task
基于MCP协议的任务管理API服务，支持双模式运行。
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：task。 它的用途是：基于MCP协议的任务管理API服务，支持双模式运行。 详细介绍见：https://321skill.com/skills/task/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
“帮我创建一个新的开发任务，标题是‘实现用户登录API’，分配给后端组的张三，优先级为高。”，它会通过集成的MCP任务管理服务，在你的任务系统中创建一条对应记录。或者你可以说：“查看我名下所有状态为‘进行中’的任务”，AI会调用服务查询并列出结果。
介绍
这个Skill是一个基于TypeScript实现的MCP（Model Context Protocol）服务器，旨在为AI助手提供一个标准化的任务管理API接口。它解决了AI助手在复杂工作流中难以直接、结构化地管理任务（如创建、更新、查询、分配）的问题，让AI能够像调用本地函数一样操作任务数据。
使用时，你需要先部署此MCP服务器，然后在你的AI助手（如Claude Desktop）中配置并连接它。连接成功后，AI助手即可通过标准的MCP协议调用该服务提供的任务管理端点，实现任务的增删改查等功能。它支持作为独立HTTP服务或进程内库两种模式运行，适应不同集成场景。
它非常适合需要将任务管理能力深度集成到AI工作流中的开发者、项目经理或团队协作者。无论是个人管理待办事项，还是团队协调开发任务，都可以通过AI助手便捷地操作。
建议在部署前仔细阅读项目文档，根据你的运行环境（本地开发或服务器部署）选择合适的运行模式。确保你的AI客户端（如Claude Desktop）已正确配置MCP服务器地址和必要的认证信息，以便建立稳定连接。
核心特点
核心区别在于它严格遵循MCP协议实现，确保了与支持MCP的AI客户端（如Claude Desktop）的标准兼容性；同时提供独立HTTP服务和进程内库双运行模式，为集成提供了更高的灵活性，既可作为独立微服务部署，也可嵌入到现有Node.js应用中。
注意事项
不适合需要复杂任务依赖关系、甘特图或高级权限管理系统的重型项目管理场景。
常见问题
什么是MCP协议？
MCP（Model Context Protocol）是Anthropic提出的一种协议，用于让AI模型安全、结构化地使用外部工具和数据源。
这个服务如何与Claude Desktop连接？
需要在Claude Desktop的配置文件中添加此MCP服务器的配置，包括服务器地址（URL或本地socket路径）和运行模式。