Systemprompt MCP Taskchecker

🚀 SystemPrompt MCP TaskChecker

SystemPrompt MCP TaskChecker 是一款企業級的模型上下文協議（MCP）服務器，用於智能任務管理、評估評分和基於會話的工作流跟蹤。它能與 AI 助手無縫集成，為下一代 AI 驅動的生產力解決方案提供結構化的任務編排、即時進度監控和全面的評估指標。

🚀 快速開始

前提條件

• Node.js：版本 18.0.0 或更高
• npm：最新穩定版本
• TypeScript：包含在 devDependencies 中

快速啟動

# 克隆倉庫
git clone https://github.com/Ejb503/systemprompt-mcp-taskchecker.git
cd systemprompt-mcp-taskchecker

# 安裝依賴
npm install

# 構建項目
npm run build

# 啟動服務器
npm start

開發環境

# 開發模式，支持熱重載
npm run dev

# 運行測試
npm test

# 運行覆蓋率測試
npm run test:coverage

# 測試客戶端集成
npm run test:client

Docker 部署

# 構建 Docker 鏡像
npm run docker:build

# 在容器中運行
npm run docker:run

✨ 主要特性

📌 SystemPrompt MCP TaskChecker 是什麼？

SystemPrompt MCP TaskChecker 是一個模型上下文協議（MCP）服務器，它改變了 AI 助手處理任務管理和工作流編排的方式。由 SystemPrompt.io 構建，這個企業級解決方案彌合了 AI 智能與結構化生產力工作流之間的差距。

🎯 關鍵價值主張

• 🤖 原生 AI 任務管理：專為與 Claude、GPT 等 AI 助手無縫集成而設計
• 📊 智能評估評分：0 - 100 分的評分系統，具備全面的指標跟蹤
• ⚡ 基於會話的架構：有狀態、安全且自動管理的會話
• 🏢 企業就緒：具備全面錯誤處理的生產級可靠性
• 🔄 即時工作流跟蹤：即時狀態更新和進度監控
• 🛡️ 安全合規：內置驗證、會話管理和數據完整性

🌟 核心功能

🎯 智能任務編排

• 動態任務列表：創建和管理複雜的任務層次結構，支持可選的初始化操作
• 智能狀態跟蹤：即時更新任務狀態（pending → in_progress → completed）
• 驗收標準：為每個任務定義清晰、可衡量的完成要求
• 靈活更新：修改任何任務屬性，並保持數據完整性

📈 高級評估系統

• 精準評分：為已完成的任務提供 0 - 100 的評估等級
• 質量指標：跟蹤任務完成質量和性能指標
• 歷史分析：維護評估歷史，以實現持續改進
• 成功基準：比較和分析任務完成模式

🔒 企業會話管理

• 有狀態操作：在多個交互中保持上下文
• 自動清理：智能會話超時和資源管理
• 併發支持：處理多個同時進行的會話
• 安全驗證：內置會話 ID 驗證和錯誤處理

🚀 生產級架構

• 符合 MCP 2025 - 03 - 26 標準：遵循最新的模型上下文協議標準
• 可流式 HTTP 傳輸：高性能、可擴展的通信
• 結構化錯誤處理：全面的錯誤響應和日誌記錄
• 原生 TypeScript：提供完整的類型安全和良好的開發體驗

💻 使用示例

🌱 基礎用法

基本任務列表創建

{
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "create_tasklist",
    "arguments": {
      "initialTasks": [
        {
          "title": "Implement user authentication",
          "acceptanceCriteria": "User can login with email/password and receive JWT token"
        },
        {
          "title": "Create dashboard UI",
          "acceptanceCriteria": "Responsive dashboard showing user metrics and navigation"
        }
      ]
    }
  }
}

任務狀態更新

{
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "update_task",
    "arguments": {
      "taskListId": "uuid-task-list-id",
      "taskId": "uuid-task-id",
      "updates": {
        "status": "completed",
        "evaluation": 95
      }
    }
  }
}

全面狀態檢索

{
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "get_status",
    "arguments": {
      "taskListId": "uuid-task-list-id"
    }
  }
}

📚 詳細文檔

🔧 MCP 工具參考

create_tasklist

該方法用於為當前會話創建一個新的任務列表，支持可選的初始任務。

響應結構：

{
  success: boolean;
  data: {
    id: string;
    sessionId: string;
    tasks: Task[];
    createdAt: Date;
    lastAccessed: Date;
  }
}

update_task

該方法用於更新特定任務的屬性，包括狀態、評估和元數據。

可用更新內容：

• title：任務標題（字符串）
• status：任務狀態（pending | in_progress | completed）
• acceptanceCriteria：完成標準（字符串）
• evaluation：質量評分（0 - 100）

get_status

該方法用於檢索所有任務或特定任務的當前狀態。

📊 數據模型

任務結構

interface Task {
  id: string;                    // 唯一的任務標識符
  title: string;                 // 任務標題/描述
  status: TaskStatus;            // 當前任務狀態
  acceptanceCriteria: string;    // 完成要求
  evaluation?: number;           // 質量評分（0 - 100）
  createdAt: Date;              // 創建時間戳
  updatedAt: Date;              // 最後修改時間戳
}

type TaskStatus = 'pending' | 'in_progress' | 'completed';

任務列表結構

interface TaskList {
  id: string;                    // 唯一的列表標識符
  sessionId: string;             // 關聯的會話 ID
  tasks: Task[];                 // 任務數組
  createdAt: Date;              // 創建時間戳
  lastAccessed: Date;           // 最後訪問時間戳
}

🏗️ 架構概述

系統組件

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   AI Assistant (Claude, GPT)                │
└─────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
                      │ MCP Protocol
┌─────────────────────▼───────────────────────────────────────┐
│              SystemPrompt MCP TaskChecker                   │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────────────┐  │
│  │   HTTP      │  │   Session   │  │    Task Service     │  │
│  │  Transport  │  │  Manager    │  │                     │  │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────────────┘  │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────────────┐  │
│  │   Tool      │  │   Config    │  │   In-Memory Store   │  │
│  │  Handlers   │  │  Manager    │  │                     │  │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

技術棧

• 運行時環境：Node.js 18+
• 編程語言：TypeScript
• 協議：模型上下文協議（MCP）2025 - 03 - 26
• 傳輸方式：可流式 HTTP
• 存儲：具有自動清理功能的內存存儲
• 框架：Express.js
• 包管理器：npm

🔒 安全與合規

安全特性

• ✅ 會話驗證：採用加密安全的會話 ID
• ✅ 輸入驗證：全面的參數驗證
• ✅ 錯誤處理：結構化的錯誤響應，無信息洩漏
• ✅ 速率限制就緒：架構支持速率限制實現
• ✅ 傳輸安全：生產部署支持 HTTPS/TLS

合規標準

• 符合 MCP 協議：完全兼容 MCP 2025 - 03 - 26
• 數據隱私：內存存儲，自動清理
• 企業安全：基於會話的隔離和驗證

📈 性能與擴展

性能特點

• 內存高效：內存存儲，智能清理
• 低延遲：典型操作的響應時間低於毫秒級
• 併發會話：支持 1000 多個同時進行的會話
• 自動擴展就緒：無狀態架構，支持水平擴展

資源限制

🌐 部署選項

生產部署

# 環境變量
export NODE_ENV=production
export PORT=3000
export LOG_LEVEL=info

# 啟動生產服務器
npm start

Docker 生產環境

FROM node:18-alpine
WORKDIR /app
COPY . .
RUN npm ci --only=production && npm run build
EXPOSE 3000
CMD ["npm", "start"]

雲集成

• AWS：與 ECS、Lambda 和 EC2 兼容
• Google Cloud：支持 Cloud Run、GKE 和 Compute Engine
• Azure：適用於 Container Instances、AKS 和 App Service
• Railway/Vercel：支持一鍵部署

🧪 測試與質量保證

測試覆蓋率

# 單元測試
npm test

# 集成測試
npm run test:client

# 覆蓋率報告
npm run test:coverage

# 開發測試
npm run test:watch

質量工具

• TypeScript：提供完整的類型安全和編譯時檢查
• ESLint：強制代碼質量和一致性
• Prettier：自動代碼格式化
• Jest：全面的測試框架

📚 API 文檔

健康檢查端點

GET /health

返回服務器健康狀態和活動會話計數。

GET /sessions

列出活動會話（用於開發/調試）。

DELETE /sessions/:sessionId

手動清理特定會話（用於測試）。

MCP 端點

POST /mcp

用於工具交互的主要 MCP 協議端點。

🤝 集成示例

Claude 桌面集成

添加到您的 Claude 桌面配置中：

{
  "mcpServers": {
    "systemprompt-taskchecker": {
      "command": "npx",
      "args": ["systemprompt-mcp-taskchecker"],
      "env": {
        "NODE_ENV": "production"
      }
    }
  }
}

自定義 AI 助手集成

import { MCPClient } from '@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js';

const client = new MCPClient({
  transport: new HTTPClientTransport('http://localhost:3000/mcp')
});

// 創建任務列表
const result = await client.callTool('create_tasklist', {
  initialTasks: [
    {
      title: 'Setup development environment',
      acceptanceCriteria: 'All dependencies installed and tests passing'
    }
  ]
});

🎯 使用案例

🔧 開發工作流

• 跟蹤編碼任務和里程碑
• 管理代碼審查要求
• 監控部署清單
• 評估任務完成質量

📋 項目管理

• 構建項目可交付成果
• 跟蹤驗收標準合規性
• 生成進度報告
• 維護質量基準

🏢 企業運營

• 標準化工作流流程
• 實施質量關卡
• 跟蹤團隊績效指標
• 自動化任務編排

🤖 AI 助手增強

• 提供結構化任務上下文
• 實現持久的工作流記憶
• 支持複雜的多步驟流程
• 促進評估和改進

🛠️ 開發與貢獻

開發設置

# 分叉並克隆倉庫
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/systemprompt-mcp-taskchecker.git
cd systemprompt-mcp-taskchecker

# 安裝依賴
npm install

# 啟動開發服務器
npm run dev

# 以監視模式運行測試
npm run test:watch

代碼質量標準

• TypeScript：啟用嚴格模式
• ESLint：採用 Airbnb 配置並自定義規則
• Prettier：保持一致的代碼格式
• Jest：最低 80% 的測試覆蓋率
• Conventional Commits：標準化提交消息

📊 監控與可觀測性

內置監控

• 健康檢查：/health 端點提供詳細狀態
• 會話跟蹤：即時監控活動會話
• 性能指標：請求/響應時間和成功率
• 錯誤跟蹤：結構化錯誤日誌記錄，包含會話上下文

日誌配置

# 設置日誌級別
export LOG_LEVEL=debug  # debug, info, warn, error

# 啟用結構化日誌
export STRUCTURED_LOGS=true

🌟 為什麼選擇 SystemPrompt.io？

SystemPrompt.io 處於 AI 生產力創新的前沿，致力於創建企業級解決方案，將人類智能與人工智能無縫結合。我們的 MCP TaskChecker 體現了我們對以下方面的承諾：

• 🚀 創新：前沿的 AI 集成技術
• 🏢 企業導向：生產就緒、可擴展的解決方案
• 🔒 安全至上：內置安全和合規功能
• 🌐 開放標準：完全符合模型上下文協議
• 💡 開發者體驗：直觀的 API 和全面的文檔

我們的使命

通過智能工作流編排和生產力解決方案，賦能組織充分發揮 AI 的潛力。

📞 支持與資源

🔗 快速鏈接

• 🏠 主頁：https://systemprompt.io
• 📖 文檔：https://systemprompt.io/docs/mcp-taskchecker
• 💬 支持：https://systemprompt.io/support
• 🐛 問題反饋：GitHub Issues
• 📧 聯繫我們：ed@tyingshoelaces.com

🤝 社區

• GitHub 討論：分享想法和提問
• Discord 服務器：即將推出即時社區支持
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📄 許可證

MIT 許可證

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in the Software without restriction, including without limitation the rights
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