AI导哈

任务管理协议服务器

一个用于管理AI代理实现任务的结构化协议服务器，支持任务创建、状态更新和依赖管理。

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在 GitHub 查看 thiiz/zihtasks-mcp

使用说明

ZihTasks MCP服务器

模型上下文协议 （MCP） 服务器，用于管理 AI 代理的部署任务。

🎯 概念

该MCP允许LLM在部署功能之前以结构化方式创建和管理任务。每个任务都有自己的 隔离的背景 （类似于单独的“标签”），具有运行历史记录，日志和依赖关系。

🚀 安装

# Clone ou navegue até o diretório
cd d:\Projects\MCP\zihtasks-mcp

# Instale as dependências
bun install

# Compile o TypeScript
bun run build

⚙️ 配置

选项 1: Claude Desktop

添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "zihtasks": {
      "command": "node",
      "args": ["d:/Projects/MCP/zihtasks-mcp/build/index.js"]
    }
  }
}

文件位置 ：

  • 窗户： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  • Mac/Linux： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

设置完成后， 重新启动 Claude Desktop 。

📖 完整指南： 查看 TESTING.md 详细的指示。

选项 2：Gemini CLI

添加到您的 mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "zihtasks": {
      "command": "node",
      "args": ["d:/Projects/MCP/zihtasks-mcp/build/index.js"],
      "env": {}
    }
  }
}

文件位置 ：

  • 窗户： %USERPROFILE%\.gemini\mcp_config.json
  • Mac/Linux： ~/.gemini/mcp_config.json

配置后， 启动 Gemini CLI gemini-cli.

📖 完整指南： 查看 GEMINI_CLI.md 详细的指示。

📋 可用工具

1. create_project

创建一个新工程来组织任务 。

{
  "name": "Implementar Sistema de Login",
  "description": "Sistema completo de autenticação com JWT"
}

2. create_task

在工程中创建新任务 。

{
  "projectId": "1234-abc",
  "title": "Criar schema do banco de dados",
  "description": "Definir tabelas users, sessions, tokens",
  "dependencies": [],
  "metadata": {
    "priority": "high",
    "estimate": "2h"
  }
}

3. update_task_status

更新任务的状态 。

可用状态 ： pending → in_progress → completed （ou blocked)

{
  "projectId": "1234-abc",
  "taskId": "5678-def",
  "status": "in_progress"
}

4. add_task_context

向任务的上下文/历史记录添加信息。

{
  "projectId": "1234-abc",
  "taskId": "5678-def",
  "context": "Implementado validação de email. Testes passando."
}

5. list_tasks

列出工程中的所有任务 。

{
  "projectId": "1234-abc",
  "status": "all" // ou "pending", "in_progress", "completed"
}

6. get_task_details

获取特定任务的所有详细信息和历史记录。

{
  "projectId": "1234-abc",
  "taskId": "5678-def"
}

7. get_next_task

返回下一个可执行的待办任务（ 没有锁定的依赖关系） 。

{
  "projectId": "1234-abc"
}

💡 使用示例（LLM工作流程）

Usuário: "Crie um sistema de autenticação JWT"

LLM: Vou criar um projeto e quebrar isso em tasks:

1. [create_project] → ID: proj-123
2. [create_task] "Criar schema do banco" → ID: task-1
3. [create_task] "Implementar registro de usuário" → ID: task-2 (depende de task-1)
4. [create_task] "Implementar login e JWT" → ID: task-3 (depende de task-2)
5. [create_task] "Adicionar middleware de autenticação" → ID: task-4 (depende de task-3)

6. [get_next_task] → Retorna task-1 (sem dependências)
7. [update_task_status] task-1 → "in_progress"
8. [add_task_context] "Criado schema com tabelas users, sessions"
9. ... implementa o código ...
10. [update_task_status] task-1 → "completed"

11. [get_next_task] → Retorna task-2 (task-1 já está completa)
12. Repete o processo...

🔄 特殊资源

按任务隔离的上下文

每个任务都有自己的数组。 context[] 它作为一个孤立的“聊天”：

  • 进展日志
  • 实施过程中的发现
  • 找到的问题
  • 作出的决定

依赖系统

任务可能依赖于其他任务。系统自动：

  • 阻止有未完成依赖关系的任务
  • get_next_task 总是只返回可执行任务

MCP 资源

所有项目和任务都显示为 MCP 资源：

  • task://project/{projectId} 查看完整项目
  • task://project/{projectId}/task/{taskId} -可视化任务专用

🎨 自定义

您可以添加更多字段到 metadata das任务：

  • 优先级
  • 时间估计
  • 标签
  • 负责人
  • Tipo de task（后端、前端、文档等）

📝 注释

  • 数据存储在内存中（重新启动服务器将清除数据）
  • 为了持久性，您可以添加保存到JSON文件或数据库
  • 系统同时支持多个项目

🛠️ 开发

# Modo watch (recompila automaticamente)
bun run watch

# Em outro terminal, teste
bun start

🚀 下一步

  1. ✅ 完整的基本实施
  2. 🔜 向文件/银行添加持久性
  3. 🔜 添加常见任务模板
  4. 🔜 添加统计和报告
  5. 🔜 添加高级搜索/过滤器
  6. 🔜 添加对子任务的支持

📦 可用脚本

  • bun run build -编译TypeScript
  • bun run watch 以 watch 模式编译
  • bun start - 运行编译的服务器
  • bun run dev 编译和运行（快速开发）

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