项目简介

OmniTaskAgent 是一个基于 LangGraph 构建的多模型任务管理系统，旨在帮助用户连接多种任务管理系统，并通过智能体（Agent）协助用户选择和使用最佳的任务管理方案。它实现了 MCP 服务器功能，允许支持 MCP 协议的 LLM 客户端（如某些编辑器或AI应用）与其交互，获取任务管理能力。

主要功能点

任务管理: 支持创建、列出、更新、删除任务，并处理任务状态和依赖关系。
任务分解与分析: 能够将复杂任务分解为子任务，评估复杂度，并自动解析需求文档。
多模型兼容: 不限于特定API提供商，可与OpenAI、Claude等多种大型语言模型配合工作。
编辑器集成: 通过实现 MCP 协议，可无缝集成到支持 MCP 的编辑器中，提供流畅的开发体验。
智能工作流: 基于 LangGraph 的 ReAct 模式实现智能化的任务管理流程。
多系统集成: 可连接到外部专业的任务管理系统，扩展能力。

安装步骤

确保你的系统中已安装 Python 3.8+ 和 Node.js。
克隆仓库到本地。

安装 Python 依赖：

# 使用 uv (推荐)
uv pip install -e .

# 或者使用 pip
pip install -e .

安装 Node.js 依赖（用于启动作为MCP客户端的子任务管理系统，如mcp-shrimp-task-manager）：
```
npm install
```

创建 '.env' 文件在项目根目录，配置API密钥等：

# 必须项: API 密钥 (至少配置一个)
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
# 或
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key_here

# 可选项: 模型配置
LLM_MODEL=gpt-4o  # 默认模型
TEMPERATURE=0.2   # 创造性参数
MAX_TOKENS=4000   # 最大 token 数

服务器配置（供MCP客户端使用）

OmniTaskAgent 可以作为 MCP 服务器运行，供支持 MCP 协议的客户端（如某些编辑器）连接。客户端需要以下配置信息来启动并连接到服务器：

{
  "mcpServers": {
    "task-master-agent": {
      "type": "stdio",
      "command": "/path/to/python",
      "args": [
        "/path/to/OmniTaskAgent/run_mcp.py"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-key-here",
        "PROJECT_ROOT": "/path/to/OmniTaskAgent"
        // 可以在此覆盖或添加其他环境变量，例如 LLM_MODEL 等
      }
    }
  }
}

'mcpServers': 这是 MCP 客户端配置中用于定义 MCP 服务器连接的键。
'task-master-agent': 给这个服务器连接起一个唯一的名称，客户端将使用此名称引用此服务器。
'type': 指定传输协议类型，'"stdio"' 表示使用标准输入输出进行通信。
'command': 指定用于启动 MCP 服务器进程的可执行程序路径，通常是 Python 解释器。
'args': 传递给 'command' 的参数列表。第一个参数通常是 'run_mcp.py' 脚本的绝对路径。
'env': 为启动的 MCP 服务器进程设置环境变量。至少需要包含 'OPENAI_API_KEY' (或 'ANTHROPIC_API_KEY') 和 'PROJECT_ROOT' (项目根目录路径，确保能找到 'node_modules' 等)。

将上述配置添加到你的 MCP 客户端（如编辑器）的相应设置中，客户端即可在需要时启动并连接到 OmniTaskAgent MCP 服务器。

基本使用方法

启动 MCP 服务器: 在项目根目录运行 'python run_mcp.py'。这将启动一个使用 STDIO 传输协议的 MCP 服务器进程。
连接 MCP 客户端: 在支持 MCP 协议的编辑器或客户端中，使用上文提供的配置信息连接到正在运行的 MCP 服务器。
通过客户端交互: 一旦连接成功，你的 MCP 客户端将能发现 OmniTaskAgent 服务器提供的工具（通常会暴露一个名为 "Task_Master_Agent" 的工具）。你可以通过客户端界面或功能（例如，通过 LLM 与之对话）调用该工具，并向其发送任务管理相关的指令（如 "Create task: Write documentation" 或 "List all tasks"）。服务器将处理这些请求，执行相应的任务管理操作，并将结果返回给客户端。

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服务器配置（供MCP客户端使用）

基本使用方法

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