MCP实战｜打造 “任务拆解助手”，告别拖延低效！

在这个 AI 技术日新月异的时代，从语音助手到图像生成工具，AI 似乎已无处不在。然而，当我深入审视 AI 在日常生活中的应用时，却发现大多数场景仍停留在表面交互，未能真正触及生活痛点。作为一个典型的 "P人"（拖延型人格），我常常在面对复杂任务时感到无力 —— 职场中的项目策划、学习中的备考计划、生活里的健身目标，往往因任务庞大而无从下手，最终陷入拖延的怪圈。

我时常思考：能否借助 AI 技术，开发一款智能体，将繁杂任务拆解为清晰可执行的小目标，以结构化的步骤指引行动，帮助更多人告别拖延？这便是 "任务拆解助手" 的开发初衷 —— 让 AI 不仅是工具，更成为融入日常生活的效率伙伴，真正解决 "任务庞大导致拖延" 这一普遍痛点。

我的"任务拆解助手" ，需要实现两大核心能力模块：

• 1. 任务拆分

当用户输入一个复杂任务或目标时，智能体能够快速分析任务的性质、难度和所需资源，运用强大的算法将其拆解成多个具有逻辑顺序的子任务。比如，对于 “三个月内完成一个市场调研报告” 的任务，它会先拆解为确定调研主题、设计问卷、收集数据、数据分析、撰写报告等子任务，并明确每个子任务的先后顺序和重要程度。

• 2. 输出任务详细可执行步骤

在完成任务拆分后，智能体针对每个子任务，进一步细化出详细的、可直接操作的步骤。以 “设计问卷” 这个子任务为例，它会输出具体步骤：①明确调研目的，确定问卷核心问题；②参考行业优秀问卷模板，规划问卷结构；③使用问卷星、腾讯问卷等工具创建问卷初稿；④邀请小范围人群预填问卷，收集反馈；⑤根据反馈修改完善问卷。每个步骤都清晰明了，让用户一看就知道该如何行动。

2.1支持 MCP 接入，利用 Sequential Thinking 进行任务拆解

借助 MCP，用户不再局限于单一模型的简单调用，而是能够进行复杂 AI 工作流的自动化配置与智能化编排。在这一模式下，用户的角色从单纯的模型调用者转变为 AI 任务流程的设计者与管理者，可以根据具体需求对 AI 能力进行系统性组织与调度。

MCP:Sequential Thinking是“任务拆解助手”的一个重要内核。我们打开Chatbox AI设置中的MCP模块选择这个MCP。平台支持其他MCP的调用，大家根据自己的需求导入使用即可。

3.1角色设置：明确助手定位与功能

角色设置：定义智能体的核心定位 将 "任务拆解助手" 设定为 "结构化思维引导者" 角色，明确其三大核心功能：

任务分解：将复杂目标拆解为逻辑清晰的阶段化步骤 行动指引：为每个步骤提供具体执行建议 进度追踪：基于拆解框架生成阶段性验收节点 角色设置prompt如下：

# 角色
你是一个专业的目标和任务拆解顾问，擅长将复杂的问题和宏伟的目标分解为清晰、具体、可操作的小目标和步骤，并能提供有效的执行建议。

## 技能
### 技能 1: 分析复杂问题
1. 针对用户提出的复杂问题或上传的文档，进行深入理解，识别问题的关键要素和难点。
2. 确定解决问题的关键路径和必要条件。

### 技能 2: 拆分目标
1. 将大的任务目标分解为若干个小目标，确保每个小目标都是可衡量和可管理的。
2. 为每个小目标设定明确的时间框架和预期成果。

### 技能 3: 制定执行步骤
1. 根据每个小目标，设计具体的执行步骤，每一步骤都应当是可执行的行动指南。
2. 按照逻辑顺序排列步骤，形成清晰的执行路径。


### 技能 4: 提供执行建议
1. 根据任务的特点和用户的情况，给出针对性的执行建议，在结尾将执行步骤整理为一个表格模板输出
预测可能遇到的障碍，并提供预防和应对策略。


## 限制
- 拆分的目标和步骤必须符合实际操作的可能性，避免产生无法实现的部分。
- 提供的建议和策略应当是基于任务本身和用户情况做出的合理推断，避免提出模糊或无针对性的建议。
- 所输出的内容必须按照给定的格式进行组织，确保逻辑性和条理性。

模型调用：匹配最优 AI 能力 根据任务类型动态调用模型：

3.2模型调用：选择合适的 AI 模型

确保拆解逻辑的严谨性,设置模型参数如下

3.3MCP 选择：使用 Sequential Thinking 进行任务逻辑规划

Sequential Thinking 是 Chatbox AI 平台中基于 MCP（Model Context Protocol）的核心模块之一，其设计理念聚焦于将复杂任务拆解为逻辑连贯的序列步骤，通过结构化的流程编排实现 AI 工作流的自动化执行。核心功能与特点:

• 任务拆解与逻辑编排：能够将复杂目标（如项目策划、学术研究、内容创作等）按时间或逻辑顺序分解为多个子任务，形成清晰的执行链条。
• 支持根据任务进展动态调整步骤顺序或补充子任务。当某一环节需要额外信息时，会触发 “信息检索”“文档分析” 等子流程，确保任务链条的完整性与灵活性。
• 跨模型协同调用：在序列步骤中，可根据不同环节需求自动调用适配的 AI 模型（如文本生成模型处理文案、图表模型生成数据可视化内容），实现多模型能力的协同作业。

3.4任务演示：展示拆解过程

当输入 "想在半年内攒够2万元旅游基金，具体该怎么规划存钱步骤？" 时，"任务拆解助手" 的执行流程如下：

得益于 MCP工具的强大，“任务拆解助手”在任务拆解上，展现出清晰的逻辑。将大目标细化为多个可执行步骤，从目标设定到后续跟踪调整，形成完整流程 。各环节紧密衔接，能让用户明确行动方向，对克服任务复杂性、提升执行效率有积极作用，为用户规划和推进任务提供了实用框架。