mcp

通过MCP协议连接AI与TaskWarrior，管理个人待办任务。

安装使用

复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：

帮我安装这个 AI Skill：mcp。
它的用途是：通过MCP协议连接AI与TaskWarrior，管理个人待办任务。
详细介绍见：https://321skill.com/skills/mcp-mcp-server-taskwarrior/
请根据该页面的说明完成安装。

“帮我把‘完成项目周报’添加到今天的待办事项里，优先级设为高。”，它会通过MCP服务器调用TaskWarrior，在你的本地任务列表中添加这个任务。或者

对AI说：“查看我所有未完成且标签为‘bug’的任务。”，它会查询你的TaskWarrior数据库并返回符合条件的任务列表。

这个Skill是一个基于Node.js实现的MCP（Model Context Protocol）协议服务器，专门用于连接AI助手（如Claude）与TaskWarrior命令行任务管理工具。它解决了用户无法直接在AI对话环境中操作和管理其本地TaskWarrior任务的问题。

使用方式非常简单：用户需要在本地运行这个MCP服务器，然后在支持MCP协议的AI助手（如Claude Desktop）中配置并连接到此服务器。连接成功后，用户就可以在AI对话中直接使用自然语言来添加、查询、修改或完成TaskWarrior中的待办任务。

它非常适合那些已经习惯使用TaskWarrior管理任务，并希望将AI助手融入其工作流以提高效率的用户。特别是对于开发者、项目经理或任何需要高效管理复杂待办事项清单的专业人士来说，这是一个强大的工具。

使用建议：确保本地已安装并正确配置了TaskWarrior。由于这是一个本地服务器，AI助手需要通过MCP协议与其通信，因此请仔细阅读项目文档，完成Claude Desktop等客户端的MCP配置。注意，它主要面向技术用户，需要一定的命令行操作基础。

与通用任务管理Skill不同，它深度集成TaskWarrior，允许AI直接操作用户本地的、可能已包含复杂项目和标签体系的完整任务数据库，而非一个独立的、功能简化的任务列表。

不适合不熟悉TaskWarrior命令行工具或不愿在本地运行Node.js服务的用户。

什么是TaskWarrior？

TaskWarrior是一个强大、灵活的开源命令行待办事项管理工具，常用于开发者和技术爱好者中管理复杂任务。

如何让Claude连接这个MCP服务器？

需要在Claude Desktop的配置文件中添加此MCP服务器的配置，指定其可执行文件路径和参数。