用 MCP 玩转任务管理：我的 `task-manager-mcp` 轻量方案

用 MCP 玩转任务管理：我的 task-manager-mcp 轻量方案

最近我在做 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）开发时，遇到了一个老问题：
任务多、依赖乱、不知道下一步干啥。
尤其在 AI 驱动的场景里，如果没有一个协议友好、零依赖、可插即用的任务管理服务，整个流程就像没导航的车——你得自己判断绕哪条路走。

于是我写了这个——
task-manager-mcp：
一个轻量 MCP 服务端，帮你自动追踪任务状态，还能聪明地告诉你 “下一步干哪一件”。

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为什么需要它？

市面上有很强的全功能工具，比如 claude-task-master，但很多时候我只想要一个——
结构简单、协议兼容、零外部依赖的小模块。

换句话说，这就是一个 “任务大脑”：

• 它不替代你原来的工作流
• 它专注于任务状态和依赖判断
• 它是 MCP 协议的“原生居民”

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核心功能架构