本项目 'Tama-MCP' 是一款功能丰富的命令行任务管理工具，通过集成AI能力，能够辅助用户进行需求文档解析和任务分解。此外，它还提供一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器接口，允许其他LLM应用作为客户端与其交互，获取任务上下文信息并调用任务管理功能。

主要功能点:

标准任务管理: 支持通过命令行添加、查看、列出、更新状态、删除任务和子任务。
AI 辅助:
- 需求文档解析: 自动从 PRD ('.txt' 或 '.prd' 文件) 中生成结构化的任务列表。
- 任务展开: 使用AI将高层任务分解为详细的子任务。
任务分析:
- 检查任务依赖关系，发现循环依赖。
- 生成任务报告 (Markdown 表格)。
代码文件生成: 根据任务详情生成骨架代码文件。
下一任务推荐: 根据任务状态和依赖推荐下一个可执行的任务。
MCP 服务器功能:
- 作为后台服务运行，响应MCP客户端请求。
- 提供 MCP 工具（Tool）：
  - 'get_task': 按ID获取任务或子任务详情。
  - 'find_next_task': 查找下一个符合条件的任务。
  - 'set_task_status': 设置任务或子任务的状态。
  - 'add_task': 添加新的主任务。
  - 'add_subtask': 为指定任务添加子任务。
  - 'remove_subtask': 删除子任务。
  - 'get_tasks_table_report': 获取任务结构的Markdown表格报告。

安装步骤:

克隆仓库:

git clone https://github.com/Gitreceiver/TAMA-MCP
cd TAMA-MCP

创建并激活 Python 虚拟环境 (推荐 Python 3.12):

uv venv -p 3.12
# Windows
.\.venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source .venv/bin/activate

(如果未安装 'uv'，请先运行 'pip install uv')

安装项目依赖:

uv pip install .
# 或者使用 pip: pip install .

服务器配置 (供 MCP 客户端使用):

MCP 服务器需要独立运行，并通过标准输入/输出 (stdio) 与客户端通信。典型的 MCP 客户端（如 'cline', 'cursor', 'claude'）需要配置启动 MCP 服务器的命令和参数。

您需要在 MCP 客户端的配置中，为本服务器添加一个条目，指定如何启动它。关键配置项通常包括：

'name': 您为该服务器指定的名称 (例如: "TAMA-MCP-Server")。
'command': 用于启动服务器的可执行程序 (例如: 如果您使用 'uv' 运行，这里是 'uv'；如果您直接使用 Python，这里是 'python')。
'args': 传递给 'command' 的参数列表。对于本项目，参数应指向启动 MCP 服务器模块 (例如: '["--directory", "/path/to/your/TAMA_MCP", "run", "python", "-m", "src.mcp_server"]')。请将 '/path/to/your/TAMA_MCP' 替换为您的 'TAMA-MCP' 项目实际所在的绝对路径。
'transportType': 通信协议类型，本项目 MCP 服务器支持 'stdio'。

配置完成后，MCP 客户端即可发现并使用 TAMA-MCP 服务器提供的任务管理工具。

基本使用方法 (CLI):

在激活的虚拟环境中，使用 'tama' 命令。

列出任务: 'tama list'
查看任务详情: 'tama show 1' (查看 ID 为 1 的任务) 或 'tama show 3.1' (查看 ID 为 3 的子任务 1)
设置任务状态: 'tama status 2 done' (将任务 2 状态设为完成)
添加任务: 'tama add "实现用户认证功能" --priority high'
添加子任务: 'tama add "设计登录界面" --parent 1 --desc "使用 React" --priority medium' (为任务 1 添加子任务)
查找下一任务: 'tama next'
解析 PRD: 'tama prd path/to/your/document.prd'
展开任务: 'tama expand 3' (展开任务 3 为子任务)

更详细的 CLI 使用方法请参考项目 README。

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