项目简介

ATLAS MCP Server (Adaptive Task & Logic Automation System) 是一个实现了 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，旨在为大型语言模型 (LLM) 提供结构化的任务管理能力。它允许 LLM 客户端通过标准化的 MCP 协议与服务器交互，进行任务的创建、更新、查询和删除等操作。

主要功能点

层级任务管理: 支持创建和管理具有父子关系的层级任务结构，帮助 LLM 处理复杂任务。
资源管理: 虽然仓库信息中没有明确提及资源管理，但 MCP 服务器的定义包含资源管理，并且该服务器具备数据访问能力。
工具注册与执行: 提供一系列预定义的工具，如 'create_task', 'update_task', 'delete_task' 等，允许 LLM 客户端调用以执行任务管理操作。
Prompt 模板: 仓库信息中没有明确提及 Prompt 模板功能，但 MCP 服务器的定义包含 Prompt 模板，未来可能扩展。
JSON-RPC 协议: 通过 JSON-RPC 协议与 MCP 客户端进行通信。
会话管理和能力声明: 服务器端负责会话管理和能力声明 (通过 'listTools' 工具声明工具能力)。

安装步骤

克隆代码仓库:

git clone https://github.com/MCP-Mirror/cyanheads_atlas-mcp-server.git

进入仓库目录:

cd cyanheads_atlas-mcp-server

安装依赖:
```
npm install
```

服务器配置

在 MCP 客户端配置中，添加以下服务器连接信息：

{
  "mcpServers": {
    "atlas": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/atlas-mcp-server/build/index.js"],
      "env": {
        "ATLAS_STORAGE_DIR": "/path/to/storage/directory",  // 存储目录路径，用于存放任务数据，请替换为实际路径
        "ATLAS_STORAGE_NAME": "atlas-tasks",                // 存储数据库名称，可自定义
        "NODE_ENV": "production"                          // 运行环境，建议设置为 production
      }
    }
  }
}

基本使用方法

启动 ATLAS MCP 服务器。
在 MCP 客户端中配置 ATLAS MCP 服务器连接信息（如上述配置）。
使用 MCP 客户端通过工具调用 (Tool Call) 与 ATLAS MCP 服务器交互，进行任务管理操作，例如创建任务、更新任务状态、查询任务等。

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服务器配置

基本使用方法

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