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TAMA MCP

TAMA MCP

TAMA是一个AI增强的命令行任务管理工具,支持PRD解析、任务分解、依赖管理等功能,并提供MCP服务接口。
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2025-04-28 14:57:23
概述
内容详情
替代品

什么是TAMA MCP Server?

TAMA MCP Server是基于TAMA任务管理CLI的扩展服务,通过标准化的Model Context Protocol接口提供程序化访问能力。它将任务管理功能封装为可远程调用的服务,支持与其他AI工具链集成。

如何使用TAMA MCP Server?

通过启动MCP服务器后,客户端应用可以通过标准JSON-RPC协议调用任务管理功能。支持任务增删改查、状态跟踪、依赖管理等完整生命周期操作。

适用场景

适用于需要将任务管理功能集成到现有工作流中的场景,如: - AI助手集成 - 自动化脚本调用 - 团队协作工具对接 - CI/CD流程整合

主要功能

完整任务管理支持多级任务/子任务的创建、查询、更新和删除操作,包含状态跟踪和优先级设置
智能依赖追踪可视化任务依赖关系,自动检测循环依赖,支持依赖条件查询
AI增强功能集成DeepSeek模型实现PRD文档解析和任务智能拆解
多样化报告支持Markdown表格和Mermaid流程图两种报告格式生成

优势与局限性

优势
统一的JSON-RPC接口规范,易于集成
完整的任务依赖管理解决方案
原生支持AI增强的任务拆解和生成
轻量级设计,低资源消耗
局限性
需要Python环境支持
AI功能依赖外部API密钥
当前仅支持单机部署模式

如何使用

环境准备确保已安装Python 3.12和uv工具,克隆TAMA-MCP仓库
启动服务器在项目目录下激活虚拟环境并启动MCP服务
客户端配置在客户端应用中配置MCP服务器连接信息

使用案例

AI助手集成将TAMA MCP Server集成到AI助手工作流中,实现自然语言创建和管理开发任务
自动化部署在CI/CD流程中通过MCP接口检查任务完成状态

常见问题

1
如何解决'ModuleNotFoundError'错误?请确保已正确安装依赖包,使用uv pip install .或pip install .安装项目
2
AI功能无法使用怎么办?1. 检查.env文件中是否正确配置了DEEPSEEK_API_KEY 2. 确认网络可以访问DeepSeek API服务器
3
如何扩展自定义功能?可以通过继承MCPHandler类实现自定义工具,并在server.py中注册新端点

相关资源

GitHub仓库项目源代码和最新版本
DeepSeek API文档AI功能使用的API参考
MCP协议规范Model Context Protocol标准定义
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