projectbrain-mcp
为AI项目提供持久化项目管理工具
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：projectbrain-mcp。 它的用途是：为AI项目提供持久化项目管理工具 详细介绍见：https://321skill.com/skills/projectbrain-mcp/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
“帮我创建一个新项目‘Q3产品优化’，添加一个里程碑‘完成用户调研’，并分配任务‘设计问卷’给张三，同时记录决策‘采用线上问卷形式’。” 它会通过ProjectBrain MCP工具在持久化存储中创建项目、里程碑、任务和决策，后续会话中你可以直接问“Q3产品优化项目当前进度如何？”，AI会读取存储数据返回完整状态。
介绍
ProjectBrain MCP 解决了AI项目开发中缺乏持久化上下文的问题。传统AI会话中，项目状态、任务分配、决策记录等关键信息往往随着对话结束而丢失，导致重复沟通和进度混乱。该工具提供了一套完整的项目管理原语，包括项目、任务、决策、事实、里程碑、技能和团队消息，使得AI代理能够长期维护项目状态，实现跨会话的持续协作。
使用方式非常直接：通过MCP协议与AI助手（如Claude）集成后，你可以用自然语言指令创建项目、分配任务、记录决策、添加里程碑，或者查询项目当前状态。所有数据都会持久化存储，下次对话时AI助手能够自动恢复上下文。例如，你可以说“创建一个新项目‘Q3产品优化’，添加一个里程碑‘完成用户调研’，并分配任务‘设计问卷’给张三”。
适合需要长期维护多个AI项目、频繁切换任务上下文的团队，尤其是项目经理、产品经理和全栈开发者。对于使用AI辅助开发但又希望保持项目进度一致性的场景特别有用，比如AI编码代理需要跟踪多个功能模块的开发进度。
建议在使用前规划好项目结构，避免过度细分导致管理成本上升。同时注意，该工具主要面向项目管理场景，不适用于需要复杂工作流引擎或实时协作编辑的场景。数据持久化依赖本地或远程存储，请确保备份策略。
核心特点
不同于一般的任务管理MCP工具，ProjectBrain内置了决策记录、事实存储、技能定义和里程碑跟踪，覆盖AI项目全生命周期管理，且数据持久化支持跨会话恢复上下文。
注意事项
不适合需要复杂工作流引擎（如BPMN）或实时多人协作编辑的项目管理场景。
常见问题
ProjectBrain MCP 支持哪些AI助手？
支持所有兼容MCP协议的AI助手，包括Claude Desktop、Cursor、Trae等，通过配置MCP服务器即可接入。
数据如何存储？是否支持团队共享？
数据默认存储在本地文件系统（可通过配置路径），支持通过共享文件系统或自定义存储后端实现团队协作，具体取决于部署方式。