Tmp.HlTG09iNqS
通过MCP访问Tempo时间跟踪数据
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：Tmp.HlTG09iNqS。 它的用途是：通过MCP访问Tempo时间跟踪数据 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/tmp-hltg09inqs-x-4/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我记录今天下午在Tempo上花了1.5小时修复Bug”，Skill会调用Tempo API创建工时记录并关联到对应项目。或者问：“这周我们团队一共记了多少工时？”，它会查询Tempo返回团队工时汇总，并可按成员或项目细分。
介绍
您是否经常需要记录工作工时、查看团队任务进度或管理资源分配？这个Skill通过MCP协议直接连接Tempo系统，让您无需打开Jira或Tempo界面，即可自然语言完成所有时间跟踪相关操作。无论是记录个人工时、查询团队工时报告，还是检查资源规划，都能在对话中快速完成。
使用方式非常简单：您只需对AI说出需求，例如“帮我记录今天在Tempo上花了2小时做需求分析”或“查看我这周的工时统计”，Skill会自动调用Tempo API完成操作。它支持多种触发短语，如“log my time in Tempo”、“how many hours did I log this week”、“check my team’s worklogs”、“what’s the resource plan for this sprint”等，覆盖日常工时管理场景。
这个Skill特别适合项目经理、全栈开发者和团队负责人，他们需要频繁记录和查询工时，但不想在多个工具间切换。对于使用Jira/Tempo进行项目管理的团队，它能显著提升工时录入和审批效率。同时，智能体开发人员也可以将其集成到自己的AI工作流中，实现自动化时间管理。
使用前请确保已安装tempo-api-mcp工具并注册Tempo服务器（详见Setup说明）。建议先绑定好Tempo账号和权限，避免因权限不足导致操作失败。此外，该Skill仅支持Tempo系统，不适用于其他时间跟踪工具（如Toggl、Clockify等）。如果需要批量处理大量工时数据，建议配合脚本使用。
核心特点
与通用时间跟踪Skill不同，这个Skill直接对接Tempo API，无需手动填写API密钥或解析JSON，通过自然语言即可完成工时记录、查询和审批，且支持团队资源规划和计划管理。
注意事项
仅适用于Tempo时间跟踪系统，不兼容其他时间管理工具，且需要预先安装并配置tempo-api-mcp服务。
常见问题
如何安装这个Skill？
需要先安装tempo-api-mcp工具（npm install tempo-api-mcp），然后注册Tempo服务器，具体步骤请参考仓库README的Setup部分。
是否支持Jira中的Tempo？需要哪些权限？
支持Jira中的Tempo插件。需要拥有Tempo的工单日志查看和创建权限，以及对应项目的访问权限。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/tmp-hltg09inqs-x-4/raw/index.md 读取 Tmp.HlTG09iNqS 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/tmp-hltg09inqs-x-4/raw/index.md（查看排版版本）