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在AI技术席卷全球的今天,代码助手已成为开发者的“左膀右臂”。然而,如何让AI真正理解项目需求,写出更精准的代码?TAPD MCP 的横空出世,给出了答案——它不仅是连接AI与开发流程的桥梁,更是让AI助手“读懂”需求的“读心术”!
适用人群:研发负责人/项目经理、研发成员
一、什么是MCP?AI与工具的“智能对话协议”
MCP(Model Context Protocol) 是一种新兴的开源协议,旨在实现AI模型与外部工具、数据源的高效交互。通过MCP,AI助手可以直接调用API、读取数据库,甚至实时获取项目需求文档,从而基于完整上下文生成代码或建议,而非“凭空想象”。
目前,国内外多家头部平台已提供MCP服务:
-Cursor:Cursor团队宣布在AI代码编辑器中全面集成MCP协议,通过动态任务编排能力实现跨平台工具链调用。
- Microsoft Copilot:微软在开发者生态中扩展MCP协议支持,使Copilot可基于上下文智能调度CI/CD管道和云资源管理工具,提升全生命周期开发效率。
而现在MCP生态又添一员,腾讯TAPD作为最早拥抱MCP的研发管理工具之一,凭借其全生命周期的研发管理能力,成为AI代码助手的“最强外挂”。
二、TAPD MCP :让AI“读懂”需求,代码生成精准度飙升
传统AI代码助手的局限在于缺乏项目上下文,而TAPD MCP 的三大核心能力,彻底打破这一瓶颈:
1. 需求直连,告别“盲写”
通过TAPD MCP ,AI代码助手可直接访问TAPD平台的需求池,实时拉取用户故事、需求描述,精准理解任务目标,可以用来做辅助代码编写,帮助写前端代码,比如小程序的前端代码,彻底告别“盲写”时代!
2.代码完成后,自动关联需求单
通过TAPD MCP ,开发者提交AI代码助手写完的代码后可以直接关联TAPD需求单,关联后可以查看需求链接,方便团队快速追踪代码与需求的关系,提升协作效率。
3.需求完成后,一键生成更新日志
通过TAPD MCP ,AI代码助手还能读取迭代计划、任务看板及缺陷完成数据。自动生成清晰的更新日志。这不仅节省了手动整理的时间,还能让团队快速了解每次迭代的成果和改进点,为版本发布提供有力支持。
详细操作视频👇🏻👇🏻
三、怎么上车TAPD MCP ?
1. 安装 uv(选择以下任一方式):
brew install uv
# OR
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
2.获取 TAPD API 凭证
公司管理->API账号管理->获取API账号和密钥
3. 配置 TAPD MCP
Claude Desktop 配置
{
"mcpServers": {
"mcp-server-tapd": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-tapd",
"--api-user=your_api_user",
"--api-password=your_api_password",
"--api-base-url=https://api.tapd.cn",
"--tapd-base-url=https://www.tapd.cn"
]
}
}
}
Cursor IDE 配置
(1)Cursor Settings -> MCP
(2)点击添加新的 MCP 服务器
(3)配置如下:
name: mcp-server-tapd
type: command
command: uvx mcp-server-tapd --api-user=your_api_user --api-password=your_api_password --api-base-url=https://api.tapd.cn --tapd-base-url=https://www.tapd.cn
4.配置成功后如下所示:
当前TAPD MCP支持的功能:
项目:查询项目信息和配置
需求:查询需求列表、创建新需求、更新需求字段、查询需求字段配置
缺陷:查询缺陷列表、创建新缺陷、更新缺陷字段、查询缺陷字段配置
迭代:查询迭代列表
评论:业务对象添加评论
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通过 TAPD MCP,让 AI 帮你拆解需求,让需求详情更清晰,同时也是开发者的福音,告别一句话需求。
例如我要做一个AI 诗歌生成的微信小程序,以前的工作方式,我需要到构思好要实现的功能,这个过程可能还有一些关于技术的细节,作为产品经理不了解,得拉上研发一起沟通,最终确定实现方案,然后创建迭代,拆分需求,评估规模点,排期,整个流程下来一天过去了。
如果使用 TAPD MCP,一句话搞定(如果对返回的结果不满意,可以进行多轮对话调整),打开 Craft,输入
接着 Craft 就会帮你把所有事情做完,你只需要确认下即可,效果如下:
项目经理/团队管理者:
平时上面的操作主要依靠人工筛选,费时费力,接下来我将演示通过 TAPD MCP Server 来实现。
查看迭代的进度
查看迭代内所有未完成的需求
风险预警,拉群通知所有未完成需求的处理人及时跟进
效果如下
AI 自动生成迭代复盘报告(同步通知到企业微信群+Wiki永久存档)
迭代结束后,我们对迭代做一下总结报告,并且发送企业微信群,同时将迭代总结存档到 wiki
对于一些批量操作,由于 TAPD 页面上有所限制,每次最多只能批量操作100个,而且无法设置复杂的过滤条件,比如将处理人是 user1的所有需求,修改为 user2,甚至可以加上更复杂的条件以及操作,这种工作很适合交给 TAPD MCP Server,可以在对话框一句话实现
将迭代“AI 诗歌生成小程序开发”下需求优先级中,并且开发人员是 ryanjhzheng的需求,开发人员字段置空,并且打上标签“人员已离职”
随着 AI 模型能力持续增强和 MCP 工具普及,将深刻变革工作生活方式,提供更智能高效的体验。