LibreAI / ИИ-агенты / mcp-shrimp-task-manager
// agents · cjo4m06/mcp-shrimp-task-manager

mcp-shrimp-task-manager

mcp-shrimp-task-manager — проект с открытым исходным кодом из категории «ИИ-агенты» от cjo4m06 (cjo4m06/mcp-shrimp-task-manager на GitHub). У него 2 147 звёзд на GitHub и 254 форка, он распространяется по лицензии MIT и последний раз обновлялся на GitHub 21 августа 2025.

Shrimp Task Manager: an MCP server that turns natural language into structured, dependent dev tasks.

★ 2,1 тыс. звёзд⑂ 254 форкаMITобновлено авг. 2025
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
cjo4m06/mcp-shrimp-task-manager
Звёзды GitHub
2 147
Форки
254
Лицензия
MIT
Последнее обновление на GitHub
21 августа 2025
Категория
ИИ-агенты
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  1. Clarify your goal

    Decide which project you want an agent to plan and execute in structured steps rather than ad hoc prompts.

  2. Get the project

    Clone the repository, install dependencies, and build the project to produce the server entry point.

  3. Install and configure

    Add the shrimp-task-manager entry to your MCP client's configuration with a data directory and template language, then start the client with that config.

  4. Run your first task

    Initialise project rules, plan your first task in natural language, and execute tasks one by one or in continuous mode.

// возможности

Почему его любят

Intelligent task planning and decomposition

Analyses requirements and breaks complex projects into atomic, testable subtasks automatically.

Dependency tracking and progress monitoring

Manages relationships between tasks and tracks status in real time as work proceeds.

Persistent memory across sessions

Tasks, progress, and history are stored and backed up, so agents keep context despite token limits or new sessions.

Research mode and project rules

A systematic research mode explores technologies, and project rules keep coding standards consistent across tasks.

Specialised agent assignment

Different AI agents can be assigned to specific tasks, with reflection steps to review and improve completed work.

Task viewer and optional web GUI

A React task viewer with drag-and-drop and search, plus a lightweight web GUI enabled through configuration.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Clone, install, and build

    Node.js 18 or newer is required.

    git clone https://github.com/cjo4m06/mcp-shrimp-task-manager.git
    cd mcp-shrimp-task-manager
    npm install && npm run build
  2. Configure your MCP client

    Add the server to a .mcp.json in your project with your data directory, as shown in the README.

    # .mcp.json: command "node", args ["/path/to/mcp-shrimp-task-manager/dist/index.js"], env DATA_DIR, TEMPLATES_USE=en, ENABLE_GUI=false
  3. Start planning

    Launch your client with the config and use the natural-language commands.

    claude --mcp-config .mcp.json
    # then ask: plan task: implement user authentication
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains it?

It was created by cjo4m06 and is maintained with community contributions on GitHub.

Is it free to use?

Yes, it is MIT-licensed and free; you use it through your existing MCP client and its model access.

Does it need a paid API key?

Shrimp itself needs no API key; the AI client you connect it to (such as Claude Code) uses your own account or key.

How does it compare to a well-known alternative?

A plain to-do list records tasks; Shrimp is an MCP server that actively plans, decomposes, orders by dependency, and reflects on tasks inside the agent's workflow.

How do I get started?

Clone the repo, npm install, npm run build, add the server entry to your client's MCP config, and ask it to plan a task.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

ИИ-агенты

unstructured

Turn messy documents into clean, structured data for language models.

★ 15,5 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

brightdata-mcp

Bright Data's MCP server: web search, scraping, structured data and browser automation for agents (75 tools)

★ 2,7 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

Seedance2-Storyboard-Generator

Open skill that turns novels and stories into multi-episode video storyboards.

★ 2,5 тыс. звёздCustom
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

unity-mcp

Bridge AI assistants to the Unity Editor via MCP: manage assets, scenes, scripts and tasks.

★ 14,8 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

mcp-toolbox

Google's MCP Toolbox for Databases - give agents safe, structured access to your data

★ 16,6 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

eko

Build production-ready agentic workflows from natural language — agents that operate browsers and computers.

★ 5,0 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: ИИ-агенты

Другие проекты из категории «ИИ-агенты» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если mcp-shrimp-task-manager вам не подходит.

// ещё в категории agents

Больше проектов: ИИ-агенты

Соседние проекты из категории «ИИ-агенты» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к mcp-shrimp-task-manager — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить mcp-shrimp-task-manager

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.