Aidderall MCP

🚀 Aidderall MCPサーバーへようこそ！

Aidderalは階層的タスク管理のためのモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーの実装で、複雑な問題解決セッションを通じてAIアシスタントに焦点とコンテキストを維持するための認知的補助具を提供します。

AIアシスタントは長時間のタスクを処理するのが苦手です。これは、ある時点で処理できる情報量（コンテキストウィンドウ）の制限に部分的に起因しています。

AidderallはAIアシスタントに以下を提供することでこの問題を解決します。

• 焦点
• コンテキストを持つ現在の認知的地形のマップ

Aidderallを、AIが焦点を維持し記憶するのを助ける多数の小さなコンテキストウィンドウと考えてください！

🚀 クイックスタート

Aidderallは、以下のような柔軟な階層的タスク管理システムを実装しています。

• 複雑な作業分解のためにタスクを入れ子構造で整理できます。
• 並列作業ストリームのために独立したタスクを作成できます。
• switch_focusを使用して任意のタスク間を自由に移動できます。
• ワークフローに適した任意の順序でタスクを完了できます。
• すべてのタスクは作業の生きたドキュメントとして表示されたままになります。

✨ 主な機能

• 階層的タスク管理：メインタスクを作成し、サブタスクで拡張できます。
• 焦点強制：一度にアクティブなタスクは1つだけです。
• コンテキスト保存：パンくずリストと兄弟タスクの認識を維持します。
• タスク完了：完了したタスクをタイムスタンプ付きでアーカイブします。
• 状態永続化：すべてのタスクとその関係を追跡します。

📦 インストール

1. リポジトリをクローンします：

git clone https://github.com/user/aidderall_mcp.git
cd aidderall_mcp

2. 仮想環境を作成してアクティブ化します：

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windowsの場合: venv\Scripts\activate

3. 依存関係をインストールします：

pip install -r requirements.txt

4. 開発用に、開発用の依存関係を含めてインストールします：

pip install -e ".[dev]"

💻 使用例

基本的な使用法

サーバーの起動

MCPサーバーを起動します：

python -m src.server

サーバーはPythonモジュールを直接介して実行されます。

AIアシスタントとの統合

Claude Codeの場合

Claude Codeをインストールしている場合は、直接Aidderallを追加できます：

claude mcp add aidderall-mcp /path/to/aidderall_mcp/run_mcp.sh

手動設定

または、サーバーをMCP設定に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "aidderall": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "src.server"]
    }
  }
}

高度な使用法

利用可能なコマンド

タスク作成

• create_new_task(title, body) - 関連のない作業または新しいトピックのための新しい独立したタスクを作成します。
• extend_current_task(title, body) - 現在のタスクを整理して分解するためにサブタスクを追加します。

ナビゲーションと情報

• get_current_task() - コンテキスト付きの現在のタスクを返します。
• get_big_picture(format='text') - タスクの階層全体を表示します（形式：'text'または'json'）。
• get_stack_overview() - システムのJSON構造を返します。
• peek_context(include_body=False) - 親と兄弟のコンテキストを表示します。
• list_siblings(include_body=False) - 現在のレベルのタスクをリストします。

タスク管理

• complete_current_task() - 現在のタスクを完了としてマークします（表示されたまま）。
• update_current_task(body) - 現在のタスクの本文を更新します。
• switch_focus(task_id) - IDで任意のタスクに焦点を切り替えます。
• remove_task(task_id) - 構造からタスクを削除します（履歴に保存されます）。
• get_completed_tasks(order) - 完了したタスクのアーカイブを表示します。

ワークフローの例

# ルートタスクから始めます
create_new_task("Design new feature", "Research and design specs")

# 整理のためにサブタスクに分解します
extend_current_task("Research requirements", "User research needed")
extend_current_task("Interview users", "Conduct user interviews")
extend_current_task("Analyze competitors", "Research competitor solutions")

# switch_focusを使用して任意の順序でタスクに取り組みます
get_big_picture()  # すべてのタスクとそのIDを表示します
switch_focus("task-id-for-research")  # 調査タスクにジャンプします
complete_current_task()  # 完了したら完了としてマークします

# 他の任意のタスクにジャンプします
switch_focus("task-id-for-interviews")  # インタビューに取り組みます
# ... 作業を行います ...
switch_focus("task-id-for-competitors")  # 競合分析に切り替えます

# 並列作業ストリームを作成します
create_new_task("Write documentation", "Document the new feature")
extend_current_task("API docs", "Write API documentation")
extend_current_task("User guide", "Write user guide")

# 異なる作業ストリーム間を自由にジャンプします
switch_focus("task-id-for-design")  # 設計作業に戻ります
switch_focus("task-id-for-api-docs")  # ドキュメント作成にジャンプします

# 完了したら、任意の順序でタスクを完了します
complete_current_task()  # 現在焦点を当てているタスクを完了します

# すべてのタスクを表示します - 完了したタスクは表示されたままです
get_big_picture()
# 出力は次のようになります:
# Design new feature (pending)
#   Research requirements (completed)
#   Interview users (pending)
#   Analyze competitors (completed)
# Write documentation (pending)
#   API docs (completed)
#   User guide (pending)

# 完了したタスクを削除してワークスペースをクリーンアップします
remove_task("task-id-for-research")  # 表示から削除しますが、履歴には残ります

🔧 技術詳細

開発

テストの実行

pytest -v

コードカバレッジ

pytest --cov=src tests/

コードフォーマット

black src tests
isort src tests

型チェック

mypy src

アーキテクチャ

• models.py - コアデータ構造（Task, MainTask, SubTask）
• task_manager.py - タスク管理ロジックと状態処理
• handlers.py - MCPコマンドの実装
• server.py - MCPサーバーのエントリーポイント

📚 ドキュメント

• 使用ガイド - AIアシスタントがAidderallを効果的に使用するための包括的なガイド
• 技術仕様 - ハイブリッドスタックリストモデルの詳細な技術仕様
• AIアシスタントの進化 - AIを無状態の神託から焦点を持った作業者に変えるためのビジョン
• 作業ログ - 開発履歴とアーキテクチャ上の決定

🔗 貢献方法

1. リポジトリをフォークします。
2. 機能ブランチを作成します。
3. 新しい機能に対するテストを追加します。
4. すべてのテストが通過することを確認します。
5. プルリクエストを送信します。

📄 ライセンス

このプロジェクトはGNU General Public License v3.0以降の下でライセンスされています - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。

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