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德尔塔任务

德尔塔任务

作者:brysontang13 星标更新:2025-02-28

项目介绍

DeltaTask - 高级任务管理系统

一个功能强大的本地托管任务管理应用程序,支持与Obsidian集成以及Model Context Protocol (MCP)服务器。

功能

  • 智能任务管理:创建具有紧急程度和工作量估计的任务
  • 优先级引擎:根据紧急程度和工作量自动排序任务
  • 任务分解:将较大的任务拆分为可管理的子任务
  • 标签系统:使用自定义标签组织任务
  • 本地存储:所有数据存储在SQLite数据库中
  • Obsidian集成:与Obsidian markdown文件双向同步
  • MCP服务器:通过Model Context Protocol提供完整的API访问

技术细节

数据模型

  • 任务:核心任务实体,包含以下属性:
    • 标题和描述
    • 紧急程度(1-5等级,5为最高)
    • 工作量(1-21等级,遵循斐波那契数列)
    • 完成状态
    • 子任务的父子关系
    • 分类用的标签

数据库模式

该应用使用SQLite,包含以下表:

  • todos:存储所有任务项及其属性
  • tags:存储唯一的标签名称
  • todo_tags:任务和标签之间的多对多关系连接表

Obsidian集成

DeltaTask创建并维护结构化的Obsidian库:

  • 带有元数据的前端任务文件
  • 基于标签的任务过滤视图
  • 统计仪表板
  • Obsidian markdown与SQLite数据库之间的双向同步

MCP API端点

MCP服务器公开以下操作:

  • get_task_by_id:通过ID获取特定任务
  • search_tasks:通过标题、描述或标签查找任务
  • create_task:创建新任务
  • update_task:更新任务属性
  • delete_task:删除任务
  • sync_tasks:从Obsidian markdown同步任务到SQLite
  • list_tasks:列出所有任务
  • get_statistics:检索有关任务的指标
  • create_subtasks:将任务拆分为多个子任务
  • get_all_tags:获取所有唯一的标签名称
  • get_subtasks:获取给定父任务的所有子任务
  • finish_task:标记任务已完成

快速开始

先决条件

  • Python 3.10+
  • SQLite3
  • Obsidian(可选,用于markdown集成)

安装

  1. 克隆此仓库

  2. 使用uv设置Python环境:

    # 创建并激活虚拟环境
    uv venv
    source .venv/bin/activate  # 在Windows上:.venv\Scripts\activate
    
    # 安装依赖
    uv pip install -r requirements.txt
    

运行MCP服务器

DeltaTask MCP服务器可以与Claude for Desktop一起使用:

  1. 配置Claude for Desktop:

    • 打开或创建~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • 添加DeltaTask服务器配置:
    {
      "mcpServers": {
        "deltatask": {
          "command": "uv",
          "args": [
            "--directory",
            "/ABSOLUTE/PATH/TO/DeltaTask",
            "run",
            "server.py"
          ]
        }
      }
    }
    
    • 重启Claude for Desktop

如果遇到问题或需要更多详细信息,请查看MCP文档

例如,文档中的说明:

您可能需要在command字段中放置uv可执行文件的完整路径。您可以通过在MacOS/Linux上运行which uv或在Windows上运行where uv来获取此路径。

  1. 通过点击锤子图标在Claude for Desktop中使用DeltaTask工具

Model Context Protocol (MCP)

此应用程序采用Model Context Protocol方法进行任务管理:

  1. 结构化数据模型:清晰定义的任务及其关系模式
  2. 优先级计算:基于多个因素的智能排序
  3. 分层组织:任务分解的父子关系
  4. 标签系统:灵活分类以获得更好的上下文
  5. 统计和洞察:数据聚合以理解任务模式
  6. Obsidian集成:基于markdown的可视化和编辑

许可证

MIT许可证