Taskmaster: A task management system for AI-driven development, designed to work seamlessly with any AI chat.
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通过 @埃里托莱达诺 & @RalphEcom
 
与Claude合作的AI驱动开发任务管理系统,旨在与Cursor AI无缝协作。
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Cursor 1.0+的快速安装(一键)

注: 单击链接后,您仍然需要将API密钥添加到配置中。该链接使用占位符密钥安装MCP服务器,您需要将其替换为实际的API密钥。
Claude代码快速安装
对于Claude Code用户:
claude mcp add taskmaster-ai -- npx -y task-master-ai不要忘记将您的API密钥添加到配置中:
- 在项目的root.env中
- 在任务主管ai的mcp配置的“env”部分
需求
Taskmaster在多个命令中使用AI,这些命令需要单独的API密钥。如果添加API密钥,您可以使用来自不同人工智能提供商的各种模型。例如,如果要使用Claude 3.7,则需要一个Anthropic API密钥。
您可以定义3种要使用的模型:主模型、研究模型和回退模型(以防主模型或研究失败)。无论使用什么模型,其提供程序API密钥都必须存在于mcp.json或.env中。
至少需要以下一(1)项:
- Anthropic API密钥(Claude API)
- OpenAI API密钥
- Google Gemini API密钥
- 困惑API密钥(用于研究模型)
- xAI API密钥(用于研究或主模型)
- OpenRouter API密钥(用于研究或主模型)
- 克劳德代码(不需要API密钥-需要克劳德代码CLI)
- Codex CLI(通过ChatGPT订阅OAuth-需要Codex CLI)
使用研究模型是可选的,但强烈建议使用。您至少需要一个API密钥(除非在OAuth中使用Claude Code或Codex CLI)。添加所有API密钥使您能够在模型提供者之间随意无缝切换。
快速开始
选项1:MCP(推荐)
MCP(模型控制协议)允许您直接从编辑器运行Task Master。
1.根据您的编辑器,在以下路径添加MCP配置
| 编辑器 | 作用域 | Linux/macOS路径 | Windows路径 | 键 |
|---|---|---|---|---|
| 光标 | 全球 | ~/.cursor/mcp.json | %USERPROFILE%\.cursor\mcp.json | mcpServers |
| 项目 | ` | |||
| /.cursor/mcp.json` | ` | |||
| \.cursor\mcp.json` | mcpServers | |||
| 帆板运动 | 全球 | ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json | %USERPROFILE%\.codeium\windsurf\mcp_config.json | mcpServers |
| VS Code | 项目 | ` | ||
| /.vscode/mcp.json` | ` | |||
| \.vscode\mcp.json` | servers | |||
| Q CLI | 全球 | ~/.aws/amazonq/mcp.json | mcpServers |
手动配置
Cursor&Windsurf&Q开发者命令行界面(mcpServers)
{
"mcpServers": {
"task-master-ai": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "task-master-ai"],
"env": {
// "TASK_MASTER_TOOLS": "all", // Options: "all", "standard", "core", or comma-separated list of tools
"ANTHROPIC_API_KEY": "YOUR_ANTHROPIC_API_KEY_HERE",
"PERPLEXITY_API_KEY": "YOUR_PERPLEXITY_API_KEY_HERE",
"OPENAI_API_KEY": "YOUR_OPENAI_KEY_HERE",
"GOOGLE_API_KEY": "YOUR_GOOGLE_KEY_HERE",
"MISTRAL_API_KEY": "YOUR_MISTRAL_KEY_HERE",
"GROQ_API_KEY": "YOUR_GROQ_KEY_HERE",
"OPENROUTER_API_KEY": "YOUR_OPENROUTER_KEY_HERE",
"XAI_API_KEY": "YOUR_XAI_KEY_HERE",
"AZURE_OPENAI_API_KEY": "YOUR_AZURE_KEY_HERE",
"OLLAMA_API_KEY": "YOUR_OLLAMA_API_KEY_HERE"
}
}
}
}🔑 替换 YOUR_…_KEY_HERE 使用真正的API密钥。您可以删除不使用的密钥。备注:如果你看到 0 tools enabled 在MCP设置中,重新启动编辑器并检查API密钥是否正确配置。VS 代码(servers + type)
{
"servers": {
"task-master-ai": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "task-master-ai"],
"env": {
// "TASK_MASTER_TOOLS": "all", // Options: "all", "standard", "core", or comma-separated list of tools
"ANTHROPIC_API_KEY": "YOUR_ANTHROPIC_API_KEY_HERE",
"PERPLEXITY_API_KEY": "YOUR_PERPLEXITY_API_KEY_HERE",
"OPENAI_API_KEY": "YOUR_OPENAI_KEY_HERE",
"GOOGLE_API_KEY": "YOUR_GOOGLE_KEY_HERE",
"MISTRAL_API_KEY": "YOUR_MISTRAL_KEY_HERE",
"GROQ_API_KEY": "YOUR_GROQ_KEY_HERE",
"OPENROUTER_API_KEY": "YOUR_OPENROUTER_KEY_HERE",
"XAI_API_KEY": "YOUR_XAI_KEY_HERE",
"AZURE_OPENAI_API_KEY": "YOUR_AZURE_KEY_HERE",
"OLLAMA_API_KEY": "YOUR_OLLAMA_API_KEY_HERE"
},
"type": "stdio"
}
}
}🔑 替换 YOUR_…_KEY_HERE 使用真正的API密钥。您可以删除不使用的密钥。2.(仅光标)启用Taskmaster MCP
打开光标设置(Ctrl+Shift+J)➡ 点击左侧的MCP选项卡➡ 通过切换启用任务主控ai
3.(可选)配置要使用的模型
在编辑的AI聊天窗格中,说:
Change the main, research and fallback models to , and respectively.例如,要使用Claude Code(不需要API密钥):
Change the main model to claude-code/sonnet4.初始化任务主控
在编辑的AI聊天窗格中,说:
Initialize taskmaster-ai in my project5.确保你有一个PRD(推荐)
对于 新项目:在以下位置创建您的PRD .taskmaster/docs/prd.txt. 对于 现有项目:您可以使用 scripts/prd.txt 或迁移 task-master migrate
初始化后,PRD模板示例可用 .taskmaster/templates/example_prd.txt.
\[!注意\] 虽然建议在复杂的项目中使用PRD,但您始终可以通过在聊天中询问“您能帮助我实现\[您想做什么的描述\]吗?”来创建单个任务。
始终从详细的PRD开始。
PRD越详细,生成的任务就越好。
6.常用命令
使用您的AI助手:
- 解析要求:
Can you parse my PRD at scripts/prd.txt? - 计划下一步:
What's the next task I should work on? - 执行任务:
Can you help me implement task 3? - 查看多个任务:
Can you show me tasks 1, 3, and 5? - 展开任务:
Can you help me expand task 4? - 研究新信息:
Research the latest best practices for implementing JWT authentication with Node.js - 有背景的研究:
Research React Query v5 migration strategies for our current API implementation in src/api.js
选项2:使用命令行
安装
# Install globally
npm install -g task-master-ai
# OR install locally within your project
npm install task-master-ai初始化新项目
# If installed globally
task-master init
# If installed locally
npx task-master init
# Initialize project with specific rules
task-master init --rules cursor,windsurf,vscode这将提示您输入项目详细信息,并使用必要的文件和结构设置新项目。
常用命令
# Initialize a new project
task-master init
# Parse a PRD and generate tasks
task-master parse-prd your-prd.txt
# List all tasks
task-master list
# Show the next task to work on
task-master next
# Show specific task(s) - supports comma-separated IDs
task-master show 1,3,5
# Research fresh information with project context
task-master research "What are the latest best practices for JWT authentication?"
# Move tasks between tags (cross-tag movement)
task-master move --from=5 --from-tag=backlog --to-tag=in-progress
task-master move --from=5,6,7 --from-tag=backlog --to-tag=done --with-dependencies
task-master move --from=5 --from-tag=backlog --to-tag=in-progress --ignore-dependencies
# Add rules after initialization
task-master rules add windsurf,roo,vscode工具加载配置
优化MCP工具加载
Task Master的MCP服务器支持选择性工具加载,以减少上下文窗口的使用。默认情况下,加载所有36个工具(约21000个令牌)以保持与现有安装的向后兼容性。
您可以通过配置来优化性能 TASK_MASTER_TOOLS 环境变量:
可用模式
| 模式 | 工具 | 上下文用法 | 用例 |
|---|---|---|---|
all (默认) | 36 | ~21000个令牌 | 完整的功能集-所有可用工具 |
standard | 15 | ~10000个令牌 | 常见任务管理操作 |
core (或 lean) | 7 | ~5000个令牌 | 基本的日常开发工作流程 |
custom | 变量 | 变量 | 逗号分隔的特定工具列表 |
配置方法
方法1:MCP配置中的环境变量
添加 TASK_MASTER_TOOLS 到您的MCP配置文件 env 章节:
{
"mcpServers": { // or "servers" for VS Code
"task-master-ai": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "task-master-ai"],
"env": {
"TASK_MASTER_TOOLS": "standard", // Options: "all", "standard", "core", "lean", or comma-separated list
"ANTHROPIC_API_KEY": "your-key-here",
// ... other API keys
}
}
}
}方法2:Claude代码CLI(一次性设置)
对于Claude Code用户,您可以在安装过程中设置模式:
# Core mode example (~70% token reduction)
claude mcp add task-master-ai --scope user \
--env TASK_MASTER_TOOLS="core" \
-- npx -y task-master-ai@latest
# Custom tools example
claude mcp add task-master-ai --scope user \
--env TASK_MASTER_TOOLS="get_tasks,next_task,set_task_status" \
-- npx -y task-master-ai@latest工具集详细信息
核心工具(7): get_tasks, next_task, get_task, set_task_status, update_subtask, parse_prd, expand_task
标准工具(15): 所有核心工具加 initialize_project, analyze_project_complexity, expand_all, add_subtask, remove_task, generate, add_task, complexity_report
所有工具(36): 整套包括项目设置、任务管理、分析、依赖关系、标签、研究等
建议
- 新用户:从以下内容开始
"standard"保持良好平衡的模式 - 大型项目:使用
"core"最小化令牌使用的模式 - 复杂的工作流程:使用
"all"模式或自定义选择 - 向后兼容性:如果未指定,则默认为
"all"模式
Claude代码支持
Task Master现在通过Claude Code CLI支持Claude模型,该CLI不需要API密钥:
- 模型:
claude-code/opus和claude-code/sonnet - 需求:已安装Claude Code CLI
- 好处:不需要API密钥,使用本地Claude实例
故障排除
如果 task-master init 没有回应
尝试直接使用Node运行它:
node node_modules/claude-task-master/scripts/init.js或者克隆存储库并运行:
git clone https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master.git
cd claude-task-master
node scripts/init.js加入我们的团队
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许可
Task Master根据带有Commons条款的MIT许可证获得许可。这意味着您可以:
✅ 允许:
- 将Task Master用于任何目的(个人、商业、学术)
- 修改代码
- 分发副本
- 创建和销售使用Task Master构建的产品
❌ 不允许:
- 出售任务主控本身
- 将Task Master作为托管服务提供
- 基于Task Master创建竞争产品
