NeuroDock Task Fractionator

neurodock-mcp-task-fractionator

ローカルファーストの目標分解と、次に取るべきアクションを1つ選択する機能を MCP サーバーとして提供します。

• バージョン： v0.0.3（開発者向けプレビュー）
• ステータス： フェーズ1の基盤サーバー。
• ライセンス： AGPL-3.0-or-later。
• 設計： ADR 0003 — タスク分割ツールの設計を参照してください。
• スキーマ（契約）： schemas/decompose.schema.json と schemas/next_one.schema.json。
• このサーバーの基盤となるユーザーストーリー：（「ADHDのあるディレクター」— あいまいな取り組みを音声で書き出し、5〜12個のアトミックなタスクと次に取り組むべき1つのタスクを得る）。

ツール

decompose(goal, time_budget?)

ローカルのヒューリスティックにより、目標を所要時間5〜90分のアトミックなタスクに分解します。各タスクには、少なくとも1つの受け入れ基準、依存関係でソートされた連番、小規模なタグセットが含まれます。ステートレスで、サーバーはリストを返すだけで、永続化はしません。永続化は、呼び出し元が mcp-cognitive-graph を使って行います。

• goal — 5〜500文字の平易な言葉で記述した目標。ログには記録されません。
• time_budget — 任意の ISO 8601 期間（PT4H、P3D、PT2H30M）。 解析できない入力の場合は TIME_BUDGET_UNPARSEABLE を返します。ADR 0003 §3に従い、P3D は72時間ではなく、4時間の作業ブロック3回として扱われます。

エラー：GOAL_REQUIRED、GOAL_TOO_LONG、TIME_BUDGET_UNPARSEABLE、 BUDGET_INFEASIBLE、DEPENDENCY_CYCLE、ACCEPTANCE_CRITERIA_REQUIRED、 DECOMPOSITION_UNAVAILABLE

next_one(project)

タスクをちょうど1つ返します。つまり、ユーザーが次に行うべき唯一の作業に、 簡潔な理由の段落と [0, 1] の信頼度スコアを添えて返します。

• project — 1〜120文字のプロジェクト名（大文字と小文字を区別し、あいまい一致はしません）。
• 未完了のタスクは、プラグイン可能な PendingTaskSource から読み取ります。
• 選択方法：dependencies がすべて未完了タスクの集合内ですでに完了しているもののうち、sequence が最も小さいタスクを選びます。

エラー：PROJECT_REQUIRED、NO_TASKS_AVAILABLE、ALL_TASKS_BLOCKED、 COGNITIVE_GRAPH_UNAVAILABLE

クイックスタート

# From the repo root
uv sync
uv run pytest packages/mcp-task-fractionator/tests/ -v

# Run the server over stdio (the MCP transport):
uv run neurodock-mcp-task-fractionator

メモリー内のみの next_one（v0.0.3の注意点）

next_one は PendingTaskSource から未完了タスクを読み取ります。v0.0.3には2つの実装が含まれています。

• InMemoryPendingTaskSource — デフォルトで、テストに使用されます。タスクをプロセスのメモリー内に保持します。このソースを明示的に指定してサーバーをビルドし、next_one を呼び出す前にタスクを登録してください。

  from neurodock_mcp_task_fractionator import (
      InMemoryPendingTaskSource, build_server,
  )
  
  source = InMemoryPendingTaskSource()
  source.add("founding-scope-rfc", [task_1, task_2, task_3])
  server = build_server(source=source)
  

• CognitiveGraphPendingTaskSource — フェーズ2のスタブです。常に COGNITIVE_GRAPH_UNAVAILABLE を発生させます。mcp-cognitive-graph の Python クライアントが公開された時点で、実際の接続が実装されます。

環境変数による選択：NEURODOCK_TASK_SOURCE=memory|graph（デフォルトは memory）。不明な値の場合はクラッシュせず、memory にフォールバックします。

プライバシー

ADR 0003 §7に従い、目標のテキストとプロジェクト名は機密性の高い ユーザーデータとして扱われます。

• リモート呼び出しはありません。サーバー内での LLM 呼び出しもありません。
• 目標のテキストは、どのログレベルでも決して記録されません。
• 検証エラーではユーザーの入力内容ではなく、フィールド名を参照します。
• 理由の段落は、認識された語彙トークンのみを使って構成されます。ユーザーが入力した元の目標テキストをそのまま含めることはありません。

テスト（test_decompose.py::test_rationale_does_not_contain_goal_text）で プライバシーの不変条件を確認しています。

開発ゲート

# Lint + format check
uv run ruff check packages/mcp-task-fractionator/
uv run ruff format --check packages/mcp-task-fractionator/

# Strict type check
uv run mypy --strict packages/mcp-task-fractionator/src/

# Tests
uv run pytest packages/mcp-task-fractionator/tests/ -v

PRをマージ可能にするには、4項目すべてに合格する必要があります。

関連情報

• アーキテクチャの設計根拠：ADR 0003 — タスク分割ツールの設計。
• このサーバーが遵守する必要のある5原則のマニフェスト：MANIFESTO.md。
• 関連サーバー：mcp-chronometric（時間、アイドル、休憩）と mcp-cognitive-graph（永続状態 — 未完了タスクの保存先）。