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任务管理AI辅助开发软件开发工具智能助手代码规划

项目简介

Conductor Tasks 是一个为开发者设计的智能助手，旨在通过AI技术简化开发过程中的任务管理。它可以解析需求文档、生成实现计划、跟踪进度，并支持多个人工智能模型。该工具可以通过命令行独立使用，也可通过 Model Context Protocol (MCP) 无缝集成到兼容的编辑器或开发环境中，为LLM客户端提供任务管理相关的上下文信息和功能。

主要功能点

  • AI任务生成: 从需求文档（如PRD、Markdown文件）中自动提取并生成结构化任务。
  • 任务分解与规划: 利用AI将复杂任务分解为详细子任务，并生成逐步实现计划。
  • 可视化任务管理: 提供看板、依赖树、统计仪表盘等视图来跟踪项目和任务状态。
  • 任务模板: 支持使用预定义或自定义模板快速创建任务。
  • 多模型支持: 可配置使用多种主流LLM提供商（如OpenAI, Anthropic, Groq, Mistral, Google Gemini, Perplexity等）以及本地/兼容OpenAI的端点（如Ollama）。
  • IDE集成: 通过MCP协议与编辑器深度整合，实现AI在开发流程中的自然交互。
  • CLI工具: 提供命令行接口用于自动化和独立使用。

安装步骤

Conductor Tasks 是一个Node.js应用，可以通过 npm 或 npx 使用：

  1. 全局安装 (推荐用于CLI使用): 打开终端并运行： 
    npm install -g conductor-tasks
  2. 使用 npx (无需全局安装): 在终端中直接使用 'npx conductor-tasks <command>'。

服务器配置

Conductor Tasks 作为 MCP 服务器运行时，需要被 MCP 客户端（通常是支持 MCP 的编辑器或AI助手）启动。在您的 MCP 客户端配置中，您需要指定如何启动 Conductor Tasks 并以 MCP 模式运行。典型的配置如下：

  • 配置项: 'mcpServers' (或您的客户端中对应的 MCP 服务器配置节)
  • 服务器名称: 为此服务器指定一个名称，例如 'conductor-tasks'。
  • 启动命令 (command): 指定用于启动 Conductor Tasks 的命令。如果已全局安装，通常是 'conductor-tasks'；如果使用 npx，则是 'npx'。
  • 启动参数 (args): 指定传递给启动命令的参数，使其以 MCP 服务器模式运行。必须包含 '--serve-mcp' 参数。
  • 环境变量 (env): 配置必要的环境变量，尤其是您的LLM API 密钥（例如 'OPENAI_API_KEY', 'ANTHROPIC_API_KEY' 等）以及可选的默认模型和提供商设置。

示例 MCP 客户端配置结构 (请根据您的客户端实际配置语法调整)：

{
  "mcpServers": {
    "conductor-tasks": {
      // command: 启动 Conductor Tasks 的可执行文件或脚本 (e.g., "conductor-tasks" 或 "npx")
      "command": "conductor-tasks", 
      
      // args: 传递给 command 的参数。"--serve-mcp" 必须包含以启动 MCP 服务器模式。
      //       其他参数可能取决于您的安装方式（如使用 npx）。
      "args": ["--serve-mcp"], 
      
      // env: 启动服务器进程时设置的环境变量，用于配置LLM API密钥等。
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "YOUR_ACTUAL_OPENAI_KEY",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "YOUR_ACTUAL_ANTHROPIC_KEY",
        "DEFAULT_LLM_PROVIDER": "openai" // 可选，指定默认LLM提供商
        // 根据您使用的LLM服务，添加相应的 API 密钥变量。
      }
    }
  }
}

配置完成后，启用您的 MCP 客户端中的 'conductor-tasks' 服务器。

基本使用方法

一旦 MCP 服务器在您的编辑器或AI助手中启用并连接，您就可以通过与AI助手的自然语言交互来使用 Conductor Tasks 的功能。例如：

  • 询问："Initialize conductor-tasks for my project." (初始化项目任务系统)
  • 询问："Parse the PRD at 'docs/requirements.md' into tasks." (解析PRD文件并创建任务)
  • 询问："List my current tasks." (列出任务)
  • 询问："What's the next task I should work on?" (获取下一个推荐任务)
  • 询问："Get details for task task-abc-123." (获取特定任务详情)
  • 询问："Generate implementation steps for task task-def-456." (生成任务实现步骤)
  • 询问："Show me the tasks as a kanban board." (以看板形式展示任务)

具体的交互方式和提示语取决于您的 MCP 客户端（编辑器或AI助手）的能力和集成程度。

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