Taskmaster MCP

Taskmaster MCP服务

MCP（模型上下文协议）服务，将Taskmaster API和时事通讯订阅数据库连接到ChatGPT。

🚀 “询问GPT一切”-新功能

现在，您可以向ChatGPT高级管理人员询问有关Taskmaster生态系统的问题：

• “供应商Shiv Pal Yadav的状态如何？” （搜索所有类别并汇总）
• “显示整个公司所有被阻止的任务。” （识别瓶颈）
• “哪些项目有逾期任务？” （实时截止日期跟踪）
• “搜索所有包含‘MedCode’的任务。” （全局关键字搜索）

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🛠 特性

• 实时Taskmaster集成：从中动态提取类别和任务 hrms.scribeemr.com.
• 全局搜索：按别名、关键字或提供程序名称进行跨类别搜索。
• 风险检测：自动扫描已阻止和逾期的任务。
• TF-IDF摘要：任务更新的智能排名和叙述。
• 订阅管理：PostgreSQL支持的时事通讯用户个性化。

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📦 项目结构

taskmaster-mcp-service/
├── app/
│   ├── main.py            # FastAPI Application & MCP Endpoints
│   ├── connectors/
│   │   ├── taskmaster_client.py   # The "Brain": Live fetching & Search
│   │   └── db.py                  # PostgreSQL/SQLAlchemy Connector
│   ├── tools/
│   │   ├── categories.py          # Category tools
│   │   ├── tasks.py               # Task, Search, and Risk tools
│   │   ├── newsletter.py          # Summary & Preview tools
│   │   └── subscriptions.py       # Personalization tools
│   ├── services/
│   │   └── summarizer.py          # TF-IDF & Narrative Logic
│   └── models/
│       └── schemas.py             # Re-mapped Pydantic Schemas (Live API matched)
├── Dockerfile
├── requirements.txt
└── .env

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🛠 MCP工具（FastAPI端点）

ChatGPT公开了以下工具：

🔍 搜索和风险工具

• search_tasks：按关键字或提供商名称进行全局搜索。
• get_provider_updates：为特定别名生成专业摘要。
• get_blocked_tasks：查找公司范围内的所有“已阻止”或“待处理”任务。
• get_overdue_tasks：列出当前超过截止日期的所有任务。

📋 标准工具

• get_categories：列出所有项目类别。
• get_category_tasks：某个类别的详细任务列表。
• get_weekly_summary：对某一类别的叙述性评估。
• preview_newsletter：用户即将发布的时事通讯的端到端视图。

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🚀 如何连接到ChatGPT（OpenAPI模式）

将此JSON复制到您的ChatGPT自定义GPT中 行动 配置：

{
  "openapi": "3.0.0",
  "info": {
    "title": "Taskmaster MCP",
    "version": "1.0.0",
    "description": "Executive intelligence for Taskmaster APIs."
  },
  "servers": [{"url": "https://your-deployed-url.com"}],
  "paths": {
    "/tools/search_tasks": {
      "get": {
        "operationId": "search_tasks",
        "parameters": [{"name": "query", "in": "query", "required": true, "schema": {"type": "string"}}]
      }
    },
    "/tools/get_provider_updates": {
      "get": {
        "operationId": "get_provider_updates",
        "parameters": [{"name": "provider_alias", "in": "query", "required": true, "schema": {"type": "string"}}]
      }
    },
    "/tools/get_blocked_tasks": {
      "get": { "operationId": "get_blocked_tasks" }
    },
    "/tools/get_overdue_tasks": {
      "get": { "operationId": "get_overdue_tasks" }
    },
    "/tools/get_categories": {
      "get": { "operationId": "get_categories" }
    },
    "/tools/get_weekly_summary": {
      "get": {
        "operationId": "get_weekly_summary",
        "parameters": [{"name": "category_id", "in": "query", "required": true, "schema": {"type": "integer"}}]
      }
    },
    "/tools/preview_newsletter": {
      "get": {
        "operationId": "preview_newsletter",
        "parameters": [{"name": "user_email", "in": "query", "required": true, "schema": {"type": "string"}}]
      }
    }
  }
}

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⚙️ 本地设置

1. pip install -r requirements.txt
2. uvicorn app.main:app --reload
3. 访问地址： http://localhost:8000/docs 手动测试工具。