
Project Management AI Analysis
io.github.antnewman由 GitHub 帳號 antnewman 發布v0.3.0更新於 Oct 24, 2026
AI-powered project analysis with risk identification, forecasting, and mitigation generation
概覽
pm-mcp-servers 套件中的專案分析伺服器,讓 AI 助理進行風險辨識、預測與緩解措施產生。
- 可以做什麼
- 分析專案管理資料,辨識風險並提出緩解建議
- 依據解析後的專案資料預測專案結果
- 與同套件中的解析、驗證與基準測試伺服器搭配使用
- 支援以 NISTA 專案資料標準為基礎的 AI 輔助專案交付
- 適用情境
- 當你希望助理審視專案排程或計畫、找出風險並提出預測與緩解構想時適用,特別適合英國公部門或基礎建設計畫交付情境。
- 執行需求
- 以本機 stdio 程序執行,需透過 PyPI 套件 pm-mcp-servers 安裝(Python)。未宣告驗證、環境變數或標頭。僅限桌面端,不提供網頁可執行版本。
安裝
在 SourceWeft 中
- 開啟 儀表板中的 Project Management AI Analysis,將其新增到工作區。
- 為需要使用其工具的對話啟用該服務。
Desktop only,透過 STDIO。 STDIO 服務會啟動本機處理程序,因此需要 SourceWeft 桌面主機。
其他 MCP 客戶端
參照 儲存庫 中的啟動說明。
README
PDA Platform
NOTICE: The PDA Task Force closed on 30 January 2026
This repository is no longer maintained or supported.
- The contact email [email protected] is no longer active
- For questions, contact the final Chair: Donnie MacNicol at [email protected]
- A maintained fork is available at: https://github.com/antnewman/pda-platform
Open-source infrastructure for AI-enabled project delivery.
[License: MIT] [DOI] [PyPI - pm-data-tools]
Overview
The PDA Platform provides the data infrastructure needed for AI to improve project delivery. Built to support the NISTA Programme and Project Data Standard trial.
This work was made possible by:
- The PDA Task Force White Paper identifying AI implementation barriers in UK project delivery
- The NISTA Programme and Project Data Standard and its 12-month trial period
The Problem
UK major infrastructure projects have a success rate of approximately 0.5%. The Government Major Projects Portfolio shows 84% of projects rated Amber or Red. AI has potential to help, but lacks standardised data infrastructure.
The Solution
Quick Start
Packages
pm-data-tools
Universal parser and validator for project management data.
- Formats: MS Project, Primavera P6, Jira, Monday, Asana, Smartsheet, GMPP, NISTA
- Features: Parse, validate, convert, migrate
- Install:
pip install pm-data-tools
agent-task-planning
AI reliability framework with confidence extraction and outlier mining.
- Features: Multi-sample consensus, diverse alternative generation
- Install:
pip install agent-task-planning
pm-mcp-servers
MCP servers enabling Claude to interact with PM data.
- Servers: pm-data, pm-validate, pm-analyse, pm-benchmark
- Install:
pip install pm-mcp-servers
Specifications
All specifications are in the specs/ directory:
Repository Structure
License
MIT License - see LICENSE
Authors
Members of the PDA Task Force
Acknowledgments
- PDA Task Force White Paper on AI implementation barriers
- NISTA Programme and Project Data Standard
- The open-source community
Built to support the NISTA trial and improve UK project delivery.
來源:README.md,提交 f73b088
工具
0版本歷史
1- v0.3.0最新Sep 16, 2026
評分
已滿足適用檢查項的 50%
該評分衡量此收錄條目的完整程度,依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價,也不表示伺服器安全或目前可用:可連通性是帶日期的檢查結果,評分也不包含安裝量或使用者評價。
- 近 30 天內可連通25 分
請保持端點能夠回應 MCP 握手;SourceWeft 每 30 天探測一次。
- 已宣告認證方式10 分
請在註冊中心條目中宣告憑證請求標頭,或保持端點能夠回應探測,以便判定其認證方式。
- 已列出工具15 分
請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list,或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。
- 描述必需15 分
- 圖示10 分
- 文件15 分
- 授權條款10 分