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task-orchestrator

by jpicklyk·183·综合分 48

一个为AI代理提供服务器强制工作流程纪律的MCP服务器,具有持久工作项、依赖图和参与者属性。

developer-toolsai-llmproductivity
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概述

Task Orchestrator 是一个MCP服务器,为多代理AI系统实施服务器强制的工作流程纪律。它提供了一个持久的工作项图,其中包含质量门,只有满足要求后才能推进工作。与依赖模型遵循指令的提示框架不同,此服务器在依赖关系未满足或所需文档缺失时阻止API调用。它具有用于问责制的参与者属性、依赖图验证和通过SQLite数据库后端的会话连续性。

试试问 AI

装完之后,这里有 7 个你可以让 AI 做的事:

:管理复杂的多代理AI开发工作流程
:在实施前强制文档要求
:跟踪哪个AI代理在哪个会话中做了更改
:验证复杂项目中的依赖关系顺序
:这与基于提示的工作流框架有何不同?
:我可以将它与任何AI客户端一起使用吗?
:这是否需要特定的开发方法论?

什么时候选它

需要强制依赖排序、质量门和具有可追溯性的审计跟踪的复杂多智能体工作流程团队。

什么时候不要选它

没有复杂依赖的简单工作流程或已经大量投资于基于提示的编排方法的团队。

此 server 暴露的工具

从 README 抽取出 12 个工具
  • manage_items

    Create, update, or delete work items in the task hierarchy

  • query_items

    Search for and retrieve work items based on various criteria

  • create_work_tree

    Create a hierarchical tree of work items with dependencies

  • complete_tree

    Mark a work item and all its children as completed

  • manage_notes

    Create, update, or delete phase-specific documentation attached to work items

  • query_notes

    Retrieve notes from work items, with optional filtering by role or key

  • manage_dependencies

    Create or remove dependency relationships between work items

  • query_dependencies

    Retrieve dependency relationships between work items

  • advance_item

    Move a work item to the next phase in its lifecycle, enforcing quality gates

  • get_next_status

    Determine the next possible status for a work item based on current state and dependencies

  • get_context

    Retrieve the current state of the work item graph with recent changes and actor attribution

  • get_next_item

    Find the next available work item to work on based on dependencies and availability

可对比工具

crewai-mcplanggraph-mcpautogen-mcp

安装

使用Docker安装

# 拉取最新镜像
docker pull ghcr.io/jpicklyk/task-orchestrator:latest

# 在Claude Code中注册
claude mcp add-json mcp-task-orchestrator '{
  "command": "docker",
  "args": [
    "run", "--rm", "-i",
    "-v", "mcp-task-data:/app/data",
    "ghcr.io/jpicklyk/task-orchestrator:latest"
  ]
}'

# 对于MCP客户端:添加到.mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "mcp-task-orchestrator": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "--rm", "-i",
        "-v", "mcp-task-data:/app/data",
        "ghcr.io/jpicklyk/task-orchestrator:latest"
      ]
    }
  }
}

FAQ

这与基于提示的工作流框架有何不同?
与依赖模型遵循指令的提示框架不同,Task Orchestrator在服务器级别强制执行规则,当要求未满足时阻止API调用。规则存在于服务器中,而不是提示中。
我可以将它与任何AI客户端一起使用吗?
是的,它适用于任何兼容MCP的客户端。提供的Claude Code插件添加了额外的自动化功能,但核心功能不需要它。
这是否需要特定的开发方法论?
不需要,Task Orchestrator强制执行工作流程结构而不施加方法论。您可以通过YAML模式定义工作流程规则,而不规定开发过程。

task-orchestrator 对比

GitHub →

最后更新于 · 由 README + GitHub 公开数据自动生成。