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Claude Task Master

MCP Server

task-master

Taskmaster是一个专为AI驱动开发设计的任务管理系统,可与任何AI聊天工具无缝协作,支持多模型API集成。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

27,152

资源数

0
AI开发JavaScriptClaude工作流自动化ClaudeCursorWindsurfVS Code

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

eyaltoledano

提供方

eyaltoledano

最后核验

2026/5/17 20:19

运行时

Node.js

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

npx task-master init

详细介绍

Taskmaster: A task management system for AI-driven development, designed to work seamlessly with any AI chat.

| Docs

通过 @埃里托莱达诺 & @RalphEcom

![Twitter Follow](https://x.com/eyaltoledano) ![Twitter Follow](https://x.com/RalphEcom)

与Claude合作的AI驱动开发任务管理系统,旨在与Cursor AI无缝协作。

文档

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Cursor 1.0+的快速安装(一键)

![Add task-master-ai MCP server to Cursor](https://cursor.com/en/install-mcp?name=task-master-ai&config=eyJjb21tYW5kIjoibnB4IC15IC0tcGFja2FnZT10YXNrLW1hc3Rlci1haSB0YXNrLW1hc3Rlci1haSIsImVudiI6eyJBTlRIUk9QSUNfQVBJX0tFWSI6IllPVVJfQU5USFJPUElDX0FQSV9LRVlfSEVSRSIsIlBFUlBMRVhJVFlfQVBJX0tFWSI6IllPVVJfUEVSUExFWElUWV9BUElfS0VZX0hFUkUiLCJPUEVOQUlfQVBJX0tFWSI6IllPVVJfT1BFTkFJX0tFWV9IRVJFIiwiR09PR0xFX0FQSV9LRVkiOiJZT1VSX0dPT0dMRV9LRVlfSEVSRSIsIk1JU1RSQUxfQVBJX0tFWSI6IllPVVJfTUlTVFJBTF9LRVlfSEVSRSIsIkdST1FfQVBJX0tFWSI6IllPVVJfR1JPUV9LRVlfSEVSRSIsIk9QRU5ST1VURVJfQVBJX0tFWSI6IllPVVJfT1BFTlJPVVRFUl9LRVlfSEVSRSIsIlhBSV9BUElfS0VZIjoiWU9VUl9YQUlfS0VZX0hFUkUiLCJBWlVSRV9PUEVOQUlfQVBJX0tFWSI6IllPVVJfQVpVUkVfS0VZX0hFUkUiLCJPTExBTUFfQVBJX0tFWSI6IllPVVJfT0xMQU1BX0FQSV9LRVlfSEVSRSJ9fQ%3D%3D)

注: 单击链接后,您仍然需要将API密钥添加到配置中。该链接使用占位符密钥安装MCP服务器,您需要将其替换为实际的API密钥。

Claude代码快速安装

对于Claude Code用户:

claude mcp add taskmaster-ai -- npx -y task-master-ai

不要忘记将您的API密钥添加到配置中:

  • 在项目的root.env中
  • 在任务主管ai的mcp配置的“env”部分

需求

Taskmaster在多个命令中使用AI,这些命令需要单独的API密钥。如果添加API密钥,您可以使用来自不同人工智能提供商的各种模型。例如,如果要使用Claude 3.7,则需要一个Anthropic API密钥。

您可以定义3种要使用的模型:主模型、研究模型和回退模型(以防主模型或研究失败)。无论使用什么模型,其提供程序API密钥都必须存在于mcp.json或.env中。

至少需要以下一(1)项:

  • Anthropic API密钥(Claude API)
  • OpenAI API密钥
  • Google Gemini API密钥
  • 困惑API密钥(用于研究模型)
  • xAI API密钥(用于研究或主模型)
  • OpenRouter API密钥(用于研究或主模型)
  • 克劳德代码(不需要API密钥-需要克劳德代码CLI)
  • Codex CLI(通过ChatGPT订阅OAuth-需要Codex CLI)

使用研究模型是可选的,但强烈建议使用。您至少需要一个API密钥(除非在OAuth中使用Claude Code或Codex CLI)。添加所有API密钥使您能够在模型提供者之间随意无缝切换。

快速开始

选项1:MCP(推荐)

MCP(模型控制协议)允许您直接从编辑器运行Task Master。

1.根据您的编辑器,在以下路径添加MCP配置

编辑器作用域Linux/macOS路径Windows路径
光标全球~/.cursor/mcp.json%USERPROFILE%\.cursor\mcp.jsonmcpServers
项目`
/.cursor/mcp.json``
\.cursor\mcp.json`mcpServers
帆板运动全球~/.codeium/windsurf/mcp_config.json%USERPROFILE%\.codeium\windsurf\mcp_config.jsonmcpServers
VS Code项目`
/.vscode/mcp.json``
\.vscode\mcp.json`servers
Q CLI全球~/.aws/amazonq/mcp.jsonmcpServers

手动配置

Cursor&Windsurf&Q开发者命令行界面(mcpServers)

{
  "mcpServers": {
    "task-master-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "task-master-ai"],
      "env": {
        // "TASK_MASTER_TOOLS": "all", // Options: "all", "standard", "core", or comma-separated list of tools
        "ANTHROPIC_API_KEY": "YOUR_ANTHROPIC_API_KEY_HERE",
        "PERPLEXITY_API_KEY": "YOUR_PERPLEXITY_API_KEY_HERE",
        "OPENAI_API_KEY": "YOUR_OPENAI_KEY_HERE",
        "GOOGLE_API_KEY": "YOUR_GOOGLE_KEY_HERE",
        "MISTRAL_API_KEY": "YOUR_MISTRAL_KEY_HERE",
        "GROQ_API_KEY": "YOUR_GROQ_KEY_HERE",
        "OPENROUTER_API_KEY": "YOUR_OPENROUTER_KEY_HERE",
        "XAI_API_KEY": "YOUR_XAI_KEY_HERE",
        "AZURE_OPENAI_API_KEY": "YOUR_AZURE_KEY_HERE",
        "OLLAMA_API_KEY": "YOUR_OLLAMA_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}
🔑 替换 YOUR_…_KEY_HERE 使用真正的API密钥。您可以删除不使用的密钥。
备注:如果你看到 0 tools enabled 在MCP设置中,重新启动编辑器并检查API密钥是否正确配置。

VS 代码(servers + type)

{
  "servers": {
    "task-master-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "task-master-ai"],
      "env": {
        // "TASK_MASTER_TOOLS": "all", // Options: "all", "standard", "core", or comma-separated list of tools
        "ANTHROPIC_API_KEY": "YOUR_ANTHROPIC_API_KEY_HERE",
        "PERPLEXITY_API_KEY": "YOUR_PERPLEXITY_API_KEY_HERE",
        "OPENAI_API_KEY": "YOUR_OPENAI_KEY_HERE",
        "GOOGLE_API_KEY": "YOUR_GOOGLE_KEY_HERE",
        "MISTRAL_API_KEY": "YOUR_MISTRAL_KEY_HERE",
        "GROQ_API_KEY": "YOUR_GROQ_KEY_HERE",
        "OPENROUTER_API_KEY": "YOUR_OPENROUTER_KEY_HERE",
        "XAI_API_KEY": "YOUR_XAI_KEY_HERE",
        "AZURE_OPENAI_API_KEY": "YOUR_AZURE_KEY_HERE",
        "OLLAMA_API_KEY": "YOUR_OLLAMA_API_KEY_HERE"
      },
      "type": "stdio"
    }
  }
}
🔑 替换 YOUR_…_KEY_HERE 使用真正的API密钥。您可以删除不使用的密钥。

2.(仅光标)启用Taskmaster MCP

打开光标设置(Ctrl+Shift+J)➡ 点击左侧的MCP选项卡➡ 通过切换启用任务主控ai

3.(可选)配置要使用的模型

在编辑的AI聊天窗格中,说:

Change the main, research and fallback models to ,  and  respectively.

例如,要使用Claude Code(不需要API密钥):

Change the main model to claude-code/sonnet

可用型号表 | Claude代码设置

4.初始化任务主控

在编辑的AI聊天窗格中,说:

Initialize taskmaster-ai in my project

5.确保你有一个PRD(推荐)

对于 新项目:在以下位置创建您的PRD .taskmaster/docs/prd.txt. 对于 现有项目:您可以使用 scripts/prd.txt 或迁移 task-master migrate

初始化后,PRD模板示例可用 .taskmaster/templates/example_prd.txt.

\[!注意\] 虽然建议在复杂的项目中使用PRD,但您始终可以通过在聊天中询问“您能帮助我实现\[您想做什么的描述\]吗?”来创建单个任务。

始终从详细的PRD开始。

PRD越详细,生成的任务就越好。

6.常用命令

使用您的AI助手:

  • 解析要求: Can you parse my PRD at scripts/prd.txt?
  • 计划下一步: What's the next task I should work on?
  • 执行任务: Can you help me implement task 3?
  • 查看多个任务: Can you show me tasks 1, 3, and 5?
  • 展开任务: Can you help me expand task 4?
  • 研究新信息: Research the latest best practices for implementing JWT authentication with Node.js
  • 有背景的研究: Research React Query v5 migration strategies for our current API implementation in src/api.js

更多关于如何在聊天中使用Task Master的示例

选项2:使用命令行

安装

# Install globally
npm install -g task-master-ai

# OR install locally within your project
npm install task-master-ai

初始化新项目

# If installed globally
task-master init

# If installed locally
npx task-master init

# Initialize project with specific rules
task-master init --rules cursor,windsurf,vscode

这将提示您输入项目详细信息,并使用必要的文件和结构设置新项目。

常用命令

# Initialize a new project
task-master init

# Parse a PRD and generate tasks
task-master parse-prd your-prd.txt

# List all tasks
task-master list

# Show the next task to work on
task-master next

# Show specific task(s) - supports comma-separated IDs
task-master show 1,3,5

# Research fresh information with project context
task-master research "What are the latest best practices for JWT authentication?"

# Move tasks between tags (cross-tag movement)
task-master move --from=5 --from-tag=backlog --to-tag=in-progress
task-master move --from=5,6,7 --from-tag=backlog --to-tag=done --with-dependencies
task-master move --from=5 --from-tag=backlog --to-tag=in-progress --ignore-dependencies

# Add rules after initialization
task-master rules add windsurf,roo,vscode

工具加载配置

优化MCP工具加载

Task Master的MCP服务器支持选择性工具加载,以减少上下文窗口的使用。默认情况下,加载所有36个工具(约21000个令牌)以保持与现有安装的向后兼容性。

您可以通过配置来优化性能 TASK_MASTER_TOOLS 环境变量:

可用模式

模式工具上下文用法用例
all (默认)36~21000个令牌完整的功能集-所有可用工具
standard15~10000个令牌常见任务管理操作
core (或 lean)7~5000个令牌基本的日常开发工作流程
custom变量变量逗号分隔的特定工具列表

配置方法

方法1:MCP配置中的环境变量

添加 TASK_MASTER_TOOLS 到您的MCP配置文件 env 章节:

{
  "mcpServers": {  // or "servers" for VS Code
    "task-master-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "task-master-ai"],
      "env": {
        "TASK_MASTER_TOOLS": "standard",  // Options: "all", "standard", "core", "lean", or comma-separated list
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-key-here",
        // ... other API keys
      }
    }
  }
}

方法2:Claude代码CLI(一次性设置)

对于Claude Code用户,您可以在安装过程中设置模式:

# Core mode example (~70% token reduction)
claude mcp add task-master-ai --scope user \
  --env TASK_MASTER_TOOLS="core" \
  -- npx -y task-master-ai@latest

# Custom tools example
claude mcp add task-master-ai --scope user \
  --env TASK_MASTER_TOOLS="get_tasks,next_task,set_task_status" \
  -- npx -y task-master-ai@latest

工具集详细信息

核心工具(7): get_tasks, next_task, get_task, set_task_status, update_subtask, parse_prd, expand_task

标准工具(15): 所有核心工具加 initialize_project, analyze_project_complexity, expand_all, add_subtask, remove_task, generate, add_task, complexity_report

所有工具(36): 整套包括项目设置、任务管理、分析、依赖关系、标签、研究等

建议

  • 新用户:从以下内容开始 "standard" 保持良好平衡的模式
  • 大型项目:使用 "core" 最小化令牌使用的模式
  • 复杂的工作流程:使用 "all" 模式或自定义选择
  • 向后兼容性:如果未指定,则默认为 "all" 模式

Claude代码支持

Task Master现在通过Claude Code CLI支持Claude模型,该CLI不需要API密钥:

  • 模型: claude-code/opusclaude-code/sonnet
  • 需求:已安装Claude Code CLI
  • 好处:不需要API密钥,使用本地Claude实例

了解更多关于Claude代码设置的信息

故障排除

如果 task-master init 没有回应

尝试直接使用Node运行它:

node node_modules/claude-task-master/scripts/init.js

或者克隆存储库并运行:

git clone https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master.git
cd claude-task-master
node scripts/init.js

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许可

Task Master根据带有Commons条款的MIT许可证获得许可。这意味着您可以:

允许:

  • 将Task Master用于任何目的(个人、商业、学术)
  • 修改代码
  • 分发副本
  • 创建和销售使用Task Master构建的产品

不允许:

  • 出售任务主控本身
  • 将Task Master作为托管服务提供
  • 基于Task Master创建竞争产品

请参阅 许可证 完整许可证文本的文件 许可详细信息 了解更多信息。

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AI开发JavaScriptClaude工作流自动化本地部署任务管理多模型集成开发者工具自动化工作流

支持客户端

ClaudeCursorWindsurfVS Code

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

oauth

运行时(runtime,运行环境)

Node.js

来源包(packageName,安装包名)

task-master

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdiooauth部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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