jhawkins11/task-manager-mcp

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21 stars 3 forks 품질 55 트렌드 10

Repository Install

Node.js MCP 서버를 사용하여 LLMs (Gemini/OpenRouter) AI 보조 작업 계획, 고장 및 코드 검토. Cursor 통합 설계.

개요

이 MCP 서버는 Cursor와 같은 AI 코드 편집기와 통합했습니다. 여기에서 주요 목표는 Cursor의 대리인 능력과 Gemini 2.5의 우수한 건축 능력을 극대화하는 것입니다. Cursor의 매우 제한된 컨텍스트 창을 작업하면서. 이것은 Roo Code의 Boomerang 모드에 의해 크게 영감을 얻었지만, 봇이 Claude 3.7 Sonnet 인 유일한 모델로 매우 비쌉니다. 이 서버로, 당신은 세계 모두의 베스트를 얻을: 무제한 컨텍스트 창과 Cursor의 $ 20/month 구독의 가격으로 무제한 사용. 또한, 작업 목록과 진행 상황을 볼 수 있도록 Svelte UI를 포함하고, 수동으로 계획을 조정하고 변경 사항을 검토합니다. - 기능을 설명하고, repomix를 통해 프로젝트 컨텍스트를 사용하여 LLM을 사용하여 AI 에이전트에 대한 단계별 코딩 계획을 생성하고 높은 불편한 작업에 대한 재발적 작업 내역을 따르십시오.

개요(AI 번역)

또한, 작업 목록과 진행 상황을 볼 수 있도록 Svelte UI를 포함하고, 수동으로 계획을 조정하고 변경 사항을 검토합니다.

스벨트 UI

핵심 특징

**Complex 기능 계획 : ** 기능 설명이 부여되며, repomix]]을 통해 프로젝트 컨텍스트를 사용하여 AI 에이전트에 대한 단계별 코딩 계획을 생성하기 위해 노력 작업의 재발견과 함께 수행 할 수 있습니다.
** 통합 UI 서버:** 정적 프론트엔드 파일을 제공하고 UI의 기본 API 엔드포인트를 제공합니다.

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README

원문 README의 일부입니다. 원문 보기.

Task Manager MCP Server

This is an MCP server built to integrate with AI code editors like Cursor. The main goal here is to maximize Cursor’s agentic capabilities and Gemini 2.5’s excellent architecting capabilities while working around Cursor’s extremely limited context window. This was inspired largely by Roo Code’s Boomerang mode, but I found it extremely expensive as the only model that works with it’s apply bot is Claude 3.7 Sonnet. With this server, you get the best of both worlds: unlimited context window and unlimited usage for the price of Cursor’s $20/month subscription.

In addition, it includes a Svelte UI that allows you to view the task list and progress, manually adjust the plan, and review the changes.

Svelte UI

Core Features

Complex Feature Planning: Give it a feature description, and it uses an LLM with project context via repomix to generate a step-by-step coding plan for the AI agent to follow with recursive task breakdown for high-effort tasks.
Integrated UI Server: Runs an Express server to serve static frontend files and provides basic API endpoints for the UI. Opens the UI in the default browser after planning is complete or when clarification is needed and displays the task list and progress.
Unlimited Context Window: Uses Gemini 2.5’s 1 million token context window with repomix’s truncation when needed.
Conversation History: Keeps track of the conversation history for each feature in a separate JSON file within .mcp/features/ for each feature, allowing Gemini 2.5 to have context when the user asks for adjustments to the plan.
Clarification Workflow: Handles cases where the LLM needs more info, pausing planning and interacting with a connected UI via WebSockets.
Task CRUD: Allows for creating, reading, updating, and deleting tasks via the UI.
Code Review: Analyzes git diff HEAD output using an LLM and creates new tasks if needed.
Automatic Review (Optional): If configured (AUTO_REVIEW_ON_COMPLETION=true), automatically runs the code review process after the last original task for a feature is completed.
Plan Adjustment: Allows for adjusting the plan after it’s created via the adjust_plan tool.

Setup

Prerequisites:

Node.js
npm
Git

Installation & Build:

Clone:

git clone https://github.com/jhawkins11/task-manager-mcp.git
cd task-manager-mcp

Install Backend Deps:
```
npm install
```
Configure: You’ll configure API keys later directly in Cursor’s MCP settings (see Usage section), but you might still want a local .env file for manual testing (see Configuration section).
Build: This command builds the backend and frontend servers and copies the Svelte UI to the dist/frontend-ui/ directory.
```
npm run build
```

Running the Server (Manually):

GitHub에서 전체 README 보기

설치

This server does not publish a one-line install command.

Open the repository installation guide MCP 초보자라면? mcpskill.org 가이드부터 시작하세요 →

설정

{
  "mcpServers": {
    "task-manager-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["/full/path/to/your/task-manager-mcp/dist/server.js"],
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "sk-or-v1-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
        //   optional: my recommended model for MCP is Gemini 2.5 Pro Free which is already set by default
        //   "OPENROUTER_MODEL": "google/gemini-2.5-flash-preview:thinking",
        //   also optional
        //   "FALLBACK_OPENROUTER_MODEL": "google/gemini-2.5-flash-preview:thinking",
        //   optional: the default port for the UI is 4999 if not set
        //   "UI_PORT": "4999",
        //   optional: the default port for the WebSocket server is 4999 if not set
        //   "WS_PORT": "4999"
        // Add GEMINI_API_KEY here instead if using Google directly
        // Add any other necessary env vars here
      }
    }
    // Add other MCP servers here if you have them
  }
}