DevTask
БесплатноНе проверенEnables AI agents to manage a task board by investigating needs, creating well-specified tasks, and executing them end-to-end.
Описание
Enables AI agents to manage a task board by investigating needs, creating well-specified tasks, and executing them end-to-end.
README
Agent 原生的 dev 任务看板 — 把需求调研成规格清晰的任务,端到端执行并验证验收条件。基于 Pocock 的 frontier 模式,含 spec/slug/dependency 字段和 scope 分类。
技能列表
| 技能 | 用途 | 触发 |
|---|---|---|
devtask-plan |
调研需求、访谈式产出规格、创建任务 | 用户说"我想做个…" / "加个功能" / "修个 bug" |
devtask-doit |
端到端执行任务,自检验收条件,verify 通过后标记完成 | 用户说"做 task-N" / "执行任务" / "work on the next task" |
devtask-verify |
对照实际代码和运行时行为独立验证验收条件 | 用户说"verify task-N" / "验收 task-N" |
安装
Claude Code Plugin(推荐)
单 plugin 包含 MCP server + 3 个技能,一次安装即可:
# 添加市场
claude plugins marketplace add KanoCifer/DevTaskMcp
# 安装插件
claude plugins install devtask@devtask
安装后 3 个技能均自动可用,MCP server 自动启动,无需手动配置 .mcp.json。
或在 Claude 对话框中交互完成:
/plugin marketplace add KanoCifer/DevTaskMcp
/plugin install devtask@devtask
本地开发加载:
claude --plugin-dir /path/to/DevTaskMcp
默认通过 uv run 启动 server,自动解析依赖。如果机器上没有 uv,参考下方「无 uv」章节。
手动安装(不用 plugin)
把技能目录链接到 Claude Code 的技能路径,并手动配置 MCP server:
# 1. 配置 MCP server(添加到 ~/.claude.json 或项目 .mcp.json)
# 带 uv:
# "command": "uv",
# "args": ["run", "--directory", "/path/to/DevTaskMcp", "python", "-m", "devtask_mcp.server"]
# 不带 uv:
# "command": "/path/to/DevTaskMcp/.venv/bin/python",
# "args": ["-m", "devtask_mcp.server"]
# 2. 链接技能目录
# 作为 user-level 技能(全局可用)
ln -s /path/to/DevTaskMcp/skills/devtask-plan ~/.claude/skills/devtask-plan
ln -s /path/to/DevTaskMcp/skills/devtask-doit ~/.claude/skills/devtask-doit
ln -s /path/to/DevTaskMcp/skills/devtask-verify ~/.claude/skills/devtask-verify
# 或作为 project-level 技能(放在项目 .claude/skills/ 下)
mkdir -p .claude/skills
ln -s /path/to/DevTaskMcp/skills/devtask-plan .claude/skills/devtask-plan
ln -s /path/to/DevTaskMcp/skills/devtask-doit .claude/skills/devtask-doit
ln -s /path/to/DevTaskMcp/skills/devtask-verify .claude/skills/devtask-verify
注意:手动安装时技能不带有 devtask: 命名空间前缀。
无 uv
如果机器上没有 uv,两种方式准备 Python 环境:
方式 A — 初始化脚本(推荐):
scripts/setup.sh # 创建 .venv 并安装依赖
# 或指定解释器:
PYTHON=python3.11 scripts/setup.sh
方式 B — 手动 pip install:
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -e .
然后在 .mcp.json 中指向 .venv/bin/python:
{
"mcpServers": {
"devtask": {
"command": "/path/to/DevTaskMcp/.venv/bin/python",
"args": ["-m", "devtask_mcp.server"]
}
}
}
配置
cp .env.example .env
# 填写 DEVTASK_API_KEY(必填)和 DEVTASK_API_BASE(可选)
DEVTASK_API_KEY 是 kanocifer-chat API 的 Bearer
使用
技能以 plugin 名命名空间:
/devtask:devtask-plan # 调研需求,创建任务
/devtask:devtask-doit # 领取 frontier 最前排任务执行
/devtask:devtask-doit task-42 # 执行指定 slug 的任务
/devtask:devtask-verify task-42 # 验证任务的验收条件
工作流程
需求描述
│
▼
/devtask:devtask-plan
│ 访谈式调研 → 产出规格 → 创建任务
▼
/devtask:devtask-doit [task-N]
│ 端到端执行 → 自检验收条件 → /devtask:devtask-verify
▼
/devtask:devtask-verify [task-N]
│ 独立验证验收条件(对照代码 + 运行时)
▼
标记已完成
任务模型
所有文本字段(description、detail、acceptance_criteria、constraints、context_pointers)支持 Markdown 格式。
| 字段 | 必填 | 含义 | Markdown |
|---|---|---|---|
slug |
自动 | task-ID,人类可读,单调递增 |
— |
title |
是 | 一行摘要,动词开头 | plain |
type |
是 | 问题 / 功能需求 / 优化 / 技术债 |
— |
priority |
是 | P0 紧急 / P1 高 / P2 中 / P3 低 |
— |
scope |
是 | <层>-<技术> 自由格式,如 后端-Go |
— |
kind |
否 | spec(规划节点)/ subtask(可执行) |
— |
parent_slug |
否 | 子任务归属的 spec slug;spec 自身留空 | — |
acceptance_criteria |
否 | "完成"的条件;doit 自检,verify 复检 | list |
constraints |
否 | 硬性边界(文件、技术栈、基准) | list/table |
context_pointers |
否 | 相关代码路径 / 文档 / ADR | code blocks |
for_agent |
是 | Agent 可认领标志(默认 true) |
— |
blocked_by |
否 | 同层前置依赖的 slug 列表(执行顺序) | — |
枚举值使用 Go 后端期望的中文字面量——不要使用英文键。
字段语义分离: parent_slug 承载子→父的结构归属(devtask_list_children 走此索引),blocked_by 只承载同层前置依赖(执行顺序)。两者不再混用。
目录结构
DevTaskMcp/
├── .claude-plugin/
│ ├── plugin.json # Plugin 清单(元数据 + MCP server 引用)
│ └── marketplace.json # 市场发布配置(3 个技能)
├── .mcp.json # MCP server 定义(plugin 自动加载)
├── skills/
│ ├── devtask-plan/SKILL.md # 需求 → 规格 → 创建
│ ├── devtask-doit/SKILL.md # 端到端执行 + verify 门控
│ └── devtask-verify/SKILL.md # 只读验收条件验证
├── src/devtask_mcp/ # MCP server Python 包
│ ├── __init__.py
│ ├── client.py # HTTP client,信封剥离
│ ├── models.py # Pydantic 模型 + 中文枚举
│ └── server.py # FastMCP,6 个工具注册(已 slug 化)
├── pyproject.toml
├── CLAUDE.md
└── README.md
架构备注
- 边界剥离信封: Go 后端用
{code, message, data}包裹响应;client._unwrap在边界剥离,MCP 工具不会浪费 token 在包装字段上。 - 错误原样传播: 非 2xx 或
code != 0抛出DevTaskAPIError,错误信息原样呈现给 agent。 per_page上限 20,无论调用方传入多大值。- HTTP 超时: 15.0 秒。
- 单例长连接 client 在模块级别——安全,因为 FastMCP stdio 每个 agent session 只运行一个 server。
- Slug 是规范的人类 ID——在所有 UI、对话和 MCP 工具引用中使用
task-N。后端已全面 slug 化,不再接受 ObjectID 输入。 kind/parent_slug语义分离:parent_slug承载子→父的结构归属(devtask_list_children走此索引),blocked_by只承载同层前置依赖(执行顺序)。
License
Установка DevTask
У этого сервера нет опубликованного пакета — он собирается из исходников. Открой репозиторий и следуй инструкции в README.
▸ github.com/KanoCifer/DevTaskMcpFAQ
DevTask MCP бесплатный?
Да, DevTask MCP бесплатный — установка в пару кликов через Unyly без оплаты.
Нужен ли API-ключ для DevTask?
Нет, DevTask работает без API-ключей и переменных окружения.
DevTask — hosted или self-hosted?
Доступен hosted-вариант: Unyly запускает сервер в облаке, локальная установка не обязательна.
Как установить DevTask в Claude Desktop, Claude Code или Cursor?
Открой DevTask на unyly.org, выбери вкладку своего клиента (Claude Desktop, Claude Code, Cursor) и нажми Install — конфиг сгенерируется автоматически, без правки JSON.
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