task について
AI エージェント向けにタスクやプロジェクトを管理する MCP サーバーです。優先順位付け、所要時間の見積もり、朝会の要約、スプリント追跡に対応し、タスクデータはセッション中保持されます。
主な機能
- 01状態、優先度、タグによるタスク管理と絞り込み
- 02Eisenhower、RICE、MoSCoW による並べ替え
- 03PERT と調整可能なバッファによる所要時間見積もり
- 04タスクリストからの日次朝会生成
- 05スプリントのバーンダウンと完了予測
活用シーン
- 01AI エージェントのセッション中のタスク管理
- 02既存の手法によるプロジェクト作業の優先順位付け
- 03作業の分割と所要時間の見積もり
- 04スプリントの進捗、速度、予測の確認
MCP 対応
AI エージェントに、タスク管理、優先順位付け、時間見積もり、朝会生成、バーンダウン計算のツールを提供する MCP サーバーです。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
5掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| id | string | いいえ | タスク ID（complete、update_status、delete で必須） |
| tag | string | いいえ | タグでフィルタリング（list 用） |
| tags | array | いいえ | タスクのタグ（add 用） |
| title | string | いいえ | タスクのタイトル（add で必須） |
| action | enum | はい | タスクリストに対して実行する操作add | complete | update_status | delete | list |
| points | number | いいえ | タスクのストーリーポイント（デフォルト：1） |
| status | enum | いいえ | タスクのステータス（update_status またはリストのフィルター用）pending | in_progress | completed | blocked |
| priority | enum | いいえ | タスクの優先度（追加またはリストのフィルター用）low | medium | high | critical |
| description | string | いいえ | タスクの説明（任意、追加用） |
詳細
mcp-task-tools
AI エージェント向けのタスク・プロジェクト管理ツールを提供する MCP サーバーです。
ツール
todo_manager
メモリ内でタスクリストを管理します。タスクの追加、完了、ステータスの更新、削除、ステータス、優先度、タグによる絞り込みを含む一覧表示ができます。データはセッション中に保持されます。
priority_sorter
確立された優先順位付けのフレームワークを使用してタスクを並べ替えます。
- Eisenhower Matrix — 緊急度と重要度で分類し、4 つの象限（すぐに実行、予定に入れる、委任、削除）に分けます
- RICE Scoring — リーチ、インパクト、確信度、工数に基づいて順位付けします
- MoSCoW Method — 必須、推奨、可能なら対応、対応しないに分類します
time_estimator
PERT 手法を使用してタスクの所要時間を見積もります。作業をサブタスクに分割し、楽観的・現実的・悲観的な見積もりを提示すると、設定可能なバッファを加味した加重平均の予想時間を算出します。
standup_generator
現在のタスクリストから日次スタンドアップの更新情報を生成します。昨日（完了）、今日（進行中）、ブロッカーと、概要統計を出力します。
burndown_calculator
スプリントのバーンダウンデータを計算します。ストーリーポイントとスプリント期間を指定すると、理想と実績のバーンダウン、ベロシティ指標、完了予測を算出します。
セットアップ
npm install
npm run build
Claude Desktop での使用
Claude Desktop の設定に追加します。
{
"mcpServers": {
"task-tools": {
"command": "node",
"args": ["path/to/mcp-task-tools/dist/index.js"]
}
}
}
ライセンス
MIT
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。