mcpField
M
mcp-micromanage

mcp-micromanage

本地服务
github.com/yodakeisukeAI 与智能体1282 周前更新

关于 mcp-micromanage

mcp-micromanage 是用于规划和跟踪编码 Agent 开发工作的 MCP 服务。它将计划拆分为 PR 和提交,并通过必需的审查节点及 React 面板展示进度。

主要功能

  1. 01按 PR 和提交规划工作
  2. 02跟踪任务状态
  3. 03通过用户审查更新进度
  4. 04以层级结构展示工作项
  5. 05面板自动刷新
  6. 06缩放和平移面板

适用场景

  1. 01将开发任务拆分为提交
  2. 02在提交节点审查工作
  3. 03监控实现进度
  4. 04在 React 面板查看计划

MCP 相关

提供 MCP 工具,用于规划开发工作、跟踪工作项状态,并在用户审查后更新进度。React 可视化面板展示 PR 和提交。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"micromanage-your-agent": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@yodakeisuke/mcp-micromanage"
]
}
}
}
启动命令npx -y @yodakeisuke/mcp-micromanage

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npm@yodakeisuke/mcp-micromanage

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

npm

mcp-micromanage

管理容易偏离方向的编码 Agent 同事。

如果 sequentialthinking 是对思考工作流的动态制定和外化,那么这个工具就是对开发任务流程的动态制定和外化。

image

动机

编码 Agent 面临的挑战
  • 编码 Agent 经常会做出超出要求的修改
    • 假设使用 cursor+claude
  • 它们很难在实现过程中的关键决策点征求用户反馈
  • 工作计划和进度跟踪可能难以直观呈现和监控
解决方案
  • 基于提交和 PR 的工作计划:强制制定实现计划,将工单拆分为 PR 和提交,并以此作为最小工作单元
  • 强制频繁反馈:在提交级别强制进行用户审核,形成自然的反馈检查点
  • 可视化:通过本地 React 应用即时了解当前工作计划和实现状态

工具

  1. plan:使用 PR 和提交定义实现计划
  2. track:监控所有工作项的进度和当前状态
  3. update:随着工作推进更改状态,并强制进行用户审核

可视化仪表板

项目包含一个基于 React 的可视化工具,提供:

  • PR 和提交的层级视图
  • 自动刷新的实时更新
  • 基于状态的颜色编码
  • 缩放和平移功能

开始使用

无头模式(仅 MCP 工具)
  1. 添加到你的 MCP JSON 文件中
{
  "mcpServers": {
    "micromanage": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@yodakeisuke/mcp-micromanage"
      ]
    }
  }
}
  1. (强烈推荐)将以下 .mdc 文件添加到你的项目中

推荐规则

(可根据你的偏好调整)

使用可视化界面
  1. 克隆此仓库

  2. 添加到你的 MCP JSON 文件中

{
  "mcpServers": {
    "micromanage": {
      "command": "node",
      "args": [
        "[CLONE_DESTINATION_PATH]/sequentialdeveloping/dist/index.js"
      ]
    }
  }
}
  1. 构建服务
npm install
npm run build
  1. 运行前端
cd visualization/ 
npm install
npm run dev

许可证

本项目采用 MIT 许可证授权,详情请参阅 LICENSE 文件。

第三方软件

本项目使用以下第三方软件:

  • MCP TypeScript SDK:采用 MIT 许可证授权。版权所有 © 2023-2025 Anthropic, PBC。

致谢

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。