Esta extensión se integra con el servidor Taskmaster-AI MCP para mejorar la experiencia de chat al permitir comunicación en tiempo real, gestión de participantes e intercambio eficiente de mensajes dentro de los flujos de trabajo de desarrolladores.
Añadido el:
Creado por:
Apr 25 2025
Esta extensión se integra con el servidor Taskmaster-AI MCP para mejorar la experiencia de chat al permitir comunicación en tiempo real, gestión de participantes e intercambio eficiente de mensajes dentro de los flujos de trabajo de desarrolladores.
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Miguel Pinto
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¿Qué es GitHub Copilot Taskmaster Extension?
La extensión GitHub Copilot Taskmaster conecta tu entorno de codificación al servidor Taskmaster-AI MCP, facilitando la interacción en tiempo real para la colaboración del equipo y la supervisión de tareas. Permite a los usuarios gestionar participantes del chat, enviar y recibir mensajes sin esfuerzo, mejorando la productividad. Diseñada para desarrolladores y equipos, esta extensión optimiza la comunicación durante las sesiones de codificación, admite el seguimiento de tareas y se integra perfectamente en el flujo de trabajo, haciendo que la gestión de proyectos sea más eficiente y centralizada dentro de tu entorno de desarrollo.
¿Quién usará GitHub Copilot Taskmaster Extension?
- Desarrolladores
- Colaboradores de equipo
- Gerentes de proyecto
- Contribuidores de código abierto
¿Cómo usar GitHub Copilot Taskmaster Extension?
- Paso 1: Clona el repositorio desde GitHub.
- Paso 2: Navega al directorio del proyecto.
- Paso 3: Instala las dependencias usando npm.
- Paso 4: Abre la extensión en tu editor de código preferido.
- Paso 5: Ejecuta la extensión usando la paleta de comandos o scripts de npm.
- Paso 6: Sigue las indicaciones para conectarte al servidor Taskmaster-AI MCP.
- Paso 7: Comienza a chatear y gestionar tareas dentro de tu entorno.
Características y Beneficios Clave de GitHub Copilot Taskmaster Extension
Las características principales
- Comunicación en tiempo real con Taskmaster-AI MCP
- Gestión de participantes en chat
- Enviar y recibir mensajes
Los beneficios
- Colaboración mejorada del equipo
- Gestión de tareas centralizada
- Flujo de comunicación optimizado
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de GitHub Copilot Taskmaster Extension
- Chat en tiempo real del equipo de desarrolladores durante las sesiones de codificación
- Gestión de tareas del proyecto y roles de los participantes
- Integración del seguimiento de tareas con herramientas de comunicación
FAQs sobre GitHub Copilot Taskmaster Extension
Desarrollador
- lookatitude
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Herramientas de desarrollo
Una aplicación de escritorio para gestionar interacciones entre servidor y cliente con funcionalidades completas.
Un servidor Model Context Protocol para Eagle que gestiona el intercambio de datos entre la aplicación Eagle y las fuentes de datos.
Un cliente basado en chat que integra y utiliza varias herramientas MCP directamente dentro de un entorno de chat para aumentar la productividad.
Una imagen de Docker que alberga múltiples servidores MCP accesibles a través de un punto de entrada unificado con integración de supergateway.
Proporciona acceso a los saldos de cuentas de YNAB, transacciones y creación de transacciones a través del protocolo MCP.
Un servidor MCP rápido y escalable para gestionar operaciones de trading en tiempo real para múltiples clientes en Zerodha.
Un cliente SSH remoto que facilita el acceso seguro basado en proxy a los servidores MCP para la utilización de herramientas remotas.
Un servidor MCP basado en Spring que integra capacidades de IA para gestionar y procesar protocolos de comunicación de mods de Minecraft.
Un cliente MCP minimalista con funciones de chat esenciales, que admite múltiples modelos e interacciones contextuales.
Un servidor MCP seguro que permite a los agentes de IA interactuar con la aplicación Authenticator para obtener códigos 2FA y contraseñas.
Comunicación
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Un servidor que integra la API de mensajería LINE para conectar agentes de IA con cuentas oficiales de LINE, lo que permite el intercambio de mensajes y la recuperación de perfiles de usuario.
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Un cliente basado en Python que facilita la comunicación entre varios componentes a través de protocolos de mensajería.
Un protocolo para habilitar operaciones e integraciones impulsadas por IA dentro de Chatwork a través de configuraciones MCP personalizables.
Un MCP basado en Python que integra un cliente Gemini con un servidor MCP para facilitar la comunicación y el intercambio de datos.
Permite la integración de DingTalk mediante la implementación de MCP para comunicación, intercambio de datos y automatización dentro del ecosistema de DingTalk.
Un cliente MCP personalizado diseñado para el estudio, basado en dolphin-mcp, que admite gestión de recursos y comunicación.
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Conocimiento y memoria
Una implementación de servidor que admite el Protocolo de Contexto del Modelo, integrando las capacidades de IA industrial de CRIC.
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Proporciona memoria a largo plazo para LLMs almacenando y recuperando información contextual a través de estándares MCP.