一个MCP+一份Rules，我让AI自动管了40个任务，一个没漏
Trae 接 Linear MCP + 一份语义触发 Rules 后，40 个阶段的任务清单可自然语言创建、批量同步、自动 Todo→In Progress→Done 流转，人只需盯方向。
基本信息
- 来源类型：文章（人人都是产品经理 · 东哥说AI · 「Vibe Coding AI编程实战」系列第 5 篇）
- 原文位置：
raw/articles/2026-07-23-woshipm-mcp-rules-40-tasks.md - 原文 URL：https://www.woshipm.com/share/6433968.html
- Telegram stub：
raw/articles/2026-07-23-212527-tg-5165d7.md - baoyu 抽取：
raw/extracts/20260724-002903/woshipm.com/mcprulesai40.md - 发布时间：2026-07-22
- 消化日期：2026-07-24
核心观点
- 长 Plan 的痛点不是拆任务，是跨天/跨人状态丢失：智能数据分析系统用 Trae Plan 模式拆到阶段 1…N（文中案例量级约 40 个任务），单日做不完、团队前后端分工时，人脑记不住“谁干到哪、状态是什么”——需要把任务状态外置到项目管理工具。
- MCP 是 AI IDE 与外部平台的“中间人”：IDE 内写代码的模型默认碰不到 Linear 等外部系统；MCP 模型上下文协议 在 Trae 与外部平台间搭桥，使自然语言即可创建项目/任务、更新状态、查进度。Trae 自 v1.3.0 起支持 MCP，Settings → MCP → 粘贴 Server 配置即可。
- 选 Linear 的理由是状态机极简：作者认为 Linear 为 AI 时代设计，界面干净；人只需盯 Todo / In Progress / Done 三态闭环（领取→开发→提交→审核→完成），不必填传统工具一堆字段。官方 Linear MCP 提供约 42 个工具（建项目、建任务、改状态、查进度、关联仓库、设里程碑等）。
- MCP 负责“能碰”，Rules 负责“不用每次手动说”：只接 MCP 时仍要反复说“标成进行中/完成”；IDE Rules 是 markdown 规则文件，Trae 执行前注入上下文。任务管理场景宜用语义触发——说“开始做某功能”即匹配规则，自动改 Linear 状态并（文中示例）创建对应 Git 分支。
- Rules 别手写、别抄通用模板：把 MCP 官方文档 + Trae Rules 规范喂给 AI，用目标描述让它生成 Rules，再在真实使用中迭代微调；因项目术语与流程各异，生成+迭代优于抄模板。评论区亦强调：光有 MCP 是点动，加上 Rules 才闭环。
- 终态体验：人管清单方向，清单自己会动：例如“开始做阶段 1，先搭前后端基础框架”→ AI 把阶段 1 标 In Progress 并开工；提交后标 Done、阶段 2 标 In Progress，全程不必切到 Linear；团队前后端各自领阶段，共用一张看板。
实操内容保留
配置与接入步骤
- 确认 Trae 版本：使用支持 MCP 的 Trae（文中：v1.3.0 起）。
- 添加 MCP Server：Settings → MCP → 添加 MCP Server → 粘贴 Linear 官方连接器配置。
- 验证工具面：对 Trae 说「帮我查一下 Linear 里都有哪些工具」，应能列出约 42 个可操作接口。
- 冒烟创建：自然语言「创建一个“智能数据分析”项目，加一个测试任务」→ 几秒内 Linear 出现项目与待办。
- Plan → 批量 Todo：让 AI 读取 Plan 文档，按「阶段 1、阶段 2…」格式批量创建为 Linear 的 Todo（避免手点 40 条）。
- 写 Rules（推荐让 AI 写）：注入模式优先选语义触发；目标行为示例——每当用户说「开始做某个功能」→ Linear 对应任务 In Progress + 创建对应 Git 分支；做完/提交后 Done，并可选推进下一阶段。
- 迭代 Rules：实际联调中对漏触发、误触发、状态映射错误做微调，而不是一次定稿。
Prompt / 指令模板（可复用意图）
我要实现自然语言驱动的任务管理。请阅读 Linear MCP 官方文档和 Trae Rules 规范，生成一份 Rules：当我说「开始做某个功能」时，在 Linear 把对应任务标成 In Progress，并创建对应的 Git 分支；任务完成后标成 Done。Rules 用语义触发，并说明 Todo / In Progress / Done 三态如何与开发提交流程对齐。
操作话术示例
- 「帮我查一下 Linear 里都有哪些工具。」
- 「帮我创建一个‘智能数据分析’项目，加一个测试任务。」
- 「读取这份 Plan，把阶段 1 到阶段 N 批量创建为 Linear Todo。」
- 「开始做阶段 1，先搭前后端基础框架。」→ 期望：阶段 1 → In Progress 并开工；完成后 → Done，阶段 2 → In Progress。
状态机（闭环）
Todo（还没做） → In Progress（正在做） → Done（做完了）
领取 → 开发 → 提交代码 → 审核通过 → 标记完成
原文未给出完整 JSON MCP 配置片段或完整 Rules 文件正文；实操以官方 Linear MCP 配置 + AI 生成 Rules 为主路径。
关键概念
- MCP 模型上下文协议 — AI IDE 连接 Linear 等外部平台的标准中间层
- Trae IDE — 宿主 IDE；v1.3.0+ 支持 MCP 与 Rules 注入
- Linear — AI 友好项目管理工具；官方 MCP ~42 tools；三态看板
- IDE Rules — markdown 规则；总是生效 / 按文件类型 / 语义匹配 / 手动 @；任务场景用语义触发
- Vibe Coding — 本文所属「Vibe Coding AI编程实战」系列第 5 篇，把 vibe 从写代码推进到任务清单自治
- Claude Code Plan 模式 — 对照：本文上游用 Trae Plan 产出长待办，再同步到 Linear（同属 Plan→执行管线）
与其他素材的关联
- 与 2026-07-23-woshipm-vibe-coding-system-pitfalls（同系列/同作者联调铁律）：后者强调 MCP 按需（做任务管理才接 Linear MCP）与 Rules 大道至简；本文是「按需接 Linear MCP + Rules 语义触发」的正向实装篇，两篇宜成对阅读。
- 与 2026-07-20-vocus-ai-agent-google-sheets-mcp：同属办公/协作 MCP；Sheets 偏表读写与跨 Jira 编排，本文偏任务状态机与 IDE 内自然语言闭环。
- 与 2026-07-21-youtube-xiangyu-claude-code-video-app：翔宇把 MCP 标为「选择性能力」、场景写进记忆；本文用 Rules 语义触发把「选择性」变成「说开始就同步状态」，降低每次手动点名 MCP 的摩擦。
- 与 AGENTS.md 规范文件 / CLAUDE.md 项目指令：同属「写给 AI 看的规则资产」；AGENTS/CLAUDE 偏编码约定与项目规矩，本文 Rules 偏运行时任务状态与 Git 分支联动。
原文精彩摘录
MCP，全称 Model Context Protocol，说人话就是：一个让 AI IDE 能跟外部平台打交道的中间人。……MCP 就是这条路——它在 Trae 和外部平台之间搭了一座桥，AI 通过自然语言就能操作那些平台。
为什么选 Linear？因为它是专为 AI 时代设计的项目管理工具，界面干净、状态流转清晰……你只需要关注三件事：Todo（还没做）、In Progress（正在做）、Done（做完了）。
别手写 Rules，也别上网找通用模板。直接把 MCP 的官方文档和 Trae 的 Rules 规范文档喂给 AI……让它自己写一份 Rules。写完之后在实际使用中反复迭代微调，比你自己憋半天靠谱得多。
到了这一步，你就不是在管代码了，你是在管一份任务清单。这份清单自己会动，你只需要把握方向。