任务树MCP
Claude Code的分层任务管理系统，通过沿袭注入来维护上下文和优先级。与平面任务列表不同，任务被组织成树中的节点，人工智能代理在处理实现细节的同时保持对高级目标的认识。
🎯 核心问题陈述
问题：AI代理在深入实施细节时忽略了最初的目标，导致上下文漂移和优先级被遗忘。
解决方案：基于谱系的上下文注入确保AI代理始终看到从根目标到当前任务的路径，因此它们不会在任务树中丢失森林。
✅ 特性
分层任务管理
- 树形结构：以无限的父子深度组织任务
- 状态跟踪：待定、正在进行中、已完成、已阻止、已取消
- 优先权制度：低、中、高，带上下文权重
- 元数据：描述、标签、完成标准、时间戳
- 永久存储：SQLite数据库跨会话维护状态
克劳德代码集成（MCP服务器）
- 全球安装：适用于所有Claude Code项目
- 上下文注入：任务沿袭流到每一个AI交互中
- 交互式工具：创建、搜索、完成和导航任务
- 实时更新：更改会立即反映在各个会话中
智能层
- 分层规划指导：教授正确的任务分解与平面列表
- 模式检测：确定扁平任务模式并提出改进建议
- 完成标准验证：防止在没有明确成功标准的情况下过早完成任务
- 不变性模式：鼓励创建新任务，而不是编辑现有任务以进行审计跟踪
🛠️ 技术架构
核心组件
- 任务节点：带有状态、优先级、关系、完成标准的Pydantic模型
- TaskGraph：基于NetworkX的具有SQLite持久性的图操作
- 上下文注入器：提示的谱系提取和上下文格式化
- MCP服务器：Claude Code集成提供交互式任务工具
关键设计决策
- 仅限直接血统：简单根→电流路径（无兄弟/分支以避免噪声）
- 不可变任务：无编辑功能-在需求更改时创建新任务
- 安全第一验证：默认情况下需要使用#trivial标签覆盖的完成标准
🚀 入门指南
安装
先决条件：
- 克劳德桌面 或 克劳德代码 （或两者皆有）
- Python 3.8+
# 1. Clone or download this repository
git clone https://github.com/krlohnes/task-tree-mcp.git
cd task-tree-mcp安全安装（推荐）：
# Run the secure installer - it handles everything automatically
python install_secure_task_tree.py安全安装程序将：
- 通过以下方式安装Python依赖项
setup.py - 为工具审计跟踪设置安全挂钩
- 使用MCP服务器配置克劳德桌面/Claude代码
- 创建安全的审核目录结构
- 启用防篡改任务验证
手动安装（替代）：
# Install dependencies manually
pip install -r requirements.txt
# Add to Claude Code manually
claude mcp add task-tree "python" "/absolute/path/to/task-tree-mcp/mcp_server/server.py" -s user
# Verify installation
claude mcp list重要提示： 安装后重新启动Claude Code以激活所有功能。
基本用法
# Create hierarchical tasks
create_task(title="Build authentication system", priority="high",
completion_criteria="Users can register, login, and access protected routes")
# Create subtasks with validation siblings
create_task(title="JWT token implementation", parent_id="...",
completion_criteria="Tokens generate, validate, and refresh correctly")
create_task(title="Validate JWT security standards", parent_id="...",
completion_criteria="OWASP compliance verified, no vulnerabilities found")
# Work with full context awareness
get_current_task() # Shows: Root → Auth → JWT → Current context最佳实践
- 从完成标准开始：在开始工作之前定义成功
- 使用验证兄弟：每个操作都应该有一个验证步骤
- 深入3级以上：将复杂任务分解为层次结构组件
- 创建vs编辑：在需求更改时创建新任务（保留历史记录）
- 添加检查点：包括自主工作的用户授权点
🎉 已实现的成功指标
- ✅ 上下文保留：无论任务深度如何，根目标始终可见
- ✅ 质量执法：完成标准防止过早索赔
- ✅ 模式教学：AI学习分层与扁平任务组织
- ✅ 审计跟踪：不可变任务保留决策历史
🔧 系统要求
- Python 3.8+ 使用pydantic、networkx
- 克劳德代码 支持MCP
- 数据库 （包含在Python中）
任务树系统将人工智能任务管理从被动的检查表转变为主动的上下文感知分层规划，确保人工智能代理专注于高优先级目标，同时保持对实施细节的认识。