Task Manager MCP Server - MCP服务，MCP服务器，MCP教程

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

1. 任务管理
2. 创建任务文件
3. 添加任务和子任务
4. 更新任务状态

5. 获取下一个未完成任务

6. 项目规划

7. 将 PRD 解析为结构化任务
8. 将任务分解为子任务
9. 估算任务复杂度和时间需求

10. 跟踪任务依赖关系

11. 开发支持

12. 根据任务描述生成文件模板
13. 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

1. create_task_file: 创建新的项目任务文件
2. add_task: 向项目添加任务
3. update_task_status: 更新任务状态
4. get_next_task: 获取下一个未完成任务
5. parse_prd: 解析 PRD 为任务
6. expand_task: 分解任务为子任务
7. estimate_task_complexity: 估算任务复杂度
8. get_task_dependencies: 获取任务依赖关系
9. generate_task_file: 生成任务文件模板
10. 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

1. 安装 uv:
   bash
pip install uv
2. 克隆仓库:
   bash
git clone https://github.com/coleam00/mcp-mem0.git
cd mcp-mem0
3. 安装依赖:
   bash
uv pip install -e .
4. 创建 .env 文件:
   bash
cp .env.example .env
5. 配置 .env 文件

使用 Docker (推荐)

1. 构建 Docker 镜像:
   bash
docker build -t mcp/mem0 --build-arg PORT=8050 .
2. 创建 .env 文件并配置环境变量

调试方式

使用 Python 3

bash
python3 src/main.py

使用 Docker

bash
docker build -t task-manager-mcp .
docker run --env-file .env -p 8050:8050 task-manager-mcp