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MCP Server · 开发工具

MCP Task Management

MCP Server是一个简化的模型上下文协议服务器,提供35种工具用于任务和冲刺管理,支持自动同步本地JSON文件和Supabase数据库。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
PythonClaude文档处理

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作者 / 组织
SynidSweet
提供方
SynidSweet
运行时
Python

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

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仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

MCP Task Management 属于开发工具类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

开发工具

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python server.py --project-dir "$(pwd)"

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

MCP服务器-简化架构

数据库架构: 看 ../SCHEMA.md (与前端共享的规范模式文档)

A. 简化的MCP(模型上下文协议)服务器 提供35个任务/冲刺管理工具。采用基于功能的架构构建,强调直接性而非抽象性。

关键统计数据:8个类别的35个工具| 100%的测试覆盖率|比生产版本少68%的代码

快速命令

# Run the server
python server.py --project-dir "$(pwd)"

# Run all tests (expect 35/35 passing)
python test_all_mcp_tools_direct.py

# Run database readiness check
python test_database_readiness.py

# Verify auto-sync is working
python verify_auto_sync.py

文档

  • 完整文件: 看 CLAUDE.md 在此目录中
  • 数据库架构: 看 ../SCHEMA.md (与前端共享)
  • 架构概述: 看 ../DATABASE_ARCHITECTURE.md
  • 同步验证: 看 SYNC_VERIFICATION_SUMMARY.md

此服务器的功能

提供MCP工具,用于:

  • 任务管理(创建、更新、搜索、删除)
  • Sprint计划(模板、跟踪、更新)
  • 日志/会话跟踪
  • 规范/需求管理
  • 文档管理
  • 模板管理
  • Git会话工具

所有数据在本地JSON文件和Supabase数据库之间自动同步。

获取完整信息

看 CLAUDE.md 用于:

  • 建筑哲学
  • 工具开发模式
  • 编码结构
  • 测试方法
  • 常见的陷阱
  • 设计权衡

______________________________________________________________________

最后更新时间: 2025-10-12

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

任务管理Python本地部署冲刺规划文档管理模板管理Git工具

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

让助手直接读代码

把仓库、提交记录和 issue 交给模型检索,补全和重构时不用来回复制文件。

在对话里跑命令

触发构建、测试和脚本,执行结果直接回到上下文,省去切终端。

接进开发流程

把 PR、CI 状态和代码审查接进助手,减少在几个工具之间跳。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在开发工具场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

MCP Task Management 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python server.py --project-dir "$(pwd)",运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

MCP Task Management 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

MCP Task Management 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

MCP Task Management 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

MCP Task Management 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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