AI Tasks MCP

Система управления задачами с имплементацией Model Context Protocol (MCP) для бесшовной интеграции с агентными AI инструментами. Позволяет AI агентам создавать, управлять и отслеживать задачи в планах с использованием Valkey как слоя персистентности.

Установка

Docker (SSE)

docker run -d --name valkey-mcp \
  -p 8080:8080 \
  -p 6379:6379 \
  -v valkey-data:/data \
  -e ENABLE_SSE=true \
  ghcr.io/jbrinkman/valkey-ai-tasks:latest

Docker (Streamable HTTP)

docker run -d --name valkey-mcp \
  -p 8080:8080 \
  -p 6379:6379 \
  -v valkey-data:/data \
  -e ENABLE_STREAMABLE_HTTP=true \
  ghcr.io/jbrinkman/valkey-ai-tasks:latest

Docker (STDIO)

docker run -i --rm --name valkey-mcp \
  -v valkey-data:/data \
  -e ENABLE_STDIO=true \
  ghcr.io/jbrinkman/valkey-ai-tasks:latest

Docker Pull

docker pull ghcr.io/jbrinkman/valkey-ai-tasks:latest

Создание Volume

docker volume create valkey-data

Конфигурация

SSE Transport

{
  "mcpServers": {
    "valkey-tasks": {
      "serverUrl": "http://localhost:8080/sse"
    }
  }
}

Streamable HTTP Transport

{
  "mcpServers": {
    "valkey-tasks": {
      "serverUrl": "http://localhost:8080/mcp"
    }
  }
}

STDIO Transport

{
  "mcpServers": {
    "valkey-tasks": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-v", "valkey-data:/data"
        "-e", "ENABLE_STDIO=true",
        "ghcr.io/jbrinkman/valkey-ai-tasks:latest"
      ]
    }
  }
}

Docker SSE Transport

{
  "mcpServers": {
    "valkey-tasks": {
      "serverUrl": "http://valkey-mcp-server:8080/sse"
    }
  }
}

Доступные инструменты

Инструмент	Описание
`create_plan`	Создать новый план
`get_plan`	Получить план по ID
`list_plans`	Список всех планов
`list_plans_by_application`	Список всех планов для конкретного приложения
`update_plan`	Обновить существующий план
`delete_plan`	Удалить план по ID
`update_plan_notes`	Обновить заметки плана
`get_plan_notes`	Получить заметки плана
`create_task`	Создать новую задачу в плане
`get_task`	Получить задачу по ID
`list_tasks_by_plan`	Список всех задач в плане
`list_tasks_by_status`	Список всех задач с определённым статусом
`update_task`	Обновить существующую задачу
`delete_task`	Удалить задачу по ID
`reorder_task`	Изменить порядок задачи в плане

Возможности

Управление планами (создание, чтение, обновление, удаление)
Управление задачами (создание, чтение, обновление, удаление)
Упорядочивание и приоритизация задач
Отслеживание статусов задач
Поддержка заметок с Markdown форматированием для планов и задач
MCP сервер для интеграции с AI агентами
Поддержка STDIO, SSE и Streamable HTTP транспортных протоколов
Docker контейнер для простого деплоя
MCP ресурсы для эффективного доступа к данным
Массовое создание задач за один раз

Переменные окружения

Опциональные

ENABLE_SSE — включить Server-Sent Events транспорт
ENABLE_STREAMABLE_HTTP — включить Streamable HTTP транспорт
ENABLE_STDIO — включить STDIO транспорт для прямой коммуникации с процессом

Примеры использования

I need to organize work for my new application called "inventory-manager". Create a plan for this application with plan notes about creating a comprehensive inventory management system, and add tasks for setting up database schema, implementing REST API endpoints, creating user authentication, designing frontend dashboard, and implementing inventory tracking features.

Ресурсы

GitHub Repository

Примечания

Система предоставляет MCP ресурсы для эффективного доступа к данным с URI паттернами типа 'ai-tasks://plans/{id}/full' для полного просмотра планов. Функциональность заметок поддерживает полный Markdown: заголовки, списки, таблицы, блоки кода, ссылки и изображения. Сервер автоматически выбирает транспорт на основе URL path и content type.

Installation

Description