Skip to content

Task-master-ai

An AI-powered task-management system you can drop into Cursor, Lovable, Windsurf, Roo, and others.

주요한 특징

Task Master AI는 프로젝트의 작업 관리를 AI의 도움을 받아 수행할 수 있게 합니다.

  • PRD (제품 요구사항 문서) 분석 및 작업 생성: PRD와 같은 문서를 AI가 분석하여 개발 태스크 목록을 자동으로 생성할 수 있습니다.
  • 다음 작업 추천: 현재 진행 상황을 바탕으로 AI가 다음에 진행해야 할 작업을 추천해 줍니다.
  • 작업 구현 및 확장 지원: 특정 작업을 구현하거나 기존 작업을 더 상세하게 확장하는 과정에서 AI의 도움을 받을 수 있습니다.

이는 복잡한 프로젝트를 진행할 때 작업 흐름을 체계화하고, 개발자가 다음 단계에 집중할 수 있도록 지원합니다.

Configuration

.taskmaster/config.json 를 생성: 

{
  "models": {
    "main": {
      "provider": "anthropic",
      "modelId": "claude-3-7-sonnet-20250219",
      "maxTokens": 64000,
      "temperature": 0.2,
      "baseURL": "https://api.anthropic.com/v1"
    },
    "research": {
      "provider": "perplexity",
      "modelId": "sonar-pro",
      "maxTokens": 8700,
      "temperature": 0.1,
      "baseURL": "https://api.perplexity.ai/v1"
    },
    "fallback": {
      "provider": "anthropic",
      "modelId": "claude-3-5-sonnet",
      "maxTokens": 64000,
      "temperature": 0.2
    }
  },
  "global": {
    "logLevel": "info",
    "debug": false,
    "defaultSubtasks": 5,
    "defaultPriority": "medium",
    "defaultTag": "master",
    "projectName": "Your Project Name",
    "ollamaBaseURL": "http://localhost:11434/api",
    "azureBaseURL": "https://your-endpoint.azure.com/openai/deployments",
    "vertexProjectId": "your-gcp-project-id",
    "vertexLocation": "us-central1"
  }
}

무료 셋팅

openrouter 에 가입해서 API Key 받아온 후 무료 모델을 쓰면 된다: 

{
  "mcpServers": {
    "taskmaster-ai": {
      "command": "opnpx",
      "args": ["-y", "--package=task-master-ai", "task-master-ai"],
      "env": {
        "OPENROUTER_API_KEY": "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"
      }
    }
  }
}

.taskmaster/config.json 에 openrouter 의 무료모델 (e.g. deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free) 추가. 

{
  "models": {
    "main": {
      "provider": "openrouter",
      "modelId": "deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free",
      "maxTokens": 32768,
      "temperature": 0.2
    },
    "research": {
      "provider": "google",
      "modelId": "gemini-1.5-flash",
      "maxTokens": 8700,
      "temperature": 0.1
    },
    "fallback": {
      "provider": "google",
      "modelId": "gemini-1.5-flash",
      "maxTokens": 8192,
      "temperature": 0.2
    }
  },
  "global": {
    "logLevel": "info",
    "debug": false,
    "defaultSubtasks": 5,
    "defaultPriority": "medium",
    "projectName": "Task Master",
    "ollamaBaseURL": "http://localhost:11434/api",
    "bedrockBaseURL": "https://bedrock.us-east-1.amazonaws.com",
    "userId": "1234567890"
  }
}

Models

기본 사용 방법

설치하기: 

yarn global add task-master-ai

환경변수 설정 후 다음과 같이 실행: 

npx -y --package=task-master-ai task-master-ai

사용하고 있는 API 토큰을 확보한 후 mcp 설정 추가하자: 

{
  "mcpServers": {
    "taskmaster-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "--package=task-master-ai", "task-master-ai"],
      "env": {
        "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",
        "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"
      }
    }
  }
}

MCP 설정 입력 완료 후 AI에게 초기화 요청하자. 대략 "Can you please initialize taskmaster-ai into my project?" 와 같이 요청하면 된다.

초기화 후, AI 어시스턴트에게

  • "Can you parse my PRD at scripts/prd.txt?"
  • "What's the next task I should work on?"

와 같은 명령어를 통해 작업 관리를 수행할 수 있습니다.

WARNING

이때 우리는 잘 작성된 prd.txt가 필요합니다.

초기화 이후에 scripts 폴더내에 prd 예제 파일이 생성되는데 해당 내용에 필요한 것들을 채우는 방식으로 작성할 수 있습니다.

일단 prd는 최대한 잘 작성한 후,

초기화 및 PRD를 분석하여 tasks를 파싱하면, tasks/ 폴더안에 나누어진 여러 task들이 생성됩니다.

해당 프로젝트 완료를 위해 생긴 task들이며, 이 파일들을 바탕으로 진행도를 파악하고 다음 task를 파악합니다.

추가: GitHub MCP 연동

연동은 알아서 한 후, IDE Agent에게 "Task Master가 생성한 현재 로컬의 task를 레포지토리의 Issue로 생성해줘" 라고 요청하면 알아서 이슈가 생성된다.

참고로 Local의 Task Master AI가 생성하고 관리하는 Task와 Github 이슈는 자동으로 Sync가 되지 않는다는 단점이 있습니다. (그러므로 로컬 Task 상태를 업데이트할때 Github 이슈의 상태도 같이 업데이트 해줘야하며, 위의 두가지 MCP가 세팅되어있다면 Agent에게 부탁하면 됩니다.) 아마 이것도 머리를 좀 더 굴리면 자동 Sync까지 시킬 수 있을거 같은데 저는 일단 Task의 상태를 업데이트해야할 때마다 IDE의 Agent에게 부탁하면 알아서 해주니까 아직까지는 큰 불편함은 없습니다. 또한 앞서 말한 것처럼 레포지토리에 새로운 이슈가 등록되고, 이것이 새로운 Task라면 Agent는 Github MCP를 통해 이것을 읽어오고 로컬의 Task에 추가할 수 있습니다.

공통 명령어

  • 프로젝트 초기화: task-master init
  • PRD 분석 및 작업 생성: task-master parse-prd your-prd.txt
  • 모든 작업 목록 보기: task-master list
  • 다음 작업 보기: task-master next
  • 작업 파일 생성: task-master generate

See also

Favorite site