Divide and Conquer MCP Server
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MCP-Mirror
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分而治之 MCP 服务器
一个模型上下文协议 (MCP) 服务器,使 AI 代理能够使用结构化的 JSON 格式将复杂任务分解为可管理的部分。
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目的
分而治之 MCP 服务器是 Temp Notes MCP 服务器的演进,专为需要分解为可管理部分的复杂任务而设计。该服务器不使用简单的文本文件,而是使用结构化的 JSON 格式来存储任务信息、检查清单和上下文,从而更容易跟踪进度并在多次对话中保持上下文。
主要特性
- 结构化的 JSON 格式: 使用 JSON 结构来存储任务信息,而不是纯文本
- 任务跟踪: 包括具有完成状态跟踪的检查清单功能
- 上下文保留: 用于任务上下文和详细描述的专用字段
- 进度监控: 轻松可视化已完成与剩余任务
- 任务排序: 维护任务的顺序以进行顺序执行
- 任务插入: 能够在检查清单中的特定位置插入新任务
- 元数据: 跟踪其他信息,如标签、优先级和预计完成时间
- 笔记和资源: 存储与任务相关的其他笔记和资源
快速开始
-
将服务器添加到您的 MCP 配置:
{ "mcpServers": { "divide-and-conquer": { "command": "npx", "args": ["-y", "@landicefu/divide-and-conquer-mcp-server"], "disabled": false } } }
-
开始在您的对话中使用它:
// 初始化一个新任务 await use_mcp_tool({ server_name: "divide-and-conquer", tool_name: "initialize_task", arguments: { task_description: "重构身份验证系统", context_for_all_tasks: "当前系统使用基于会话的身份验证。" } }); // 添加检查清单项 await use_mcp_tool({ server_name: "divide-and-conquer", tool_name: "add_checklist_item", arguments: { task: "分析当前身份验证流程", detailed_description: "审查现有的身份验证代码。", context_and_plan: "查看 src/auth/* 文件。当前的实现使用带有 MongoDB 存储的 express-session。" } });
安装
选项 1:使用 npx (推荐)
将服务器添加到您的 MCP 配置:
{
"mcpServers": {
"divide-and-conquer": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@landicefu/divide-and-conquer-mcp-server"],
"disabled": false
}
}
}
选项 2:从源代码安装
-
克隆存储库:
git clone https://github.com/landicefu/divide-and-conquer-mcp-server.git cd divide-and-conquer-mcp-server
-
安装依赖项:
npm install
-
构建服务器:
npm run build
-
将服务器添加到您的 MCP 配置:
{ "mcpServers": { "divide-and-conquer": { "command": "node", "args": ["/path/to/divide-and-conquer-mcp-server/build/index.js"], "disabled": false } } }
工具
分而治之 MCP 服务器提供以下工具:
initialize_task
创建一个新任务,其中包含指定的描述和可选的初始检查清单项。
update_task_description
更新主要任务描述。
update_context
更新所有任务的上下文信息。
add_checklist_item
向检查清单添加一个新项。
update_checklist_item
更新现有的检查清单项。
mark_task_done
将检查清单项标记为已完成。
mark_task_undone
将检查清单项标记为未完成。
remove_checklist_item
删除检查清单项。
reorder_checklist_item
将检查清单项移动到新位置。
add_note
向任务添加一个笔记。
add_resource
向任务添加一个资源。
update_metadata
更新任务元数据。
clear_task
清除当前任务数据。
get_checklist_summary
返回检查清单的摘要,其中包含完成状态。 上下文信息被有意地从摘要中排除,以节省上下文窗口空间。
get_current_task_details
检索当前任务(第一个未完成的任务)的详细信息,其中包含完整的上下文,以及所有其他任务的有限字段。 对于当前任务,包括 context_and_plan 在内的所有字段都包括在内。 对于其他任务,仅包括 task、detailed_description 和 done 状态(context_and_plan 被排除)。 这是使用任务时推荐使用的工具。
使用示例
初始化一个复杂任务
await use_mcp_tool({
server_name: "divide-and-conquer",
tool_name: "initialize_task",
arguments: {
task_description: "重构身份验证系统以使用 JWT 令牌并提高安全性",
context_for_all_tasks: "当前系统使用带有 cookie 的基于会话的身份验证。我们需要迁移到 JWT 以获得更好的可伸缩性和安全性。",
initial_checklist: [
{
task: "分析当前身份验证流程",
detailed_description: "审查现有的身份验证代码以了解当前的流程。",
context_and_plan: "查看 src/auth/* 文件。当前的实现使用带有 MongoDB 存储的 express-session。特别注意会话过期处理。"
},
{
task: "设计 JWT 实现",
detailed_description: "创建一个设计文档,概述如何实现 JWT。",
context_and_plan: "考虑令牌结构、存储和刷新机制。研究 Node.js 应用程序中 JWT 实现的最佳实践。参考 docs/security.md 中的安全要求文档。"
}
],
metadata: {
tags: ["security", "refactoring", "authentication"],
priority: "high",
estimated_completion_time: "2 weeks"
}
}
});
获取检查清单摘要
const summary = await use_mcp_tool({
server_name: "divide-and-conquer",
tool_name: "get_checklist_summary",
arguments: {
include_descriptions: true
}
});
// 结果包含检查清单的格式化摘要,其中包含完成状态(上下文被排除以节省空间)
获取当前任务详细信息
const taskDetails = await use_mcp_tool({
server_name: "divide-and-conquer",
tool_name: "get_current_task_details",
arguments: {}
});
// 结果包含:
// - ultimate_goal:整个任务的最终目标 (task_description)
// - tasks:所有任务的数组,其中当前任务(第一个未完成的任务)具有包括 context_and_plan 在内的所有字段,
// 而其他任务具有有限的字段(task、detailed_description、done),没有 context_and_plan
// - current_task_index:当前任务(第一个未完成的任务)的索引
// - 其他任务元数据、笔记、资源等。
用例
1. 复杂的软件开发任务
在处理复杂的软件开发任务时,AI 代理通常面临上下文窗口限制,这使得在单个对话中完成所有步骤变得困难。 分而治之 MCP 服务器允许代理:
- 将大型任务分解为更小、更易于管理的部分
- 跨多个对话跟踪进度
- 维护重要的上下文,否则这些上下文将会丢失
- 以逻辑顺序组织任务
- 记录决策和资源
2. 项目规划和管理
对于项目规划和管理任务,服务器启用:
- 创建具有任务和子任务的结构化项目计划
- 跟踪进度和完成状态
- 维护上下文和需求
- 记录决策和资源
- 跨多个对话进行协作
3. 研究和分析
在进行研究和分析时,代理可以:
- 将研究问题分解为要调查的特定领域
- 跟踪进度和发现
- 维护上下文和背景信息
- 记录来源和资源
- 以结构化的方式组织发现
JSON 结构
服务器使用以下 JSON 结构来存储任务信息:
{
"task_description": "关于整个任务的中等详细描述。我们想要实现的最终目标。",
"checklist": [
{
"done": false,
"task": "任务的简短而全面的名称",
"detailed_description": "关于我们希望通过此任务实现的目标的更长描述",
"context_and_plan": "相关信息、代理应该阅读的文件以及来自其他任务的更多详细信息,以及此任务的详细计划。这通常是最长的字符串。"
}
],
"context_for_all_tasks": "检查清单中所有任务都应包含的信息。",
"metadata": {
"created_at": "ISO 时间戳",
"updated_at": "ISO 时间戳",
"progress": {
"completed": 0,
"total": 1,
"percentage": 0
},
"tags": ["tag1", "tag2"],
"priority": "high|medium|low",
"estimated_completion_time": "ISO 时间戳或持续时间"
},
"notes": [
{
"timestamp": "ISO 时间戳",
"content": "关于总体任务的其他笔记或观察"
}
],
"resources": [
{
"name": "资源名称",
"url": "URL 或文件路径",
"description": "资源描述"
}
]
}
配置存储
默认情况下,分而治之 MCP 服务器将任务数据存储在以下位置:
- 在 macOS/Linux 上:
~/.mcp_config/divide_and_conquer.json
(扩展为/Users/username/.mcp_config/divide_and_conquer.json
) - 在 Windows 上:
C:\Users\username\.mcp_config\divide_and_conquer.json
首次初始化任务时会自动创建此文件。 如果在尝试读取任务数据时该文件不存在,服务器将返回一个空任务结构,并在下次写入时创建该文件。
服务器处理以下情况:
- 如果读取时文件不存在:返回一个空任务结构
- 如果目录不存在:写入时自动创建目录结构
- 如果文件已损坏或无法访问:返回相应的错误消息
贡献
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许可证
此项目已获得 MIT 许可证的许可 - 有关详细信息,请参阅 LICENSE 文件。
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