Atlas MCP Server
什么是ATLAS?
ATLAS是一个强大的任务管理工具,它通过Model Context Protocol(MCP)连接人工智能模型和外部系统,用于高效管理和协调团队的工作。如何使用ATLAS?
用户可以通过简单的命令创建、更新和查询项目、任务以及知识库中的条目。系统支持批量操作和高级搜索功能。适用场景
ATLAS适用于需要复杂任务跟踪的企业项目管理、科研团队协作以及知识库构建等领域。主要功能
项目管理创建、编辑和删除项目,设置项目状态、依赖关系及优先级。
任务管理对任务进行生命周期管理,分配优先级并跟踪执行进度。
知识管理存储和检索与项目相关的文档、链接和其他信息。
智能搜索跨项目、任务和知识库进行全面且高效的搜索。
深度研究支持为复杂的学术研究或战略规划提供定制化的研究框架。
优势与局限性
优势
易于集成到现有工作流中
支持多维度的数据关联分析
提供实时更新和通知机制
优化了跨部门协作效率
局限性
需要一定的IT基础来部署和维护
初期学习曲线可能较陡峭
如何使用
安装ATLAS
下载并安装ATLAS,确保已安装Node.js环境。
启动Neo4j数据库
通过Docker启动本地Neo4j实例。
配置环境变量
设置必要的环境变量如Neo4j连接信息。
运行服务
启动ATLAS服务。
使用案例
创建新项目通过ATLAS创建一个名为“年度报告”的新项目。
搜索任务查找状态为“待办”的任务。
常见问题
ATLAS是否支持远程数据库?
如何备份我的数据?
相关资源
官方文档
详细的安装指南和技术文档。
GitHub仓库
源码和贡献指南。
视频教程
快速上手指南。
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