Это MCP-сервер, созданный для интеграции с редакторами кода ИИ, такими как Cursor. Основная цель состоит в том, чтобы максимизировать агентские возможности Cursor и превосходные возможности Gemini 2.5 при работе с чрезвычайно ограниченным контекстным окном Cursor. Это было в значительной степени вдохновлено режимом Boomerang Roo Code, но я нашел его чрезвычайно дорогим, поскольку единственной моделью, которая работает с его прикладным ботом, является Claude 3.7 Sonnet. С помощью этого сервера вы получаете лучшее из обоих миров: неограниченное окно контекста и неограниченное использование по цене подписки Cursor на 20 долларов в месяц.

Кроме того, он включает в себя пользовательский интерфейс Svelte, который позволяет просматривать список задач и прогресс, вручную настраивать план и просматривать изменения.

Svelte UI

Основные характеристики

**Комплексное планирование функций: ** Дайте ему описание функции, и он использует LLM с контекстом проекта через repomix для создания пошагового плана кодирования для агента ИИ, чтобы следовать с рекурсивной разбивкой задач для задач с высокой эффективностью. ** Интегрированный UI-сервер: ** Запускает сервер Express для обслуживания статических фронтенд-файлов и предоставляет основные конечные точки API для пользовательского интерфейса.

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:

1. Clone:

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

2. Install Backend Deps:

   npm install
   

3. 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).

4. 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):