使用AI专家工作流MCP的好处

安装

全局安装（推荐）

地方发展

使用Cursor AI

增强的AI专家工作流程

三球方法

会话流和文档生成

1.产品定义（AI产品经理）

2.用户体验设计（AI用户体验设计师）

3.技术架构（AI软件架构师）

独立PRD发电

可选：任务主控集成

使用Task Master解析PRD

实用程序脚本

更多的信息

许可证

相关 MCP

Unity MCP AI游戏开发工具

多模型咨询工具

模型上下文协议服务器

SearXNG与n8n集成服务器

AI模型协调服务

智能任务管理系统