mcplanmanager 1.1.0

AI Agent任务管理系统 - MCP服务

MCPlanManager - AI Agent 任务管理系统

一个简洁高效的任务管理器，专为 AI Agent 的长程任务执行而设计，支持MCP (Model Context Protocol) 标准，并同时支持 uvx 和 Docker 两种部署方式。

版本 1.1.0 更新亮点:

• 增加了开发模式，支持通过本地代码进行实时调试。
• 优化了所有工具的 Prompt 说明，提供了更清晰的用法和示例。
• 修复了 visualizeDependencies 工具在某些情况下不可用的问题。
• 增加了 editDependencies 工具，用于动态修改任务间的依赖关系。

🚀 部署与使用

我们提供两种推荐的部署方式，请根据您的需求选择。

方式一：使用 uvx (轻量级 & 快速启动)

uvx 允许您以一行命令轻松启动 MCP 服务，它会自动处理依赖管理和环境设置。

1. 先决条件：安装 uv 如果您的系统中还没有 uv，请先执行以下命令安装：

   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
   

2. 配置您的AI客户端 在 Cursor、Continue.dev 等客户端中，使用以下配置即可自动下载并运行服务：

   {
     "mcpServers": {
       "mcplanmanager": {
         "command": "uvx",
         "args": ["mcplanmanager"]
       }
     }
   }
   

方式二：使用 Docker (生产环境 & 隔离部署)

Docker 提供了最佳的环境一致性和隔离性，是生产环境部署的首选方案。

1. 拉取镜像 从 Docker Hub 拉取最新镜像：

   docker pull donway19/mcplanmanager:latest
   

2. 运行容器 您可以通过 docker run 或 docker-compose 来启动服务。

   使用 docker run:

   docker run -d --name mcplanmanager_service -p 6276:6276 donway19/mcplanmanager:latest
   

   使用 docker-compose: 创建一个 docker-compose.yml 文件：

   version: '3.10'
   services:
     mcplanmanager:
       image: donway19/mcplanmanager:latest
       container_name: mcplanmanager_service
       ports:
         - "6276:6276"
       restart: unless-stopped
   

   然后运行 docker-compose up -d。

3. 配置您的AI客户端 使用以下配置通过 HTTP 连接到 Docker 容器中运行的服务：

   {
     "mcpServers": {
       "mcplanmanager-docker": {
         "transport": "http",
         "url": "http://localhost:6276/mcp"
       }
     }
   }
   

   注意：如果部署在云服务器上，请将 localhost 替换为服务器的公网 IP 或域名。

🛠️ MCP 工具列表

本项目提供以下13个工具：

• initializePlan: 初始化新的任务计划
• getCurrentTask: 获取当前正在执行的任务
• startNextTask: 开始下一个可执行的任务
• completeTask: 标记任务为完成状态
• failTask: 标记任务失败
• skipTask: 跳过指定任务
• addTask: 添加新任务到计划中
• getTaskList: 获取任务列表（支持状态过滤）
• getExecutableTaskList: 获取当前可执行的任务列表
• getPlanStatus: 获取整个计划的状态
• editDependencies: 修改任务间的依赖关系
• visualizeDependencies: 生成依赖关系可视化（支持ascii, tree, mermaid格式）
• generateContextPrompt: 生成上下文提示词

🧑‍💻 本地开发

如果您希望贡献代码或进行二次开发，请遵循以下步骤：

1. 克隆仓库并设置环境

   git clone https://github.com/donway19/MCPlanManager.git
   cd MCPlanManager
   uv venv
   source .venv/bin/activate
   uv pip install -e .
   

2. 在 Cursor 中进行本地调试 为了实现修改代码后实时生效的热重载调试，请在 Cursor 的 mcp.server.configFiles 设置中指向项目中的 examples/mcp_configs/local_development.json 文件。该文件已为您配置好了本地开发所需的环境变量。

   启动 Cursor 后，您就可以在聊天窗口中使用 @mcplanmanager-local-dev 来调用和测试您本地的最新代码了。

📄 许可证

本项目基于 MIT License - 详见 LICENSE 文件。