# 任务分解

Ollama-MCP-server是一个连接本地Ollama大语言模型的中间件服务器，通过Model Context Protocol协议提供任务分解、结果评估和模型管理功能，支持标准化通信和性能优化。

一个基于MCP协议的任务规划服务器，帮助AI助手分解复杂任务、跟踪进度并管理层级任务列表。

一个基于Linear API的MCP服务器，用于全面的项目管理，支持计划、项目、问题和关系管理等功能。

Ollama-MCP-server是一个连接本地Ollama LLM实例与MCP兼容应用的协议服务器，提供任务分解、结果评估、模型管理等功能，支持标准化通信和性能优化。

Divide and Conquer MCP Server是一个基于JSON结构的任务管理服务器，专为AI代理设计，用于分解复杂任务、跟踪进度并保持上下文。

OpenRouter Agents MCP Server是一个基于Model Context Protocol（MCP）的研究代理服务器，通过Claude 3.7 Sonnet作为规划代理，协调多个OpenRouter模型进行复杂研究任务的分解与执行，提供高效、可靠的AI研究服务。

Divide and Conquer MCP Server是一个基于JSON结构的任务管理工具，帮助AI代理将复杂任务分解为可管理的子任务，并提供进度跟踪和上下文保存功能。

Skynet-MCP是一个基于模型上下文协议(MCP)的层级化AI代理网络项目，支持创建子代理并行处理复杂任务，集成多种AI模型和服务工具，提供双模式运行、工具发现和异步执行等功能。

Speelka Agent是一个基于模型上下文协议(MCP)的通用LLM代理，能够调用其他MCP服务器的工具，实现复杂任务分解、多模型协作和工具编排。

一个基于AgentKit的多智能体浏览器自动化框架，通过分工协作实现智能网页导航与任务执行，包含任务规划、导航控制、浏览器操作和结果验证四大核心模块。

该项目是一个基于多智能体系统的MCP服务器，通过并行生成多个专业视角的智能体来分析和解决复杂任务，支持多种问题解决策略，并整合各智能体的输出生成最终方案。