ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Agent Tasks

โดย keshrathรุ่น 2.1.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.keshrath/agent-tasks

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Pipeline task management for AI agents - stages, dependencies, artifacts, claiming

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เอกสาร ตาราง และงานออฟฟิศ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "agent-tasks": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agent-tasks"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add agent-tasks -- npx -y agent-tasks

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "agent-tasks": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agent-tasks"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "agent-tasks": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agent-tasks"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub keshrath ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด เอกสาร ตาราง และงานออฟฟิศi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2174 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 71% ของอีก 2174 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2174 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Agent Tasks ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (2.1.0) เข้า registry 13 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Agent-Native Calendar

โดย BuilderIO

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

รันบนคลาวด์★ 7,620MITอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Excel MCP Server

โดย haris-musa

ให้ AI สร้างและแก้ไฟล์ Excel ได้เอง ทั้งสูตร กราฟ และ PivotTable โดยไม่ต้องมีโปรแกรม Excel ในเครื่อง

รันบนเครื่อง★ 4,276MITอัปเดต 6 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

MCP Server for Excel

โดย sbroenne

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

รันบนเครื่อง★ 847MITอัปเดต 3 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

agent-tasks

Pipeline-driven task management for AI coding agents. An MCP server with stage-gated pipelines, multi-agent collaboration, and a native Claude Code /pipeline pane. Tasks flow through configurable stages — backlog, spec, plan, implement, test, review, done — with dependency tracking, stage gates, artifact versioning, and threaded comments.

Built for AI coding agents (Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Aider) but works equally well with any MCP client or REST consumer.

The user manual shows every view and action of the pane, with screenshots and short clips from the real CLI.

2.0 replaced the web dashboard with the /pipeline pane inside Claude Code; there is no browser UI, WebSocket or agent-desk plugin any more.

From 1.x
  • The dashboard on http://localhost:3422 is gone: open the board with /pipeline in Claude Code (install the plugin, below). The agent-desk Tasks tab is gone with it.
  • REST: GET /api/overview and PUT /api/tasks/:id/stage are gone (use GET /api/board and POST /api/tasks/:id/stage with {"action": "advance"}), and so are the routes nothing called; see the REST API.
  • A 1.x process still holding port 3422 is named by the pane (An older agent-tasks (1.10.13) holds the port) and in the status line (old server 1.10.13 on the port): end the Claude Code sessions still running it (or kill the old agent-tasks process) so a 2.x process takes the port, then Refresh.

Why agent-tasks?

When you run multiple AI agents on the same codebase, they need a shared task pipeline — not just a flat todo list. They need stages, dependencies, stage gates, and visibility.


Features

  • Pipeline stages — configurable per project: backlog > spec > plan > implement > test > review > done
  • Task dependencies — DAG with automatic cycle detection; blocks advancement until resolved
  • Multi-agent claiming — claim, assign, send back to an earlier stage with a reason
  • Subtask hierarchies — parent/child task trees with progress tracking
  • Threaded comments — async discussions between agents on any task
  • Artifact versioning — per-stage document attachments with automatic versioning
  • Full-text search — FTS5 search across task titles and descriptions
  • Claude Code `/pipeline` pane — the board beside the conversation, keyboard-first: tasks by stage, task detail with artifacts and comments, advance, send back, complete, fail, cancel, comment and delete, a status line entry
  • 2 transport layers — MCP (stdio) and a loopback REST API (HTTP) that the pane reads
  • TodoWrite bridge — intercepts Claude Code's built-in TodoWrite and syncs to the pipeline
  • Stage gates — configurable per-project gates with per-stage rules: require named artifacts, minimum artifact counts or a comment before advancing (the schema also has require_approval, but no MCP tool or REST route records an approval, so a stage with it set cannot be left; keep it off)
  • Decisions log — structured decision artifacts (chose X over Y because Z) via task_artifact(type: "decision")
  • Learnings propagation — task_artifact(type: "learning") captures insights (technique, pitfall, decision, pattern); auto-propagated to parent and sibling tasks on completion
  • Agent affinity — task_list(next: true) prefers routing tasks to agents with related history (parent, dependency, project) as a tie-breaker
  • Heartbeat-based cleanup — auto-fails tasks from dead agents using agent-comm heartbeat data
  • Task cleanup hooks — auto-fails orphaned tasks on session stop and cleans up stale tasks on session start
  • Agent bridge — notifies connected agents on task events (claim, advance, comment)
  • Knowledge bridge — auto-pushes learning and decision artifacts to agent-knowledge on task completion, with embedding indexing and auto-linking

Quick Start

Install from npm
npm install -g agent-tasks
Or clone from source
git clone https://github.com/keshrath/agent-tasks.git

cd agent-tasks npm install npm run build

Option 1: MCP server (for AI agents)

Add to your MCP client config (Claude Code, Cline, etc.):

{

"mcpServers": { "agent-tasks": { "command": "npx", "args": ["agent-tasks"] } } }

The first MCP process to start also serves the REST API on http://localhost:3422; the others retry every 5 s and take over when it exits.

Option 2: Claude Code plugin (MCP server + /pipeline pane)
claude plugin marketplace add keshrath/agent-tasks

claude plugin install agent-tasks@agent-tasks

The plugin runs the MCP server and adds a Claude Code mod (function hooks, Claude Code 2.1.289+): /pipeline opens the board beside the conversation. The tutorial walks through it. Remove any hand-written agent-tasks entry from ~/.claude.json so tools do not appear twice.

Option 3: Standalone REST server
node dist/server.js --port 3422

Claude Code Integration

Once configured (see Quick Start above), Claude Code can use all 8 MCP tools directly — creating tasks, advancing stages, adding artifacts, commenting, and more. With the plugin installed, /pipeline opens the board in a pane beside the conversation (Claude Code 2.1.289+). See the Setup Guide for detailed integration steps.


MCP Tools (8)

CategoryTools
Task CRUD (4)task_create, task_get (include subtasks/artifacts/comments/transitive_deps), task_list (search, next), task_delete
Metadata (1)task_update (title, description, priority, tags, project, assignment, dependencies)
Lifecycle (1)task_stage (claim, assign, advance, regress, complete, fail, cancel)
Artifacts (1)task_artifact (general, decision, learning, comment)
Config & utils (1)task_config (pipeline, session, cleanup, rules)

See full API reference for detailed descriptions of every tool and endpoint.

REST API (8 endpoints)

All endpoints return JSON. Loopback only: a foreign Host gets 403, so does any request carrying an Origin header (no browser calls this API), and request bodies must be application/json. Everything else goes through the MCP tools. See full API reference for details.

GET    /health                        Health check with version + uptime

GET /api/tasks/:id One task, as task_get (?include=subtasks,comments,transitive_deps) GET /api/pipeline Pipeline stage configuration GET /api/board Open and recently closed tasks (what the pane polls)

POST /api/tasks Create a task POST /api/tasks/:id/stage Lifecycle action (claim, assign, advance, regress, complete, fail, cancel) POST /api/tasks/:id/comments Add a comment DELETE /api/tasks/:id Delete a task


Testing

npm test              # vitest: 472 tests across 25 files

npm run test:watch # Watch mode npm run test:coverage # Coverage report npm run check # Full CI: typecheck + lint + format + test npm run plugin:check # the /pipeline pane: claude plugin validate + its tests (needs the claude CLI) npm run e2e:claude # the pane in the real Claude Code CLI (see CONTRIBUTING.md)


Environment variables

VariableDefaultDescription
AGENT_TASKS_DB~/.agent-tasks/agent-tasks.dbSQLite database file path
AGENT_TASKS_PORT3422REST API port (the /pipeline pane reads it)
AGENT_TASKS_HOST127.0.0.1REST bind address (0.0.0.0 exposes it to the network)
AGENT_TASKS_USERthe OS userWho the /pipeline pane acts as (created_by, comment author, by)
AGENT_TASKS_INSTRUCTIONSenabledSet to 0 to disable response-embedded instructions
AGENT_TASKS_RETENTION_DAYS30Days the cleanup keeps resolved approval records
AGENT_TASKS_COMPLETED_RETENTION_DAYS7Days a completed task is kept (and listed under the pane's Done) before purge
AGENT_TASKS_FAILED_RETENTION_DAYS7Days a failed task is kept before purge
AGENT_TASKS_CANCELLED_RETENTION_DAYS1Days a cancelled task is kept before purge
AGENT_TASKS_ORPHAN_TIMEOUT_MINUTES360Minutes before an in-progress task with no assignee is cancelled
AGENT_TASKS_COMM_TIMEOUT_MS5000Timeout of the cleanup's agent-comm requests
AGENT_TASKS_DEAD_SESSION_GRACE_MINUTES60task-cleanup-start.js: idle minutes before a dead session's task is failed
AGENT_TASKS_HEARTBEAT_FRESH_MINUTES15task-cleanup-start.js: an agent with a heartbeat this recent counts as alive
AGENT_COMM_URLhttp://localhost:3421Agent-comm REST URL for bridge notifications
AGENT_KNOWLEDGE_URLhttp://localhost:3423Agent-knowledge REST URL for knowledge bridge

Dependencies

Required: Node.js >= 20.11, better-sqlite3 (bundled)

Optional (soft dependencies — fail-open, HTTP-only, no npm dep):

  • agent-comm — Heartbeat-based task cleanup and event notifications. agent-comm tracks heartbeats → agent-tasks checks heartbeats → auto-fails tasks from dead agents. Also sends direct messages on claim/advance and posts to a channel on comments. Without agent-comm, stale agent detection and notifications are skipped gracefully.
  • agent-knowledge — Knowledge persistence for task learnings and decisions. On task completi

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx