项目测评：AI赋能的Software Planning Tool，如何3倍提升开发规划效率？

1. 模型概述

Software Planning Tool 是一款基于 MCP（Model Context Protocol）协议的软件开发规划辅助服务器。它充当了AI与项目管理之间的“智能中间件”，其核心目标是利用AI能力，帮助开发者将模糊、复杂的创意或需求，系统化地分解为结构清晰、可直接执行的任务清单。无论是个人开发者还是小团队，都能通过它显著提升项目规划的结构性与可执行性。

1.1 能力评估

该项目通过提供标准化的MCP工具接口，赋予AI助手（如Claude、Cursor内置AI）专业的项目管理能力。其主要能力体现在一个包含 9个核心工具 的接口集上：

1. 规划会话管理 (start_planning): 为特定开发目标开启一个规划会话。

2. 全功能任务管理: 包括添加 (add_todo)、更新状态 (update_todo_status)、移除 (remove_todo) 和多功能查询 (get_todos) 任务。查询支持按优先级、标签、负责人、完成状态等多维度筛选。

3. 计划数据分析 (get_plan_stats): 获取任务统计，如总数、完成数、平均复杂度等。

4. 可视化指导 (visualize_plan): 提供生成甘特图和任务依赖图的指导。

5. 数据持久化 (export_plan/import_plan): 支持将完整计划导出为JSON或从JSON导入，实现数据备份和迁移。

每个任务都可以承载丰富的信息，包括：标题、描述、优先级（critical/high/medium/low）、复杂度评分（0-10）、截止日期、负责人、标签、依赖任务、风险说明、预期输出，甚至关联的代码示例。这种深度结构化能力，使其远超简单的待办事项列表。

1.2 技术特点介绍

• MCP原生驱动：作为标准MCP服务器，它能无缝集成到任何支持MCP协议的客户端（如Claude Desktop、Cursor、Continue等），将项目管理能力深度嵌入开发者的AI助手工作流中。

• AI友好的结构化输出：工具的设计使AI能够以高度结构化、格式化的方式输出规划建议，便于人类理解或直接导入其他系统。

• 技术栈灵活：项目提供Node.js（TypeScript）和Python两种实现版本，满足不同技术偏好用户的需求。Python修复版特别优化了与Cursor等编辑器的参数兼容性问题。

• 数据可移植：所有规划数据均可通过标准JSON格式导出，保障了用户数据的自主权。

1.3 应用场景

• 个人项目从0到1的规划：当你有一个新点子时，可让AI助手借助该工具，帮你梳理功能、技术选型，并拆解出详细开发步骤。

• 复杂功能的拆解与评估：面对一个大型功能模块，使用该工具进行任务分解和复杂度评估，有助于合理安排开发周期和资源。

• 团队协作的任务分配：虽然当前版本偏向单用户，但其任务负责人、标签、优先级字段，非常适合小团队用于在规划阶段明确分工和重点。

• 与传统流程结合：生成的详细计划可轻松转化为Jira、Trello等专业项目管理工具中的工单，实现从“AI规划”到“人工执行”的平滑过渡。

2. 安装与部署方式

项目提供了多种灵活的安装方式，以适应不同用户的使用习惯。

2.1 跨平台通用准备

无论选择哪种系统，都需要先确保具备基础运行环境：

• Node.js版本：确保系统已安装 Node.js (版本建议14.0及以上) 和配套的npm包管理器。

• Python版本（如选用Python版）：确保系统已安装 Python 3.8及以上。

2.2 分系统详细安装流程

以下以最常用的 npm全局安装方式（Node.js版） 为例，展示在不同操作系统下的完整流程。

安装中常见问题与修复：

• npm安装慢或失败：可切换至国内npm镜像源，例如：npm install -g @zhangzhixiong/software-planning-tool --registry=https://registry.npmmirror.com。

• 权限错误（Permission Denied）：在Unix系统（macOS/Linux）下全局安装时，使用 sudo 命令或在命令前加上 sudo 执行。

• Python依赖安装失败：确保已升级pip至最新版：pip install --upgrade pip，并检查网络连接。

3. 配套客户端配置

Software Planning Tool本身是一个后端服务器，需要搭配支持MCP的客户端才能发挥价值。以下是两个主流客户端的配置方法。

• 客户端名称：Claude Desktop / Cursor 等支持MCP的IDE或AI助手

• 是否付费：免费。客户端本身可能有免费额度或付费计划，但配置和使用此MCP服务器无需额外付费。

配置方式（以Claude Desktop为例）：

1. 打开Claude Desktop应用。

2. 进入 File -> Settings -> Developer -> Edit Config，打开配置文件。

3. 在JSON中添加MCP服务器配置。以下为Node.js版的配置示例：

   json

   {
     "mcpServers": {
       "software-planning-tool": {
         "command": "npx",
         "args": ["@zhangzhixiong/software-planning-tool"]
       }
     }
   }

4. 保存配置文件并重启Claude Desktop。重启后，AI助手即获得了软件规划的能力。

配置方式（以Cursor为例）：

1. 在Cursor编辑器中，打开设置 (Ctrl+, 或 Cmd+,)。

2. 搜索并进入 MCP Servers 设置。

3. 点击“Add new MCP server”。

4. 若使用SSE协议的Python版服务器，在URL处填写 http://localhost:8000/sse（默认端口，若自定义请修改）。若使用Node.js版，配置方式与Claude Desktop类似，需在 settings.json 中编辑。

4. 案例讲解：开发一个个人博客系统

场景：作为一名全栈开发者，我想用Next.js和Supabase快速搭建一个个人博客，需要AI帮我规划具体步骤。

与AI的对话流程及代码：

1. 启动规划：在已配置好的Claude对话中，我输入：“请帮我规划一个使用Next.js 14 (App Router) 和 Supabase构建的个人博客系统。”

2. AI调用工具：Claude会自动调用 start_planning 工具，确立项目目标。随后，它会开始调用 add_todo 工具创建任务。

3. 生成详细任务：以下是AI可能生成的部分任务示例（模拟的API调用格式）：

   javascript

   // AI通过MCP服务器添加的任务示例
   await client.callTool("software-planning-tool", "add_todo", {
     title: "初始化Next.js项目并配置基础工程结构",
     description: "使用create-next-app初始化项目，配置TypeScript、Tailwind CSS和必要的ESLint/Prettier规则。",
     complexity: 2,
     priority: "high",
     tags: ["前端", "初始化"],
     steps: [
       "运行 npx create-next-app@latest .",
       "选择配置：TypeScript, Tailwind CSS, App Router",
       "设置项目元信息 (package.json)",
       "配置代码质量工具"
     ],
     codeExample: `npx create-next-app@latest . 
     \n? Would you like to use TypeScript? Yes
     \n? Would you like to use Tailwind CSS? Yes
     \n? Would you like to use App Router? Yes`
   });
   
   await client.callTool("software-planning-tool", "add_todo", {
     title: "设计并实现Supabase数据库Schema",
     description: "在Supabase中创建profiles、posts、comments表，并设置行级安全策略(RLS)。",
     complexity: 4,
     priority: "high",
     dependencies: ["初始化Next.js项目并配置基础工程结构"],
     tags: ["后端", "数据库"],
     risk: "RLS策略配置错误可能导致数据泄露或无法访问。",
     output: "可用的Supabase数据库表及安全策略。"
   });

4. 调整与查询：我可以让AI“列出所有标记为‘高优先级’且未开始的任务”，它会调用 get_todos 工具进行筛选并返回结果。随着开发进展，我可以让AI更新任务状态。

5. 最终输出：最终，AI会生成一个包含环境搭建、UI组件开发、API路由创建、数据库集成、部署上线等阶段的完整任务清单，每个任务都附带了上下文、依赖和复杂度，形成一份可直接指导开发的项目蓝图。

5. 使用成本与商业价值

使用成本评估

• 直接成本：零。该工具是完全开源的，采用MIT许可证，允许任何个人或企业免费使用、修改和分发，无任何订阅费或授权费。

• 间接成本：主要是学习与配置MCP客户端的时间成本（约30分钟至1小时）。部署和运行对计算资源消耗极低。

商业价值分析

与动辄每位用户每月30至55美元的Microsoft Project等专业软件相比，该工具在特定场景下提供了极高的性价比。

结论：
Software Planning Tool 并非要替代Jira、Microsoft Project等成熟的企业级产品，而是开辟了一个新的“AI辅助规划”赛道。它最大的商业价值在于显著降低从想法到清晰计划的认知负荷和时间成本。对于创业团队、独立开发者或大型企业中的创新小组而言，它能将项目启动的“冷启动”时间缩短数倍，这种效率提升带来的隐性收益，尤其在快速试错的互联网领域，价值巨大。此外，作为MCP生态的一员，它也能便捷地接入如中国联通“元景万悟”等企业级AI平台，成为其智能体工具箱中的标准化能力。

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