使用说明
代理任务执行器（MCP）
此扩展是自包含的， 严格代理任务管理器 这取代了
// TODO 评论和临时心理清单，以及正式、强制的工作流程。
它完全在VS代码工作区内作为模型上下文协议（MCP）运行
服务器，它旨在与Copilot和其他MCP感知无缝协作
AI工具 不发出任何外部API请求 它自己的。
激活后，智能代理将被迫：
- 重复用户请求。 （验证）
- 制定一个全面的分步计划。 （规划阶段）
- 审查和健全-检查自己的计划。 （审查和健全阶段）
- 将计划转换为编号的任务列表。
- 一次执行一个任务。 （按要求执行
next_task呼叫） - 必要时重新规划， 每个人工或代理步骤都经过全面审核。
因为逻辑存在于本地MCP服务器中，所以整个交互是 通过正常的副驾驶/MCP通道处理；有 没有单独的网络 连接 或订阅要求。Copilot只是发送和接收 通过扩展进行提示，就像与任何其他语言模型对话一样。这 扩展本身从不调用OpenAI（或GitHub）API，它只是协调 消息并执行其提示中概述的严格规则。
这意味着：
- ✅ 您可以将强制器与 LLM 的 通过Copilot插入VS代码。
- ✅ 无需额外的账单或凭证 需要超越你的 标记的代理已在使用。理想情况下，您只需为整个项目燃烧1个保费请求（或该模型的倍数）
结果是一个可重复、可审计的“一次一个任务”过程 防止漫游代理、重构迂回和隐藏背景 工作流程。
特性
- 🧠 机构规划和审查周期 确保每个请求都产生一个代理 经过验证的分步计划。
- 📋 专注于单一任务 与强制执行
next_task回调——没有多线程 或背景动作。 - 🚨 健全性检查 内置于协议中，用于捕获不匹配和范围 爬行。强制模型真正考虑他们的建议和修订是否与原始意图相匹配。
- 🔌 基于MCP的集成：与Copilot或任何其他MCP客户端配合使用。
- 🔒 无外部API：所有协调都在工作空间内进行，避免了额外的使用费用。
安装
- 克隆存储库（创建与存储库名称匹配的本地文件夹）：
git clone https://github.com/graydini/agentic-task-enforcer-mcp.git cd agentic-task-enforcer-mcp # change into the project root - 安装依赖项并编译TypeScript源代码：
npm install npm run build # outputs to ./dist - 打包VS Code扩展并在本地安装。生成的
filename包含当前版本，因此您可以使用通配符
避免硬编码：
npm run package # creates agentic-task-enforcer-mcp-<ver>.vsix code --install-extension *.vsix # or specify the exact name
用法
- 如下所述安装并激活扩展程序。
- 打开副驾驶聊天侧栏（或任何其他兼容MCP的聊天窗口）。
- 开始对话 明确调用执行者 通过发送
start_project或next_task工具调用。通常，扩展会添加 命令面板中的命令，但您也可以通过编程方式触发它 如果你愿意，可以通过其他自动化方式。 - 服务器将指导代理完成计划/审查/执行
如上所述的循环。每项任务完成后，您必须致电
next_task（扩展为此添加了工具）继续。
💡 您不需要配置API密钥或端点。Copilot处理所有 语言模型交互；此扩展仅协调流。
示例
> start_project {"description": "Refactor data import module"}
... [agent returns plan]
> next_task VERIFIED
... [agent executes first task]
因为整个协议都是基于文本的，并且封装在MCP调用中，所以您可以 使用自定义脚本、测试或其他代理重用这些工作流。
贡献
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许可证
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