任务大师：专为AI驱动开发设计的任务管理系统，可与任何AI聊天工具无缝协作。

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由 @eyaltoledano 和 @RalphEcom 开发

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

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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任务大师
• 教程 - 任务大师入门分步指南
• 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
• 交互示例 - 常见Cursor AI交互示例
• 迁移指南 - 迁移到新项目结构的指南

Cursor 1.0+ 一键安装

注意： 点击链接后，您仍需在配置中添加API密钥。该链接会安装带有占位符密钥的MCP服务器，您需要用真实的API密钥替换它们。

Claude代码快速安装

Claude代码用户请使用：

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

系统要求

任务大师在多个命令中使用AI功能，这些功能需要单独的API密钥。只要添加了API密钥，您可以使用来自不同AI提供商的各种模型。例如，如果想使用Claude 3.7，您需要一个Anthropic API密钥。

您可以定义3种类型的模型：主模型、研究模型和备用模型（当主模型或研究模型失败时使用）。无论使用哪种模型，其提供商的API密钥必须存在于mcp.json或.env文件中。

至少需要以下一项：

• 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代码（无需API密钥 - 需要Claude Code CLI）
• Codex CLI（通过ChatGPT订阅进行OAuth - 需要Codex CLI）

使用研究模型是可选的，但强烈推荐。您至少需要一个API密钥（除非使用Claude Code或通过OAuth的Codex CLI）。添加所有API密钥可以让您根据需要无缝切换模型提供商。

快速开始

选项1：MCP（推荐）

MCP（模型控制协议）让您可以直接从编辑器中运行任务大师。

1. 根据您的编辑器在以下路径添加MCP配置

手动配置

Cursor & Windsurf & Q Developer CLI (mcpServers)

{
  "mcpServers": {
    "task-master-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "task-master-ai"],
      "env": {
        // "TASK_MASTER_TOOLS": "all", // 选项: "all", "standard", "core", 或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替换为真实的API密钥。可以删除不使用的密钥。

注意：如果在MCP设置中看到0 tools enabled，请重启编辑器并检查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", // 选项: "all", "standard", "core", 或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替换为真实的API密钥。可以删除不使用的密钥。

2. (仅Cursor)启用任务大师MCP

打开Cursor设置(Ctrl+Shift+J) ➡ 点击左侧MCP标签 ➡ 通过开关启用task-master-ai

3. (可选)配置要使用的模型

在编辑器的AI聊天面板中输入：

将主模型、研究模型和备用模型分别更改为<模型名称>, <模型名称>和<模型名称>。

例如，要使用Claude代码（无需API密钥）：

将主模型更改为claude-code/sonnet

可用模型表 | Claude代码设置

4. 初始化任务大师

在编辑器的AI聊天面板中输入：

在我的项目中初始化taskmaster-ai

5. 确保您有PRD（推荐）

新项目与现有项目操作指南

新建项目：请在 .taskmaster/docs/prd.txt 创建产品需求文档（PRD）
现有项目：可使用 scripts/prd.txt 或通过 task-master migrate 迁移

初始化后可在 .taskmaster/templates/example_prd.txt 获取PRD模板示例。

[!注意]
虽然复杂项目推荐使用PRD，但您始终可以通过在聊天中输入"能否帮我实现[具体需求描述]？"来创建独立任务。

请务必从详尽的PRD开始
PRD越详细，生成的任务质量越高。

6. 常用指令

通过AI助手可实现以下操作：

• 解析需求：能否解析我在scripts/prd.txt的PRD？
• 规划下一步：接下来我该处理哪个任务？
• 实施任务：能否帮我实现任务3？
• 查看多任务：能否展示任务1、3和5？
• 扩展任务：能否帮我扩展任务4？
• 获取最新信息：研究Node.js实现JWT认证的最新最佳实践
• 上下文研究：针对src/api.js中现有API实现，研究React Query v5迁移策略

更多Task Master使用示例

方案二：命令行操作

安装指南

# 全局安装
npm install -g task-master-ai

# 或项目本地安装
npm install task-master-ai

初始化新项目

# 全局安装时
task-master init

# 本地安装时
npx task-master init

# 带特定规则初始化
task-master init --rules cursor,windsurf,vscode

此操作将引导您填写项目详情，并建立相应文件结构。

常用命令集

# 初始化项目
task-master init

# 解析PRD生成任务
task-master parse-prd 需求文档.txt

# 列出所有任务
task-master list

# 显示待办任务
task-master next

# 查看指定任务（支持逗号分隔ID）
task-master show 1,3,5

# 结合项目上下文进行调研
task-master research "JWT认证的最新最佳实践有哪些？"

# 跨标签移动任务
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工具加载策略

Task Master的MCP服务器支持选择性加载工具以减少上下文消耗。默认加载全部36个工具（约21,000 tokens）以保持向后兼容。

通过配置TASK_MASTER_TOOLS环境变量实现优化：

可用模式对照表

配置方法

方法1：MCP配置文件

在配置文件的env段添加：

{
  "mcpServers": {  // VS Code用户使用"servers"
    "task-master-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "task-master-ai"],
      "env": {
        "TASK_MASTER_TOOLS": "standard",  // 可选："all"/"standard"/"core"/"lean"/自定义列表
        "ANTHROPIC_API_KEY": "您的密钥",
        // 其他API密钥...
      }
    }
  }
}

方法2：Claude Code CLI（一次性设置）

# 核心模式示例（节省70% tokens）
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

工具组详情

核心工具组（7个）：任务获取、下一任务、任务状态更新等基础功能
标准工具组（15个）：核心组+项目初始化、复杂度分析等
完整工具组（36个）：包含项目配置、依赖管理、标签系统等全套功能

配置建议

• 新用户：建议standard模式起步
• 大型项目：使用core模式控制token消耗
• 复杂流程：选择all模式或自定义组合
• 兼容性：未指定时默认all模式

Claude Code集成说明

现已支持通过Claude Code CLI调用（无需API密钥）：

• 可用模型：claude-code/opus与claude-code/sonnet
• 优势：直接调用本地Claude实例

Claude Code配置指南

故障排查

初始化无响应时

尝试直接通过Node运行：

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

或克隆仓库后执行：

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

加入团队

贡献者名单

项目星标历史

许可协议

Task Master采用MIT许可证（含Commons Clause），这意味着您可以：

✅ 允许行为：

• 任意用途使用（包括商业用途）
• 修改代码
• 分发副本
• 基于本工具开发销售产品

❌ 禁止行为：

• 直接销售本工具
• 提供托管服务
• 开发竞品

详见许可证文件及附加说明