AI任务管理工具

AI任务管理工具是 Gitreceiver 开发的 MCP 服务器：Tama是一个AI驱动的命令行任务管理工具，支持任务生成、分解、依赖关系管理和报告生成，适用于开发者和项目管理场景。接入两步走：见官方 README，再把下文配置粘进客户端 mcpServers 段重启即可。

先把话说清楚：AI任务管理工具不是又一个大模型，而是一个标准的 MCP 服务器。装好之后，你的 AI 客户端多出一组新工具，模型可以按需调用。Tama是一个AI驱动的命令行任务管理工具，支持任务生成、分解、依赖关系管理和报告生成，适用于开发者和项目管理场景

• 标准任务管理: 添加、列出、显示详情、更新状态以及移除任务和子任务，支持依赖关系追踪。
• 数据持久化: 使用 SQLite 数据库存储任务数据，确保数据操作的稳定性和可靠性。
• 依赖关系管理: 添加、删除和追踪任务依赖关系，自动检测循环依赖。
• AI 驱动的 PRD 解析: (tama prd <文件路径>) 从 .txt 或 .prd 文件自动生成结构化的任务列表。
• AI 驱动的任务分解: (tama expand <任务ID>) 使用 AI 将高层级任务分解为详细的子任务。
• 依赖检查: (tama deps) 检测和可视化任务中的循环依赖。
• 报告生成: (tama report markdown|mermaid) 生成 Markdown 表格格式或 Mermaid 依赖关系图的任务报告。
• 代码桩生成: (tama gen-file <任务ID>) 基于任务详情创建占位符代码文件。

两类人最该装：一是天天在 Claude Desktop、Cursor 里写代码，想让 AI 直接帮你跑命令、改仓库、读文件的人；二是已经在用 MCP 生态、想按需拼装能力的折腾型用户。反过来，如果你只需要偶尔手动用它背后的服务，直接开网页就行，不必上 MCP。

动手前确认环境齐了：

• 一个支持 MCP 的客户端：Claude Desktop、Cursor、Cline、Windsurf 任选其一。
• 对应平台的 API Key（第 2 步要用）。

安装命令随版本更新较频繁，以 官方 README 顶部 Installation 一节为准。

AI任务管理工具的 README 没给标准 mcpServers JSON，配置入口见 官方文档 的 Usage/Configuration 章节。原则不变：客户端配置文件里加 mcpServers 条目，重启生效。

完全退出客户端再打开（是托盘里真正退出，不是关窗口）。工具列表里出现AI任务管理工具的工具即接入成功；调用报错的话，先查下面的坑点清单。

• Key 填了但没生效：多半填在了 args 而不是 env 段。客户端日志里看到 Environment variable DEEPSEEK_API_KEY not set 就是这个原因。
• 改了配置没反应：客户端只重启了窗口没退进程。macOS 按 Cmd+Q，Windows 检查托盘。
• JSON 报错打不开客户端：多半是最后多个逗号。粘进任何 JSON 校验器里查一遍再保存。