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🚀 MCP 任务组织器

MCP 任务组织器是一个 MCP 服务器，它能够将 Cursor 代理计划转换为结构化的 Markdown 任务列表，并将这些任务整理到您的仓库中。借助该服务器，您可以轻松跟踪 AI 生成的计划和建议，并将其转化为可操作的规范。

🚀 快速开始

MCP 任务组织器可以帮助您高效地管理任务。您只需按照安装步骤完成安装，即可使用它将 Cursor 代理计划转化为清晰的任务列表。

✨ 主要特性

自动任务提取：自动从 Cursor 代理计划中提取任务。
任务管理文件夹：在仓库中创建 .tasks 文件夹，方便进行任务管理。
描述性文件名：使用描述性文件名（如“refactor-authentication.md”），便于识别任务。
完成任务标记：自动使用 ✅ 前缀标记已完成的任务列表。
Markdown 格式化：将计划格式化为正确的 Markdown 结构。
内容组织：将内容组织到概述、实施细节和后续步骤中。
客户端集成：可与 Claude for Desktop 和其他 MCP 客户端集成。

📦 安装指南

先决条件

Python 3.10 或更高版本
pip 或其他 Python 包管理器

快速安装

基于 Unix 的系统（macOS、Linux）

# 克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/mcp-tasks-organizer.git
cd mcp-tasks-organizer

# 运行安装脚本
./install.sh

Windows

# 克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/mcp-tasks-organizer.git
cd mcp-tasks-organizer

# 运行安装脚本
.install.bat

手动安装

克隆仓库：

git clone https://github.com/yourusername/mcp-tasks-organizer.git
cd mcp-tasks-organizer

创建并激活虚拟环境（可选但推荐）：
- macOS/Linux：

python -m venv venv
source venv/bin/activate

- **Windows**：

python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate

安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

运行服务器：

python app.py

💻 使用示例

基础用法

本工具提供了一系列实用的命令，以下是这些命令的介绍：

convert_plan_to_tasks：将计划文本转换为任务列表。
mark_task_complete：标记任务列表中的某个任务为完成。
check_all_tasks_complete：检查任务列表中所有任务是否完成。
list_task_files：列出 .tasks 目录中的所有任务文件。

高级用法

以下是一个示例工作流程，展示了如何使用这些工具管理任务：

代理提出对您身份验证系统的更改建议。
将此计划转换为任务列表：convert_plan_to_tasks(plan_text, "Auth System Refactor", "auth-refactor")。
任务保存到 .tasks/auth-refactor.md。
完成任务后，标记它们：mark_task_complete("auth-refactor", 1)。
所有任务完成后：check_all_tasks_complete("auth-refactor")。
文件重命名为 .tasks/✅auth-refactor.md。

🔧 技术细节

服务器会在仓库根目录创建一个 .tasks 文件夹，用于存储任务列表。
任务列表使用基于 2 - 3 个单词描述的文件名进行存储，方便识别。
当任务列表中的所有任务完成时，文件会被重命名为带有 ✅ 前缀的新文件。
服务器从 Cursor 的代理输入文本中解析任务，使用多种模式匹配技术提取任务，包括带编号的步骤（如“1. 第一步骤”）、列表项目（如“* 项目一”）以及类似于“应该”“必须”“需要”的句子。
如果没有找到明确的任务，内容将被组织到逻辑部分中，以便于跟踪和更新任务进度。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。

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