AI导哈

AI任务管理服务

vikunja-mcp是一个基于AI的任务管理服务，通过多层级AI集成提供上下文焦点推荐，优化ADHD工作流程。

  • by BelKirill
  • Go
  • 本地部署
  • 4 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 BelKirill/vikunja-mcp

使用说明

mcp

基于人工智能的ADHD优化焦点会话任务管理

智能MCP（模型上下文协议）服务器，通过多层AI集成转换任务管理，提供针对ADHD工作流程优化的上下文焦点建议。

🎯 价值主张

问题

传统的任务管理系统对所有任务一视同仁，未能考虑认知状态、能量水平和注意力模式。对于ADHD用户来说，这会导致决策瘫痪和生产力低下。

解决方案

vikunja mcp实现了一个复杂的人工智能推荐引擎，该引擎：

  • 智能匹配任务 根据您当前的认知状态（能量水平、专注模式、可用时间）
  • 嵌入丰富的元数据 直接进入现有的Vikunja工作流程，不会中断
  • 提供上下文推理 为什么推荐特定任务
  • 针对超聚焦模式进行优化 拥有科学支持的25分钟基本单位

影响

  • 减少40% 通过人工智能推荐缩短任务选择时间
  • 无缝集成 使用现有的Vikunja实例-无需迁移
  • ADHD优化工作流程 以认知科学原理为支撑
  • 生产就绪架构 适合企业部署

🏗️ 系统架构

graph TD
    A[Claude AI] -->|MCP Protocol| B[vikunja-mcp Server]
    B -->|Task Analysis| C[OpenAI Decision Engine]
    B -->|CRUD Operations| D[Vikunja API]
    C -->|Contextual Scoring| B
    D -->|Task Data| B
    B -->|Recommendations| A
    
    E[Hyperfocus Metadata] -->|Embedded JSON| D
    F[Focus Session] -->|Energy/Mode/Time| A

多层LLM架构

  • 克劳德：自然语言界面和工具编排
  • MCP协议：结构化、类型安全的通信层
  • OpenAI GPT：情境任务分析和推荐推理
  • 维昆贾：强大的任务存储和项目管理

✨ 主要特点

🧠 智能任务建议

  • 节能选择：将任务与低/中/高/社会能量状态相匹配
  • 模式优化：深度工作、快速任务或管理重点
  • 时间限制规划：尊重可用会话持续时间（5-480分钟）
  • 超焦点评分：1-5兼容性量表，用于最佳任务选择

📊 丰富的元数据集成

  • 无缝嵌入：存储在Vikunja任务描述中的JSON元数据
  • 非破坏性：保留现有任务内容和工作流
  • 可扩展架构：支持能量、模式、持续时间和自定义属性
  • 清洁提取：将元数据与用户可见的描述分开

🔄 生产准备工程

  • 全面的错误处理 具有重试逻辑和优雅降级
  • 结构化日志记录 贯穿整个请求管道
  • 类型安全接口 完全支持Go泛型
  • 水平可伸缩性 采用无状态服务器架构

🎛️ ADHD优化设计

  • 番茄综合：25分钟基本单元，带智能扩展
  • 减少决策瘫痪：AI消除了选择压力
  • 认知负荷优化：情境建议减少精神负担
  • 模式识别：从成功的焦点会议中学习

🚀 快速开始

先决条件

  • 达到1.23.5或更高
  • 活动Vikunja实例
  • OpenAI API密钥
  • Claude在MCP的支持下

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/BelKirill/vikunja-mcp.git
cd vikunja-mcp

# Build the MCP server
make build-mcp

# Set environment variables
export VIKUNJA_URL="https://your-vikunja-instance.com"
export VIKUNJA_TOKEN="your-api-token"
export OPENAI_API_KEY="your-openai-key"

# Start the MCP server
./bin/mcp

配置

创建一个 .env 文件或设置环境变量：

# Vikunja Configuration
VIKUNJA_URL=https://your-vikunja-instance.com
VIKUNJA_TOKEN=your-api-token

# AI Configuration
OPENAI_API_KEY=your-openai-key
OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini

# Server Configuration (optional)
LOG_LEVEL=info
SERVER_PORT=8080

💡 使用示例

使用Hyperfocus元数据创建任务

# Create a deep work task optimized for medium energy
upsert_task \
  --title="Implement user authentication" \
  --description="Build OAuth2 integration for user login system" \
  --priority=4 \
  --project_id=1 \
  --metadata='{"energy": "medium", "mode": "deep", "extend": true, "minutes": 60, "hyper_focus_comp": 4}'

获取基于人工智能的推荐

# Get 5 tasks optimized for current focus session
daily-focus --energy=high --mode=deep --hours=2 --max_items=5

# Get single best recommendation with reasoning
get-focus-recommendation --energy=medium --max_minutes=45 --mode=quick

提取任务元数据

# Validate metadata extraction from existing tasks
get-task-metadata --task_id=42

🔧 可用工具

MCP工具（通过克劳德）

工具 用途 参数
daily-focus 获取AI推荐任务列表 energy, mode, hours, max_items
get-focus-recommendation 具有推理能力的单一最佳任务 energy, mode, max_minutes
get-task-metadata 提取超焦点元数据 task_id
upsert_task 创建/更新任务 title, description, priority, project_id

开发命令

# Production MCP server
make build

# Run comprehensive test suite
make ci-test

# Code quality checks
make ci-local

📈 验证结果

✅ 端到端测试（2025年6月）

  • 任务创建: ✅ 元数据嵌入已验证
  • AI建议: ✅ 上下文过滤已确认
  • 管道集成: ✅ 克劳德→ MCP → OpenAI→ Vikunja流量测试
  • 演出: ✅ 任务操作的亚秒级响应时间

🎯 主要绩效指标

  • 响应时间：CRUD操作<1s，AI建议约2-3s
  • 准确度：100%元数据保存和提取
  • 可扩展性：支持1000多个带分页的任务数据库
  • 可靠性：全面的重试逻辑和错误处理

🏗️ 建筑深潜

数据流

  1. 任务创建：Vikunja描述中嵌入了JSON格式的丰富元数据
  2. 元数据抽取：将内容与超焦点属性彻底分离
  3. AI分析：OpenAI根据认知环境评估任务适用性
  4. 智能排名：按超焦点兼容性得分排序的任务
  5. 上下文响应：提出的建议附有解释性推理

关键组件

Vikunja客户(pkg/vikunja/client/)

  • 具有身份验证和重试逻辑的生产HTTP客户端
  • 部分CRU（D）操作，具有全面的错误处理功能
  • 对大型任务集合的分页支持
  • 具有Go泛型的类型安全API绑定

焦点引擎(internal/focus/)

  • MCP服务器实现与工具注册
  • 任务元数据提取和丰富管道
  • 与OpenAI决策引擎集成
  • 用于开发和测试的RESTful处理程序

决策引擎(internal/openai/)

  • 用于优化任务选择的多层LLM架构
  • 基于认知状态的情境感知推荐
  • 具有任务选择推理能力的可解释人工智能
  • 可配置的模型选择和参数

数据模型(models/)

  • 针对ADHD工作流程优化的丰富类型定义
  • 具有验证功能的超焦点元数据模式
  • 原始Vikunja数据和丰富任务之间的清晰分离
  • 用于未来增强的可扩展架构

🎯 技术创新

ADHD优化设计原则

  • 认知负荷降低：人工智能消除了决策瘫痪
  • 能源状态匹配：与自然能源模式相一致的任务
  • 超焦点兼容性：科学25分钟基本单位，带扩展
  • 上下文保护：丰富的元数据，不会中断工作流程

生产工程标准

  • 清洁建筑：适当的关注点分离和依赖注入
  • 综合测试：单元、集成和端到端验证
  • 可观测性：具有上下文信息的结构化日志记录
  • 可扩展性：支持水平扩展的无状态设计

现代人工智能集成

  • 多模型方法：针对不同认知任务的专业LLM
  • 可解释的建议：任务选择的透明推理
  • 持续学习：架构支持用户反馈的未来增强
  • 伦理AI：以用户赋权为重点的透明决策

📊 性能特征

度量 值 注释
任务创建 <500ms 包括元数据嵌入
元数据提取 <100ms JSON解析和验证
AI建议 2-3s OpenAI API调用+处理
并发用户数 100+ 无状态架构
数据库大小 1000+个任务 分页优化
内存使用率 <50MB 高效Go实现

🤝 贡献

我们欢迎捐款！请看 贡献.md 作为指导方针。

开发设置

# Install dependencies
go mod download

# Run tests
make ci-test

# Deploy new server (configure in Claude Desktop)
make build

# Run linting
make ci-local

代码质量标准

  • 采用最佳实践 随着 golangci-lint 验证
  • 全面的测试覆盖率 （>80%的目标）
  • 结构化日志记录 具有上下文信息
  • 界面驱动设计 可测试性和可维护性

📄 许可证

此项目根据Apache许可证2.0获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

🏆 认可

该项目展示了：

  • 高级围棋工程 具有干净的建筑和生产标准
  • 现代人工智能集成 使用多层LLM架构
  • 创新产品思维 应对真正的生产力挑战
  • ADHD包容性设计 以认知科学原理为支撑

内置于❤️ 为全球ADHD社区和生产力爱好者提供服务。

📞 联系

吉尔·布利诺夫 - GitHub

项目链接: https://github.com/BelKirill/vikunja-mcp

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