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MCP Server · 开发工具

MCP Tasks

MCP Tasks是一个高效的任务管理工具,支持Markdown、JSON和YAML格式,提供强大的搜索、过滤和组织功能,适用于开发者和AI集成。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 5mcp-tasks
多格式支持开发工具TypeScriptCursor效率提升

快速开始

作者 / 组织
flesler
提供方
flesler
运行时
Node.js

工具数量

5

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

45

仓库热度

收录来源

2 个

MCP World

选型结论

MCP Tasks 属于开发工具类 MCP Server,公开资料标注 5 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Cursor,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 会话凭据。

分类

开发工具

传输方式

stdio

认证方式

会话凭据

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

npx mcp-tasks add "Your new task text" "To Do" 0

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 Node.js,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 5 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任务📋

高效的任务管理器。旨在最大限度地减少工具混淆,最大限度地提高LLM预算效率,同时跨多种文件格式(Markdown、JSON、YAML)提供强大的搜索、过滤和组织功能

📚 目录

✨ 特性

  • ⚡ 超高效设计:工具数量最少(5个工具),以减少人工智能混淆
  • 🎯 预算优化:批处理操作、智能默认和自动操作最大限度地减少LLM API调用
  • 🚀 多格式支持:Markdown(.md),JSON(.json),以及YAML(.yml)任务文件
  • 🔍 强大的搜索功能:使用OR逻辑和基于ID的查找进行不区分大小写的文本/状态过滤
  • 📊 智能组织:基于状态的过滤,具有可定制的工作流状态
  • 🎯 基于位置的索引:通过基于0的插入轻松订购任务
  • 📁 多源支持:同时管理多个任务文件
  • 🔄 实时更新:更改会自动保留到您选择的格式
  • 🤖 自动WIP管理:自动管理正在进行的任务限制
  • 🚫 防止重复:自动防止重复任务
  • 🛡️ 类型安全:通过Zod验证完全支持TypeScript
  • 🔒 超安全的:AI无法重写或删除你的任务(除非你启用它),只能添加和移动它们
  • 📅 可选提醒:启用AI不断看到并可以维护的专用提醒部分

🚀 快速开始

将此添加到 ~/.cursor/mcp.json 对于光标, ~/.config/claude_desktop_config.json 克劳德桌面。

选项1:NPX(推荐)

{
  "mcpServers": {
    "mcp-tasks": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-tasks"]
    }
  }
}

选项2:Docker

{
  "mcpServers": {
    "mcp-tasks": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "flesler/mcp-tasks"
      ]
    }
  }
}

🤖 AI集成提示

为了鼓励人工智能使用这些工具,您可以从以下提示开始,使用.md(推荐)、.json、.yml的任何路径:

Use mcp-tasks tools to track our work in path/to/tasks.md

如果你告诉它新的或更新的任务,你可以将其附加到提示的末尾:

use mcp-tasks

在AI工作时添加任务: 为了在不干扰AI操作的情况下安全地添加任务, 使用CLI 从单独的终端:

npx mcp-tasks add "Your new task text" "To Do" 0

🔧 安装示例

具有自定义环境的完整配置:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-tasks": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-tasks"],
      "env": {
        "STATUS_WIP": "In Progress",
        "STATUS_TODO": "To Do",
        "STATUS_DONE": "Done",
        "STATUS_REMINDERS": "Reminders",
        "STATUS_NOTES": "Notes",
        "STATUSES": "In Progress,To Do,Done,Backlog,Reminders,Notes",
        "AUTO_WIP": "true",
        "PREFIX_TOOLS": "true",
        "KEEP_DELETED": "true",
        "TRANSPORT": "stdio",
        "PORT": "4680",
        "INSTRUCTIONS": "Use mcp-tasks tools when the user mentions new or updated tasks"
      }
    }
  }
}

远程访问的HTTP传输:

首先运行服务器:

TRANSPORT=http PORT=4680 npx mcp-tasks

然后:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-tasks": {
      "type": "streamableHttp",
      "url": "http://localhost:4680/mcp"
    }
  }
}

📁 支持的文件格式

扩展格式最适合自动创建
.mdMarkdown人类可读的任务列表✅
.jsonJSON结构化数据,API✅
.ymlYAML配置文件✅

从文件扩展名自动检测格式。 所有格式都支持相同的功能,可以在同一项目中混合使用。

推荐:Markdown(.md)便于人类阅读和编辑

⚠️ 警告:从新文件开始,而不是使用预先存在的任务文件,以避免丢失非任务内容。

🛠️ 可用工具

当 PREFIX_TOOLS=true (默认),所有工具都以前缀 tasks_:

工具说明参数
tasks_setup初始化任务文件(如果缺少则创建,支持 .md, .json, .yml)source_path, workspace?
tasks_search使用筛选功能搜索任务source_id, statuses?, terms?, ids?
tasks_add向状态中添加新任务source_id, texts[], status, index?
tasks_update按ID更新任务source_id, ids[], status, index?
tasks_summary获取任务计数和正在进行的工作source_id

ID格式:两者都有 source_id (来自文件路径)和任务 id (来自任务文本)是4个字符的字母数字字符串(例如。, "xK8p", "m3Qw").

工具示例

设置任务文件:

tasks_setup({
  workspace: "/path/to/project",
  source_path: "tasks.md"  // relative to workspace or absolute
  // source_path: "tasks.json"
  // source_path: "tasks.yml"
})
// Returns: {"source":{"id":"xK8p","path":"/path/to/project/tasks.md"},"Backlog":0,"To Do":0,"In Progress":0,"Done":0,"inProgress":[]}
// Source ID (4-char alphanumeric) is used for all subsequent operations

添加任务:

tasks_add({
  source_id: "xK8p", // From setup response
  texts: ["Implement authentication", "Write tests"],
  status: "To Do",
  index: 0  // Add at top (optional)
})
// Returns: {"source":{"id":"xK8p","path":"/absolute/path/to/tasks.md"},"Backlog":0,"To Do":2,"In Progress":0,"Done":0,"inProgress":[],"tasks":[{"id":"m3Qw","text":"Implement authentication","status":"To Do","index":0},{"id":"p9Lx","text":"Write tests","status":"To Do","index":1}]}

搜索和筛选:

tasks_search({
  source_id: "xK8p",        // From setup response
  terms: ["auth", "deploy"],          // Search terms (text or status, OR logic)
  statuses: ["To Do"],      // Filter by status
  ids: ["m3Qw", "p9Lx"]     // Filter by specific task IDs
})
// Returns: [{"id":"m3Qw","text":"Implement authentication","status":"To Do","index":0}]

更新任务状态:

tasks_update({
  source_id: "xK8p",        // From setup response
  ids: ["m3Qw", "p9Lx"],    // Task IDs from add/search responses
  status: "Done"            // Use "Deleted" to remove
})
// Returns: {"source":{"id":"xK8p","path":"/absolute/path/to/tasks.md"},"Backlog":0,"To Do":0,"In Progress":0,"Done":2,"inProgress":[],"tasks":[{"id":"m3Qw","text":"Implement authentication","status":"Done","index":0},{"id":"p9Lx","text":"Write tests","status":"Done","index":1}]}

获取概述:

tasks_summary({
  source_id: "xK8p"         // From setup response
})
// Returns: {"source":{"id":"xK8p","path":"/absolute/path/to/tasks.md"},"Backlog":0,"To Do":0,"In Progress":1,"Done":2,"inProgress":[{"id":"r7Km","text":"Fix critical bug","status":"In Progress","index":0}]}

🎛️ 环境变量

变量默认值描述
TRANSPORTstdio运输方式: stdio 或 http
PORT4680HTTP服务器端口(当 TRANSPORT=http)
PREFIX_TOOLStrue在工具名称前加上 tasks_
STATUS_WIPIn Progress在建工程状态名称
STATUS_TODOTo Do待办状态名称
STATUS_DONEDone已完成状态名称
STATUS_REMINDERSRemindersAI提醒(空字符串禁用)
STATUS_NOTESNotes注释/不可操作的任务(空字符串禁用)
STATUSESBacklog逗号分隔的其他状态
AUTO_WIPtrue当没有WIP时,一个WIP将其余的移动到待办事项,首先将待办事项移动到WIP
KEEP_DELETEDtrue保留已删除的任务(AI不会丢失你的任务!)
INSTRUCTIONS...包含在所有工具响应中,供AI遵循
SOURCES_PATH./sources.json用于存储源注册表的文件(内部)
DEBUGfalse如果为真,则启用 tasks_debug 工具

高级配置示例

可选地,可以包括WIP/待办事项/完成状态来控制它们的顺序。

自定义工作流状态:

{
  "env": {
    "STATUSES": "WIP,Pending,Archived,Done,To Review",
    "STATUS_WIP": "WIP",
    "STATUS_TODO": "Pending",
    "AUTO_WIP": "false"
  }
}

📊 文件格式

Markdown(.md)-人类可读

# Tasks - File Name

## In Progress
- [ ] Write user registration

## To Do
- [ ] Implement authentication
- [ ] Set up CI/CD pipeline

## Backlog
- [ ] Plan architecture
- [ ] Design database schema

## Done
- [x] Set up project structure
- [x] Initialize repository

## Reminders
- [ ] Don't move to Done until you verified it works
- [ ] After you move to Done, commit all the changes, use the task name as the commit message

## Notes
- [ ] The task tools were really great to use!

JSON(.json)-结构化数据

{
  "groups": {
    "In Progress": [
      "Write user registration"
    ],
    "To Do": [
      "Implement authentication",
      "Set up CI/CD pipeline"
    ],
    "Backlog": [
      "Plan architecture",
      "Design database schema"
    ],
    "Done": [
      "Set up project structure",
      "Initialize repository"
    ],
    "Reminders": [
      "Don't move to Done until you verified it works",
      "After you move to Done, commit all the changes, use the task name as the commit message"
    ],
    "Notes": [
      "The task tools were really great to use!"
    ]
  }
}

YAML(.yml)-配置友好

groups:
  "In Progress":
    - Write user registration
  "To Do":
    - Implement authentication
    - Set up CI/CD pipeline
  Backlog:
    - Plan architecture
    - Design database schema
  Done:
    - Set up project structure
    - Initialize repository
  Reminders:
    - Don't move to Done until you verified it works
    - After you move to Done, commit all the changes, use the task name as the commit message

🖥️ 服务器使用情况

# Show help
mcp-tasks --help

# Default: stdio transport
mcp-tasks

# HTTP transport
TRANSPORT=http mcp-tasks
TRANSPORT=http PORT=8080 mcp-tasks

# Custom configuration
STATUS_WIP="Working" AUTO_WIP=false mcp-tasks

💻 CLI使用情况

您还可以使用 mcp-tasks (或 npx mcp-tasks)作为快速任务管理的命令行工具:

# Setup a task file
mcp-tasks setup tasks.md $PWD                      # Setup with workspace

# Add tasks
mcp-tasks add "Implement authentication"           # Defaults to "To Do" status
mcp-tasks add "Write tests" "Backlog"              # Add with specific status
mcp-tasks add "Fix critical bug" "In Progress" 0   # Add at top (index 0)

# Search tasks
mcp-tasks search                                    # All tasks
mcp-tasks search "" "auth,login"                   # Search for specific terms
mcp-tasks search "To Do,Done" ""                   # Filter by statuses
mcp-tasks search "In Progress" "bug"               # Filter by status and search terms

# Update task status (comma-separated IDs)
mcp-tasks update m3Qw,p9Lx Done

# Get summary
mcp-tasks summary

# Add a reminder (feature must be enabled with REMINDERS=true)
mcp-tasks add "Don't move to Done until you verified it works" Reminders

CLI功能:

  • 直接访问所有MCP工具功能
  • JSON输出,便于解析和脚本编写
  • 与MCP工具具有相同的可靠性和防重复性
  • 非常适合自动化脚本和CI/CD管道

🧪 发展

# Clone and setup
git clone https://github.com/flesler/mcp-tasks
cd mcp-tasks
npm install

# Development mode (auto-restart)
npm run dev              # STDIO transport
npm run dev:http         # HTTP transport on port 4680

# Build and test
npm run build           # Compile TypeScript
npm run lint            # Check code style
npm run lint:full       # Build + lint

🛠️ 故障排除

需求

  • Node.js≥20 -此软件包需要Node.js版本20或更高版本

常见问题

运行时出现ERR_MODULE_NOT_FOUND npx-tasks

  • 问题:类似错误 Cannot find module '@modelcontextprotocol/sdk/dist/esm/server/index.js' 跑步时 npx mcp-tasks
  • 原因:npx缓存损坏或不完整,无法正确解析依赖关系
  • 解决方案:清除npx缓存,然后重试:
  npx clear-npx-cache
  npx mcp-tasks
  • 备注:此问题可能发生在Node.js v20和v22上,缓存清除可以解决此问题

我的任务存储在哪里?

  • 任务存储在AI在中指定的文件路径中 tasks_setup
  • 在下的每个工具调用响应中返回绝对路径 source.path
  • 如果您忘记了位置,请检查任何工具响应或要求AI向您显示

Markdown文件中丢失的内容:

  • ⚠️ 这些工具将重写整个文件,只保留已识别状态部分下的任务
  • 工具修改文件时,非任务内容(注释、文档)可能会丢失
  • 使用专用任务文件,而不是将任务与其他内容混合

为什么不让人工智能直接编辑任务文件呢?

  • 文件解析复杂性: 人工智能必须读取整个文件,解析markdown结构,并了解当前状态——代价高昂且容易出错
  • 多步操作: 将任务从“进行中”移动到“完成”需要多个 read_file, grep_search, sed 调用以定位和修改正确的部分
  • 上下文丢失: 由于令牌限制,大型任务文件迫使人工智能处理不完整的块,并失去对整体结构的跟踪
  • 状态理解: 人工智能在读取零碎的文件部分时很难理解真实的项目状态——哪些任务实际上正在进行中?
  • 编辑精度: 手动编辑有损坏markdown格式、丢失任务或意外修改错误部分的风险
  • 并发编辑冲突: 当人工智能直接编辑文件时,人类无法在不产生冲突或覆盖的情况下安全地进行手动更改
  • 令牌效率低下: 读取+解析+编辑周期消耗的令牌比具有清晰输入/输出的结构化工具调用多得多
  • 安全: 人工智能在直接编辑文件时可能会意外更改或删除任务,但使用这些工具,它无法重写或删除您的任务

🤝 贡献

我们欢迎捐款!拜托:

  1. 分叉存储库
  2. 创建要素分支: git checkout -b feature-name
  3. 通过测试进行更改
  4. 运行: npm run lint:full
  5. 提交拉取请求

📄 许可证

MIT许可证-请参阅 许可证 了解详情。

🔗 链接

工具与能力

工具数量

5

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

任务管理TypeScript混合部署多格式支持AI集成开发工具效率提升

支持客户端

Cursor

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 5 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 Node.js,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备会话凭据,没有凭据没法直接试。
  • 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 Cursor 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。
  • 暂时拿不到会话凭据的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

5 个同类
MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
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Git 838e2ec1

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12stdio有2 个2026-05-17
Markitdown MCP 2c653a5f

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1stdio有1 个2026-05-17
Context7 MCP C671e75a

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0stdio有1 个2026-05-17
Context7 831acf40

MCP World

0stdio有1 个2026-05-17

按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

MCP Tasks 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 npx mcp-tasks add "Your new task text" "To Do" 0,运行环境为 Node.js。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

MCP Tasks 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 Node.js;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

MCP Tasks 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 Tasks 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是会话凭据,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

MCP Tasks 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Cursor;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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