TaskLite

@tasklite/mcp

为 AI Agent 构建的应用提供后端和管理界面。 tasklite.net · 文档

描述一个系统，即可获得其背后的完整支持：一个包含类型化数据表和关系、行、REST 端点、API 密钥以及管理界面的项目，之后业务团队可自行操作该界面。可通过 Claude Code、Claude Desktop、ChatGPT、Gemini、Cursor 或 VS Code 使用。将前端部署到该项目上，然后交付整个应用。

不是 CLI 任务管理器。 还有一个较早且无关的项目也叫 TaskLite，即 ad-si/TaskLite，位于 tasklite.org，是一款命令行任务管理器。这是来自另一位作者的不同产品：托管后端，网址为 tasklite.net，以 @tasklite/mcp 发布，并以 net.tasklite/mcp 收录在 MCP 注册表中。

78 个工具

本地安装时有 78 个工具，通过托管服务使用时有 73 个（五个账户工具 sign_up connect login disconnect connection_status 仅在本地提供；托管连接通过 OAuth 登录）。每个工具都声明了 readOnlyHint、destructiveHint、idempotentHint 和 openWorldHint，以便客户端判断哪些操作可以安全地在无人值守的情况下运行。

区域	工具
账户	sign_up connect login disconnect connection_status list_organizations configure_external_access
结构	create_project create_board create_column update_board update_column delete_board delete_column delete_project reorder_columns get_board_schema list_projects list_boards export_project
数据	query_items create_item update_item set_cell get_cells set_cells_if_unchanged delete_item search fetch
评论	list_comments add_comment update_comment delete_comment
文件	request_file_upload list_uploaded_files revoke_upload_link
应用和 API	build_backend create_app publish_app list_apps get_app_spec create_app_endpoint list_app_endpoints update_app_endpoint delete_app_endpoint create_app_api_key configure_app_settings get_email_usage
应用用户、邀请和链接	list_app_users add_app_user set_app_user_role remove_app_user create_app_invite list_app_invites revoke_app_invite check_invite_code link_app_user list_app_user_links unlink_app_user
角色、策略和历史记录	list_app_roles define_app_role delete_app_role grant_app_role revoke_app_role list_app_role_grants get_policy_identity set_policy_identity get_board_policy set_board_policy delete_board_policy explain_access simulate_request get_item_history
前端托管	deploy_frontend list_deployments get_deployment_files rollback_deployment get_frontend_prompt
自动化和推送	create_automation update_automation list_automations push_status send_test_push

面向两类用户的应用

端点的 rowLevelSecurity.mode 决定已登录用户能访问哪些行：owner（他们创建的行）、shared（授权用户可访问的所有行）、phone（包含其已验证电话号码的行）或 relation（通过关联列与代表其身份的行关联的行）。一个教练应用，供同一组织中的教练及其学员使用，可按以下方式构建：

Board	端点安全设置
Coaches	mode: "phone"，phoneColumn：电话号码列。每位教练都可读取和编辑自己的行。
Trainees	mode: "relation"，relationColumn：Trainees.Coach，identityPhoneColumn：Coaches.Phone，allowInvites: true。教练只能看到自己的学员，并可邀请每位学员关联到自己的行。
Weigh-ins (coach)	mode: "relation"，relationColumn：Weigh-ins.Trainee，viaColumn：Trainees.Coach。多关联一层：可查看其所有学员的称重记录。
Weigh-ins (trainee)	同一 Board 上的第二个端点：mode: "relation"，relationColumn：Weigh-ins.Trainee。

用户可以通过邀请代码（create_app_invite，或端点启用 allowInvites 后由教练在应用内创建）、通过 link_app_user，或者不建立任何关联、只需在行中填写其已验证的电话号码或邮箱（identityPhoneColumn、identityEmailColumn），来“成为”某一行所代表的用户。使用 configure_external_access 设置 registrationPolicy: "invite" 后，新用户只能凭代码加入。rowLevelSecurity 只接受服务端会读取的键：未知键会被拒绝，不会被丢弃。

build_backend 是首选工具：只需一次调用，就能根据系统描述创建项目、Boards、包含它们之间关联的类型化列、示例行，以及带密钥的已发布 REST API，而无需分十几次调用。

角色、策略与历史记录

当同一应用中的用户可以看到不同内容时（经理可查看所有案例，Agent 只能查看自己的案例，财务人员可查看金额列），端点使用 rowLevelSecurity.mode: "policy"，Board 则配置相应策略：使用 define_app_role 和 grant_app_role（或使用 set_policy_identity，从员工 Board 读取角色），然后通过 set_board_policy 设置策略文档，再用 explain_access 和 simulate_request 验证策略。 get_item_history 可读取谁修改了某一行的哪个字段，以及字段修改前后的值。 这些工具需要具备权限路由的后端；详见 docs/app-access.md。

设置

安装程序包（如果尚未安装，也请安装 Claude Code），然后通过二进制文件添加服务。这样可以避开一个已知的 Windows 问题：claude mcp add 会错误解析 npx -y。

npm install -g @anthropic-ai/claude-code @tasklite/mcp
claude mcp add tasklite -- tasklite-mcp

在 claude mcp add 中添加 -s user，即可在每个项目中使用（claude mcp add -s user tasklite -- tasklite-mcp）；默认范围仅限当前项目。

然后告诉 Claude 你想构建什么。sign_up 工具会根据对话创建你的账户、组织和连接（系统会在本地生成强随机密码，且绝不会显示；如需通过网页访问，请使用邮箱执行“忘记密码”）。

已经有账户？ 前往 TaskLite → Integrations → “Connect Claude Code” 创建密钥，然后使用：

claude mcp add tasklite -e TASKLITE_API_KEY=tl_xxx -- tasklite-mcp

托管服务（无需安装）

将任意 MCP 客户端指向托管服务即可；无需在本地安装任何内容：

claude mcp add --transport http tasklite https://mcp.tasklite.net/mcp \
  --header "Authorization: Bearer tl_xxx"

托管服务是无状态的：每个请求都携带自己的凭据，因此同一个端点可以安全地为所有账户提供服务。

最简单的方式：连接器。 在 Claude（claude.ai 或桌面应用）中，前往 Settings → Connectors → 添加 TaskLite，或者使用上面的 URL 按地址添加。通过 OAuth 登录一次即可，无需创建或存储密钥。请注意，工具会显示在新聊天中，而不会出现在你已经打开的对话里。

可选环境变量：TASKLITE_API_URL（默认值：https://api.tasklite.net）、TASKLITE_APP_URL（默认值：https://app.tasklite.net）。

其他客户端

一个托管服务，适用于所有 MCP 客户端。完整设置说明：https://tasklite.net/docs/guides/connector-from-cursor-codex-desktop

• Cursor：添加到 Cursor，或将 {"mcpServers":{"tasklite":{"url":"https://mcp.tasklite.net/mcp"}}} 放入 .cursor/mcp.json。
• VS Code：在 VS Code 中安装，或在 .vscode/mcp.json 中配置 {"servers":{"tasklite":{"type":"http","url":"https://mcp.tasklite.net/mcp"}}}。
• ChatGPT：设置 → 连接器（开发者模式）→ 添加 https://mcp.tasklite.net/mcp。该服务实现了 search 和 fetch。
• Gemini CLI：运行 gemini extensions install https://github.com/tasklite-net/tasklite-mcp（此仓库附带 gemini-extension.json），或在 ~/.gemini/settings.json 中添加 httpUrl + oauth。
• OpenAI Responses API / Agents SDK、Gemini API：传入托管 URL，并附上 Authorization: Bearer tl_…。

典型流程（Claude Code 的操作方式）

1. create_project → create_board → create_column × N，构建架构。
2. create_item / query_items，填充并检查数据。
3. create_app → create_app_endpoint（设置 exposedColumns + RLS）→ create_app_api_key，为前端开放 REST 接口。
4. get_app_spec / get_frontend_prompt，据此生成前端。
5. 每个工具都会返回一个 adminUrl，这是供最终客户使用的现成管理后台。

托管前端

deploy_frontend 会将静态前端部署到 https://{slug}.tasklite.dev。 无需服务器、托管账户或 CI 配置。可以通过以下三种方式之一移交网站：

deploy_frontend(appId: "app-xxxxxx", files: [{ path: "index.html", content: "<!doctype html>…" }, { path: "app.js", content: "…" }])
deploy_frontend(appId: "app-xxxxxx", zipUrl: "https://github.com/you/site/releases/download/v1/dist.zip")
deploy_frontend(appId: "app-xxxxxx", dir: "./dist")

files 是 ChatGPT 或任何托管客户端使用的路径：助手会在同一轮中编写页面并部署。zipUrl 可接收从 Lovable、Bolt 或 GitHub 发布版本导出的文件。dir 适用于运行在包含构建输出的机器上的 MCP。

托管页面通过相对路径 /api/{endpoint} 调用应用 API。托管代理会在服务器端附加应用身份，因此浏览器不会携带 API 密钥。list_deployments 会显示各个版本，rollback_deployment 会将线上 URL 指向较早的版本。

安全模型

• tl_ 密钥会换取一个短期有效的 JWT（POST /public/v1/auth/session）；所有调用均使用密钥所有者本人的权限运行，绝不会使用超级管理员权限。
• 应用 API 密钥应存放在服务器端环境变量（Next.js API 路由）中，绝不能放在浏览器代码里。托管在 tasklite.dev 上的前端完全无需密钥。

开发

npm install
npm run build
TASKLITE_API_KEY=tl_xxx TASKLITE_API_URL=http://localhost:3333 node dist/index.js

许可证

MIT