Chain Of Thought Task Manager
C

Chain Of Thought Task Manager

基于Model Context Protocol(MCP)的智能任务管理系统,为AI代理提供高效编程工作流框架,具备任务规划、分解、依赖管理、验证和记忆等功能。
2.5分
8.9K

什么是 MCP Chain of Thought?

MCP Chain of Thought 是一个基于模型上下文协议(MCP)的智能任务管理系统。它通过深度分析任务需求,将复杂任务分解成小而易管理的部分,并通过系统化的思考链来跟踪进度和验证结果。

如何使用 MCP Chain of Thought?

首先初始化项目规则,然后计划任务并逐步执行。您可以随时查看任务状态和历史记录,确保每个环节都符合预期。

适用场景

适用于需要协作开发、复杂任务分解以及持续集成的团队或个人项目。

主要功能

任务规划
根据需求深度分析并制定详细的开发计划。
智能任务分解
将大型任务划分为多个易于处理的小型子任务。
依赖关系管理
自动检测任务间的依赖关系并优化执行顺序。
思维链条过程
逐步推理解决复杂问题,提高决策质量。
任务记忆
保存任务执行的历史记录,便于后续参考和学习。
项目规则定义
设置统一标准以保持代码一致性。
优势
强大的任务规划能力
智能任务分解提升效率
完善的依赖管理机制
支持多语言模板自定义
丰富的工具集覆盖全流程
局限性
对模型性能要求较高
初始配置可能较复杂
不适合完全无技术背景用户

如何使用

安装与配置
通过 Smithery 或手动安装 MCP Chain of Thought。
初始化项目规则
启动服务器后输入 'init project rules' 来定义项目规范。
计划任务
使用 'plan task [描述]' 命令创建开发计划。
执行任务
运行 'execute task [名称/ID]' 执行具体任务。

使用案例

案例1:任务规划
创建一个新的登录页面开发计划。
案例2:任务执行
执行已规划的注册表单任务。

常见问题

如何安装 MCP Chain of Thought?
是否支持多种语言模板?
如何监控任务进度?

相关资源

官方文档
详细的使用说明和技术架构。
GitHub 代码库
源码地址及贡献指南。
YouTube 视频演示
快速上手视频教程。

安装

复制以下命令到你的Client进行配置
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。

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