Mcplanmanager

🚀 MCPlanManager - AIエージェント用タスク管理システム

AIエージェントの長期タスク実行に特化した、シンプルで効率的なタスクマネージャーです。MCP (Model Context Protocol) 標準をサポートし、uvx と Docker の2種類のデプロイメント方法を提供します。

バージョン1.2.0の更新ポイント:

• 新しい計画永続化ツールの追加：dumpPlan と loadPlan ツールを導入し、タスク計画の完全なエクスポートと復元を可能にします。
• ツールドキュメントの最適化：Pydanticモデルを使用するツール（initializePlan、editDependencies など）にパラメータ構造の説明を追加し、一部のクライアントの互換性を改善します。
• テストスイートの強化：永続化機能に対する完全なテストケースを追加し、テスト実行プロセスを最適化します。

🚀 クイックスタート

✨ 主な機能

• AIエージェントの長期タスク実行に特化したタスク管理機能。
• MCP (Model Context Protocol) 標準をサポート。
• uvx と Docker の2種類のデプロイメント方法を提供。
• 新しい計画永続化ツール dumpPlan と loadPlan を搭載。
• ツールドキュメントの充実によるクライアント互換性の改善。
• 強化されたテストスイートによるコード品質の保証。

📦 インストール

2種類の推奨デプロイメント方法を提供しています。必要に応じて選択してください。

方法一：uvx を使用する（軽量で迅速な起動）

uvx を使用すると、1行のコマンドで簡単にMCPサービスを起動できます。依存関係の管理と環境設定を自動的に処理します。

1. 前提条件：uvのインストール システムに uv がインストールされていない場合は、以下のコマンドを実行してインストールしてください。

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

2. AIクライアントの設定 Cursor、Continue.devなどのクライアントで、以下の設定を使用すると、自動的にサービスをダウンロードして実行できます（標準入出力を介して通信します）。

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

方法二：Docker を使用する（本番環境での隔離デプロイ）

Dockerは、環境の一貫性と隔離性に優れており、本番環境でのデプロイに最適です。サービスは SSE (Server-Sent Events) モードで実行されます。

1. イメージの取得または構築 Docker Hubから最新のイメージを取得します。

   docker pull donway19/mcplanmanager:latest
   

   または、プロジェクトのルートディレクトリでイメージを構築します。

   docker-compose build
   

2. コンテナの実行 docker run または docker-compose を使用してサービスを起動できます。

   docker run を使用する場合:

   docker run -d --name mcplanmanager_service -p 8080:8080 donway19/mcplanmanager:latest
   

   docker-compose を使用する場合（推奨）: プロジェクトのルートディレクトリにある docker-compose.yml ファイルは、すでに設定されています。

   services:
     mcplanmanager:
       build: .
       container_name: mcplanmanager_service
       ports:
         - "8080:8080"
       restart: unless-stopped
   

   その後、docker-compose up -d を実行します。

3. AIクライアントの設定 以下の設定を使用して、SSEを介してDockerコンテナで実行されているサービスに接続します。

   {
     "mcpServers": {
       "mcplanmanager-docker": {
         "transport": "sse",
         "url": "http://localhost:8080/sse"
       }
     }
   }
   

   注意：クラウドサーバーにデプロイする場合は、localhost をサーバーのパブリックIPアドレスまたはドメイン名に置き換えてください。

💻 使用例

基本的な使用法

# サービスの起動
uvx mcplanmanager

高度な使用法

# Dockerでのサービス起動
docker-compose up -d

📚 ドキュメント

🛠️ MCPツールリスト

このプロジェクトでは、以下の15個のツールを提供しています。

• initializePlan: 新しいタスク計画を初期化します。
• loadPlan: 完全な計画オブジェクトから現在の計画を読み込んで置き換えます。
• dumpPlan: 現在の完全な計画データを辞書オブジェクトとしてエクスポートします。
• getCurrentTask: 現在実行中のタスクを取得します。
• startNextTask: 次の実行可能なタスクを開始します。
• completeTask: タスクを完了状態にマークします。
• failTask: タスクを失敗状態にマークします。
• skipTask: 指定されたタスクをスキップします。
• addTask: 新しいタスクを計画に追加します。
• getTaskList: タスクリストを取得します（状態フィルタリングをサポート）。
• getExecutableTaskList: 現在実行可能なタスクリストを取得します。
• getPlanStatus: 計画全体の状態を取得します。
• editDependencies: タスク間の依存関係を変更します。
• visualizeDependencies: 依存関係の可視化を生成します（ascii, tree, mermaid 形式をサポート）。
• generateContextPrompt: コンテキストプロンプトを生成します。

🔧 技術詳細

🧪 テストの実行

コード品質を保証するために、完全なテストスイートを提供しています。

1. サービスの起動 MCPサービスが実行されていることを確認してください（uvx または Docker を使用）。

2. すべてのテストの実行 プロジェクトのルートディレクトリで以下のコマンドを実行します。

   # DockerデプロイのテストにSSEモードを推奨
   python test/run_all_tests.py --mode sse
   
   # または、uvxモードでローカルサービスをテストする
   # python test/run_all_tests.py --mode uvx
   

   このスクリプトは、すべての機能テストと境界条件テストを自動的に実行し、詳細なレポートを出力します。

🧑‍💻 ローカル開発

コードの貢献や二次開発を行う場合は、以下の手順に従ってください。

1. リポジトリのクローンと環境の設定

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

2. Cursorでのローカルデバッグ コードの変更を即座に反映するホットリロードデバッグを行うには、Cursorの mcp.server.configFiles 設定で、プロジェクト内の examples/mcp_configs/local_development.json ファイルを指定してください。このファイルには、ローカル開発に必要な環境変数がすでに設定されています。

   Cursorを起動すると、チャットウィンドウで @mcplanmanager-local-dev を使用して、ローカルの最新コードを呼び出してテストできます。

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。詳細は LICENSE ファイルを参照してください。