TAMA MCP
TAMA MCPサーバーとは?
TAMA MCPサーバーは、TAMAタスク管理CLIを拡張したサービスで、標準化されたModel Context Protocolインターフェースを通じてプログラムによるアクセス機能を提供します。タスク管理機能をリモート呼び出し可能なサービスとしてカプセル化し、他のAIツールチェーンとの統合をサポートします。TAMA MCPサーバーの使い方は?
MCPサーバーを起動した後、クライアントアプリケーションは標準のJSON - RPCプロトコルを使用してタスク管理機能を呼び出すことができます。タスクの追加、削除、更新、検索、状態追跡、依存関係管理などの完全なライフサイクル操作をサポートします。適用シーン
既存のワークフローにタスク管理機能を統合する必要があるシーンに適しています。例えば: - AIアシスタントの統合 - 自動化スクリプトの呼び出し - チーム協業ツールの接続 - CI/CDフローの統合主要機能
完全なタスク管理多段階タスク/サブタスクの作成、検索、更新、削除操作をサポートし、状態追跡と優先度設定を含みます。
スマートな依存関係追跡タスクの依存関係を可視化し、循環依存を自動検出し、依存条件の検索をサポートします。
AI強化機能DeepSeekモデルを統合してPRDドキュメントの解析とタスクのスマートな分解を実現します。
多様なレポートMarkdownテーブルとMermaidフローチャートの2種類のレポート形式の生成をサポートします。
利点と制限
利点
統一されたJSON - RPCインターフェース規格で、統合が容易です。
完全なタスク依存関係管理ソリューション
AI強化によるタスクの分解と生成をネイティブでサポートします。
軽量設計で、低リソース消費です。
制限
Python環境のサポートが必要です。
AI機能は外部APIキーに依存しています。
現在はシングルマシンデプロイモードのみをサポートしています。
使い方
環境準備
Python 3.12とuvツールがインストールされていることを確認し、TAMA - MCPリポジトリをクローンします。
サーバーの起動
プロジェクトディレクトリで仮想環境をアクティブ化し、MCPサービスを起動します。
クライアントの設定
クライアントアプリケーションでMCPサーバーの接続情報を設定します。
使用例
AIアシスタントの統合TAMA MCPサーバーをAIアシスタントのワークフローに統合し、自然言語で開発タスクを作成および管理します。
自動化デプロイCI/CDフローでMCPインターフェースを使用してタスクの完了状態を確認します。
よくある質問
'ModuleNotFoundError'エラーを解決するにはどうすればいいですか?
AI機能が使えない場合はどうすればいいですか?
カスタム機能を拡張するにはどうすればいいですか?
関連リソース
GitHubリポジトリ
プロジェクトのソースコードと最新バージョン
DeepSeek APIドキュメント
AI機能で使用するAPIのリファレンス
MCPプロトコル規格
Model Context Protocolの標準定義
Featured MCP Services

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