Taskmaster: 一个面向AI驱动开发的任务管理系统，专为与任何AI聊天工具无缝协作而设计。

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由@eyaltoledano 和 @RalphEcom 创作

一个专为Claude设计的AI驱动开发任务管理系统，旨在与Cursor AI无缝集成。

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如需详细的指南、API参考和全面示例，请访问我们的文档网站。

快速参考

以下文档也可在docs目录中找到：

• 配置指南 - 设置环境变量并自定义Task Master
• 教程 - Task Master入门的分步指南
• 命令参考 - 所有可用命令的完整列表
• 任务结构 - 理解任务格式和功能
• 示例交互 - 常见的Cursor AI交互示例
• 迁移指南 - 迁移到新项目结构的指南

Cursor 1.0+快速安装（一键）

[](https://cursor.com/en/install-mcp?name=task-master-ai&config=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......

Taskmaster: 一个面向AI驱动开发的任务管理系统，专为与任何AI聊天工具无缝协作而设计。

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由@eyaltoledano 和 @RalphEcom 创作

一个专为Claude设计的AI驱动开发任务管理系统，旨在与Cursor AI无缝协作。

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以下文档也可在docs目录中找到：

• 配置指南 - 设置环境变量并自定义Task Master
• 教程 - Task Master入门的分步指南
• 命令参考 - 所有可用命令的完整列表
• 任务结构 - 理解任务格式和功能
• 示例交互 - 常见的Cursor AI交互示例
• 迁移指南 - 迁移到新项目结构的指南

Cursor 1.0+快速安装（一键式）

注意：点击链接后，您仍需在配置中添加您的API密钥。该链接会安装带有占位符密钥的MCP服务器，您需要将其替换为实际的API密钥。

Claude Code快速安装

对于Claude Code用户：

claude mcp add taskmaster-ai -- npx -y task-master-ai

别忘了在配置中添加您的API密钥：

• 在项目的根目录.env文件中
• 在taskmaster-ai的MCP配置的“env”部分中

要求

Taskmaster在多个命令中使用了AI，这些命令需要单独的API密钥。只要您添加了API密钥，就可以使用来自不同AI提供商的各种模型。例如，如果您想使用Claude 3.7，就需要一个Anthropic API密钥。

您可以定义三种类型的模型来使用：主模型、研究模型和备用模型（以防主模型或研究模型失败）。无论您使用哪种模型，其提供商的API密钥都必须存在于mcp.json或.env文件中。

至少需要满足以下条件之一：

• Anthropic API密钥（Claude API）
• OpenAI API密钥
• Google Gemini API密钥
• Perplexity API密钥（用于研究模型）
• xAI API密钥（用于研究或主模型）
• OpenRouter API密钥（用于研究或主模型）
• Claude Code（无需API密钥 - 需要Claude Code CLI）
• Codex CLI（通过ChatGPT订阅进行OAuth认证 - 需要Codex CLI）

使用研究模型是可选的，但强烈建议使用。您至少需要一个API密钥（除非使用Claude Code或带有OAuth认证的Codex CLI）。添加所有API密钥可以让您根据需要无缝切换不同的模型提供商。

快速开始

选项 1：MCP（推荐）

MCP（模型控制协议）允许您直接从编辑器中运行 Task Master。

1. 根据您的编辑器，在以下路径添加 MCP 配置

编辑器	作用域	Linux/macOS 路径	Windows 路径	键
Cursor	全局	~/.cursor/mcp.json	%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json	mcpServers
	项目	<project_folder>/.cursor/mcp.json	<project_folder>\.cursor\mcp.json	mcpServers
Windsurf	全局	~/.codeium/windsurf/mcp_config.json	%USERPROFILE%\.codeium\windsurf\mcp_config.json	mcpServers
VS Code	项目	<project_folder>/.vscode/mcp.json	<project_folder>\.vscode\mcp.json	servers
Q CLI	全局	~/.aws/amazonq/mcp.json		mcpServers

手动配置

Cursor、Windsurf 和 Q Developer CLI (mcpServers)

{
  "mcpServers": {
    "task-master-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "task-master-ai"],
      "env": {
        // "TASK_MASTER_TOOLS": "all", // 可选值："all"、"standard"、"core"，或用逗号分隔的工具列表
        "ANTHROPIC_API_KEY": "YOUR_ANTHROPIC_API_KEY_HERE",
        "PERPLEXITY_API_KEY": "YOUR_PERPLEXITY_API_KEY_HERE",
        "OPENAI_API_KEY": "YOUR_OPENAI_KEY_HERE",
        "GOOGLE_API_KEY": "YOUR_GOOGLE_KEY_HERE",
        "MISTRAL_API_KEY": "YOUR_MISTRAL_KEY_HERE",
        "GROQ_API_KEY": "YOUR_GROQ_KEY_HERE",
        "OPENROUTER_API_KEY": "YOUR_OPENROUTER_KEY_HERE",
        "XAI_API_KEY": "YOUR_XAI_KEY_HERE",
        "AZURE_OPENAI_API_KEY": "YOUR_AZURE_KEY_HERE",
        "OLLAMA_API_KEY": "YOUR_OLLAMA_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

🔑 将 YOUR_…_KEY_HERE 替换为您的真实 API 密钥。您可以移除不使用的密钥。

注意：如果您在 MCP 设置中看到“0 个工具已启用”，请重启编辑器，并检查您的 API 密钥是否正确配置。

VS Code (servers + type)

{
  "servers": {
    "task-master-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "task-master-ai"],
      "env": {
        // "TASK_MASTER_TOOLS": "all", // 可选值："all"、"standard"、"core"，或用逗号分隔的工具列表
        "ANTHROPIC_API_KEY": "YOUR_ANTHROPIC_API_KEY_HERE",
        "PERPLEXITY_API_KEY": "YOUR_PERPLEXITY_API_KEY_HERE",
        "OPENAI_API_KEY": "YOUR_OPENAI_KEY_HERE",
        "GOOGLE_API_KEY": "YOUR_GOOGLE_KEY_HERE",
        "MISTRAL_API_KEY": "YOUR_MISTRAL_KEY_HERE",
        "GROQ_API_KEY": "YOUR_GROQ_KEY_HERE",
        "OPENROUTER_API_KEY": "YOUR_OPENROUTER_KEY_HERE",
        "XAI_API_KEY": "YOUR_XAI_KEY_HERE",
        "AZURE_OPENAI_API_KEY": "YOUR_AZURE_KEY_HERE",
        "OLLAMA_API_KEY": "YOUR_OLLAMA_API_KEY_HERE"
      },
      "type": "stdio"
    }
  }
}

🔑 将 YOUR_…_KEY_HERE 替换为您的真实 API 密钥。您可以移除不使用的密钥。

2. （仅限 Cursor）启用 Taskmaster MCP

打开 Cursor 设置（Ctrl+Shift+J）➡ 点击左侧的 MCP 选项卡 ➡ 使用切换按钮启用 task-master-ai。

3. （可选）配置您想要使用的模型

在编辑器的 AI 对话框中输入：

将主模型、研究模型和回退模型分别更改为 <model_name>、<model_name> 和 <model_name>。

例如，要使用 Claude Code（无需 API 密钥）：

将主模型更改为 claude-code/sonnet

可用模型列表 | Claude Code 设置

4. 初始化 Task Master

在编辑器的 AI 对话框中输入：

在我的项目中初始化 taskmaster-ai

5. 建议准备一份 PRD

对于新项目：在 .taskmaster/docs/prd.txt 中创建您的 PRD。
对于现有项目：您可以使用 scripts/prd.txt 或通过 task-master migrate 进行迁移。

初始化后，您可以在 .taskmaster/templates/example_prd.txt 中找到一个示例 PRD 模板。

[!NOTE]
虽然建议复杂项目使用 PRD，但您也可以随时通过在对话中询问“你能帮我实现 [您想做的事情的描述] 吗？”来创建单独的任务。

务必从详细的 PRD 开始。

您的 PRD 越详细，生成的任务质量就越高。

6. 常用命令

使用您的 AI 助手执行以下操作：

• 解析需求：你能解析我的 scripts/prd.txt 中的 PRD 吗？
• 规划下一步：我接下来应该做什么任务？
• 实现任务：你能帮我实现第 3 项任务吗？
• 查看多个任务：你能给我看看第 1、3 和 5 项任务吗？
• 扩展任务：你能帮我扩展第 4 项任务吗？
• 研究最新信息：研究使用 Node.js 实现 JWT 认证的最新最佳实践
• 结合上下文研究：研究我们当前 src/api.js 中 API 实现的 React Query v5 迁移策略

更多关于如何在对话中使用 Task Master 的示例

选项 2：使用命令行

安装

# 全局安装
npm install -g task-master-ai

# 或者在项目本地安装
npm install task-master-ai

初始化新项目

# 如果是全局安装
task-master init

# 如果是本地安装
npx task-master init

# 使用特定规则初始化项目
task-master init --rules cursor,windsurf,vscode

系统会提示您输入项目详情，并设置包含必要文件和结构的新项目。

常用命令

# 初始化新项目
task-master init

# 解析 PRD 并生成任务
task-master parse-prd your-prd.txt

# 列出所有任务
task-master list

# 显示下一个要处理的任务
task-master next

# 显示特定任务 - 支持逗号分隔的任务 ID
task-master show 1,3,5

# 结合项目上下文研究最新信息
task-master research "JWT 认证的最新最佳实践是什么？"

# 在标签之间移动任务（跨标签移动）
task-master move --from=5 --from-tag=backlog --to-tag=in-progress
task-master move --from=5,6,7 --from-tag=backlog --to-tag=done --with-dependencies
task-master move --from=5 --from-tag=backlog --to-tag=in-progress --ignore-dependencies

# 初始化后添加规则
task-master rules add windsurf,roo,vscode

工具加载配置

优化 MCP 工具加载

Task Master 的 MCP 服务器支持选择性加载工具，以减少上下文窗口的使用。默认情况下，所有 36 种工具都会被加载（约 21,000 个 token），以保持与现有安装的向后兼容性。

您可以通过配置 TASK_MASTER_TOOLS 环境变量来优化性能：

可用模式

模式	工具数	上下文使用量	使用场景
all（默认）	36	约21,000 tokens	完整功能集——所有工具可用
standard	15	约10,000 tokens	常见的任务管理操作
core（或lean）	7	约5,000 tokens	日常开发工作流必备
custom	变化	变化	以逗号分隔的具体工具列表

配置方法

方法1：MCP配置中的环境变量

在您的MCP配置文件的env部分添加TASK_MASTER_TOOLS：

{
  "mcpServers": {  // 或者VS Code中的"servers"
    "task-master-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "task-master-ai"],
      "env": {
        "TASK_MASTER_TOOLS": "standard",  // 选项："all"、"standard"、"core"、"lean"，或者逗号分隔的工具列表
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-key-here",
        // ... 其他API密钥
      }
    }
  }
}

方法2：Claude Code CLI（一次性设置）

对于Claude Code用户，您可以在安装时设置模式：

# 核心模式示例（token用量减少约70%）
claude mcp add task-master-ai --scope user \
  --env TASK_MASTER_TOOLS="core" \
  -- npx -y task-master-ai@latest

# 自定义工具示例
claude mcp add task-master-ai --scope user \
  --env TASK_MASTER_TOOLS="get_tasks,next_task,set_task_status" \
  -- npx -y task-master-ai@latest

工具集详情

核心工具（7个）： get_tasks、next_task、get_task、set_task_status、update_subtask、parse_prd、expand_task

标准工具（15个）： 包括所有核心工具，以及initialize_project、analyze_project_complexity、expand_all、add_subtask、remove_task、generate、add_task、complexity_report

全部工具（36个）： 完整工具集，涵盖项目搭建、任务管理、分析、依赖关系、标签、研究等。

推荐

• 新用户：建议从standard模式开始，平衡功能与资源消耗。
• 大型项目：使用core模式以最大限度减少token用量。
• 复杂工作流：选择all模式或自定义工具集。
• 向后兼容性：若未指定，默认为all模式。

Claude Code支持

Task Master现已通过Claude Code CLI支持Claude模型，无需API密钥：

• 模型：claude-code/opus和claude-code/sonnet
• 要求：已安装Claude Code CLI
• 优势：无需API密钥，直接使用本地Claude实例。

了解更多关于Claude Code的设置

故障排除

如果task-master init无响应

请尝试直接使用Node运行：

node node_modules/claude-task-master/scripts/init.js

或者克隆仓库并运行：

git clone https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master.git
cd claude-task-master
node scripts/init.js

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贡献者

星标历史

许可协议

Task Master采用MIT许可证，并附加Commons Clause条款。这意味着您可以：

✅ 允许：

• 将Task Master用于任何目的（个人、商业、学术）
• 修改代码
• 分发副本
• 创建并销售基于Task Master的产品

❌ 不允许：

• 出售Task Master本身
• 将Task Master作为托管服务提供
• 基于Task Master创建竞争产品

完整许可文本请参阅LICENSE文件，更多许可详情请查看licensing.md。

Claude Task Master 快速上手指南

Taskmaster 是一个专为 AI 驱动开发设计的任务管理系统，能够与 Cursor、Windsurf、VS Code 等编辑器中的 AI 聊天无缝协作。它帮助你将产品需求文档（PRD）转化为结构化的开发任务，并辅助 AI 逐步执行。

环境准备

系统要求

• Node.js: 建议版本 18+ (用于运行 npx 或全局安装)
• 代码编辑器: 推荐使用 Cursor (体验最佳)，也支持 Windsurf、VS Code 或命令行使用。

API 密钥准备

Taskmaster 需要至少一个 AI 模型的 API 密钥才能运行。你可以根据需求配置以下任一或多个密钥：

• Anthropic API Key (推荐，用于 Claude 模型)
• OpenAI API Key
• Google Gemini API Key
• Perplexity API Key (强烈推荐用于“研究”功能，获取最新技术信息)
• 其他支持项：xAI, OpenRouter, Mistral, Groq, Azure OpenAI, Ollama 等。

注意：如果你使用 Claude Code CLI 或 Codex CLI (通过 OAuth)，则无需配置对应的 API Key。

---

安装步骤

推荐通过 MCP (Model Control Protocol) 方式在编辑器中直接使用，这是最便捷的集成方式。

方案一：Cursor 一键安装 (推荐)

如果你使用的是 Cursor 编辑器，点击以下链接即可自动配置 MCP 服务器：

重要：点击链接安装后，生成的配置文件中包含的是占位符密钥。你必须手动将其替换为你真实的 API Key。

手动配置 MCP (适用于所有编辑器)

如果一键安装未生效，或你使用 Windsurf/VS Code，请手动编辑配置文件。

1. 找到配置文件路径：

   • Cursor (全局): ~/.cursor/mcp.json (Mac/Linux) 或 %USERPROFILE%\.cursor\mcp.json (Windows)
   • Cursor (项目级): <项目文件夹>/.cursor/mcp.json
   • Windsurf: ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
   • VS Code (项目级): <项目文件夹>/.vscode/mcp.json (注意 key 为 servers)

2. 填入配置内容 (以 Cursor/Windsurf 为例)：

{
  "mcpServers": {
    "task-master-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "task-master-ai"],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "YOUR_ANTHROPIC_API_KEY_HERE",
        "PERPLEXITY_API_KEY": "YOUR_PERPLEXITY_API_KEY_HERE",
        "OPENAI_API_KEY": "YOUR_OPENAI_KEY_HERE"
        // 按需添加其他 KEY，不用的可以删除
      }
    }
  }
}

请将 YOUR_..._KEY_HERE 替换为你真实的密钥。

3. 启用服务 (仅 Cursor)： 打开 Cursor 设置 (Ctrl+Shift+J 或 Cmd+Shift+J) -> 点击左侧 MCP 标签 -> 开启 task-master-ai 开关。

---

方案二：命令行安装 (CLI)

如果你更喜欢直接在终端运行：

# 全局安装
npm install -g task-master-ai

# 或在项目内局部安装
npm install task-master-ai

---

基本使用

1. 初始化项目

在编辑器的 AI 聊天窗口（或终端）中输入以下指令来初始化 Taskmaster：

在 AI 聊天中 (推荐):

Initialize taskmaster-ai in my project

在终端中:

# 全局安装时
task-master init

# 局部安装时
npx task-master init

初始化过程会引导你创建必要的目录结构（如 .taskmaster）。

2. 准备需求文档 (PRD)

为了生成高质量的任务，建议先创建一个产品需求文档。

• 新项目: 在 .taskmaster/docs/prd.txt 创建文件。
• 现有项目: 可放在 scripts/prd.txt 或通过迁移命令处理。

提示：初始化后，你可以在 .taskmaster/templates/example_prd.txt 找到模板参考。PRD 越详细，生成的任务越精准。

3. 开始工作流

初始化完成后，你可以直接在 AI 聊天窗口中使用自然语言指挥 Taskmaster：

• 解析需求并生成任务:

  Can you parse my PRD at scripts/prd.txt?
  

• 查看下一个任务:

  What's the next task I should work on?
  

• 执行具体任务:

  Can you help me implement task 3?
  

• 调研最新技术方案 (需配置 Perplexity 等 Key):

  Research the latest best practices for implementing JWT authentication with Node.js
  

• 查看特定任务:

  Can you show me tasks 1, 3, and 5?
  

4. 切换模型 (可选)

如果你想更换主模型或研究模型，直接在聊天中告诉 AI 即可：

Change the main model to claude-code/sonnet

或者：

Change the main, research and fallback models to <model_name>, <model_name> and <model_name> respectively.

现在，你已经准备好使用 Taskmaster 进行高效的 AI 驱动开发了！