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智能任务管理AI助手集成个人CRM生产力工具上下文服务

项目简介 PersonalOS是一个专为AI助手设计的个人操作系统，通过MCP (Model Context Protocol) 服务器与LLM客户端（如Claude）交互。它帮助用户管理任务、客户关系(CRM)和个人知识，并利用智能去重、优先级设定和AI引导的目标管理，提高生产力。

主要功能点

  • 智能任务管理: 允许AI助手创建、列出、更新任务状态，并支持任务去重、模糊项识别和基于目标的优先级排序。
  • 客户关系管理(CRM): 允许AI助手管理联系人信息，包括添加、列表、搜索和更新联系人。
  • 上下文提供: 托管个人任务、知识库和资源文件，作为AI助手的上下文信息源。
  • Prompt模板: 定义如'CLAUDE.md'（AI指令）和'GOALS.md'（个人目标）等Prompt模板，指导AI助手的行为和任务处理。
  • 系统状态概览: 提供任务概览、优先级分布、CRM摘要等，帮助用户和AI了解系统当前状态。
  • 任务待办处理: 支持从非结构化的待办事项（BACKLOG.md）中智能识别、去重、分类并创建结构化任务。

安装步骤

  1. 克隆仓库: 
    git clone https://github.com/amank94/personal-os.git
cd personal-os
  2. 创建虚拟环境并安装依赖: 
    python3.11 -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows用户请运行: .\venv\Scripts\activate
pip install anthropic PyYAML mcp-server
  3. 运行交互式设置: 
    python setup.py
    此步骤将引导您创建'Tasks/', 'Knowledge/', 'Resources/'等目录，并生成个性化的'GOALS.md'文件。您可以选择使用LLM辅助生成（需配置Anthropic API Key）或手动填写。它还会复制'CLAUDE.md'（AI指令）和'config.yaml'（配置模板）等文件。

服务器配置 此MCP服务器通过Stdio协议与MCP客户端通信。以下是MCP客户端配置此服务器的JSON格式参数说明，实际配置应在您的MCP客户端工具中完成：

  • 服务器名称 (name): 一个可读的名称，例如 "PersonalOS MCP Server"。
  • 启动命令 (command): 'python'
  • 命令参数 (args): '["core/mcp/server.py"]'
  • 环境变量 (env):
    • '"MANAGER_AI_BASE_DIR"': 可选。指定Personal OS仓库的根目录绝对路径。如果未指定，服务器将默认使用其启动时的当前工作目录。例如：'"/Users/youruser/personal-os"'。
  • 描述 (description): "连接到PersonalOS的MCP服务器，用于智能任务管理和CRM。"
  • 工具 (tools): MCP客户端会自动发现并加载此服务器所提供的所有工具（例如 'list_tasks', 'create_task', 'add_contact' 等）。

基本使用方法

  1. 启动MCP服务器: 在您的终端中，导航到Personal OS仓库的根目录，并运行：

    python core/mcp/server.py

    服务器将在后台运行，等待MCP客户端连接。

  2. 配置LLM客户端: 在您的LLM客户端（如Claude、ChatGPT等支持MCP客户端功能的工具）中，配置连接到此MCP服务器，并提供上述的命令和参数。LLM客户端将自动发现并可以使用服务器提供的所有工具。

  3. 与AI助手交互:

    • 处理待办事项: 将想法和笔记记录在 'BACKLOG.md' 中。然后对AI助手说：“'process my backlog'”，它将智能处理、去重、澄清并创建结构化任务。
    • 获取任务建议: 询问AI：“'What should I work on today?'”或“'Show me my P0 tasks'”。
    • 更新任务: 让AI更新任务状态，例如：“'Mark 'Review Q4 report' as started'”。
    • 管理联系人: 让AI添加新联系人：“'Add John Doe to CRM, email [email protected], company Example Corp'”。
    • 获取系统状态: 询问AI：“'What's my system status?'”以获取任务和CRM的概览。
    • 目标导向: AI将根据'GOALS.md'中的目标和优先级框架来指导任务的优先级和建议。

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生产力应用

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