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连接 ATLAS 图谱任务系统，分层管理项目、任务与知识并支持深度研究。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
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请使用 atlas-mcp-server 为“上线企业知识助手”创建一个项目，拆分为需求分析、架构设计、数据接入、评测上线四个阶段；为每个阶段建立任务、依赖关系、负责人建议和完成标准，并整理关键知识条目。
一个结构化的项目树，包含阶段任务、依赖关系、建议分工与配套知识记录。
请使用 atlas-mcp-server 查看“Q3 产品优化”项目的当前状态，列出进行中、阻塞中和已完成的任务，说明阻塞原因，并根据已有知识给出下一步优先级建议。
一份任务状态汇总，包含风险点、阻塞分析和可执行的优先级建议。
请使用 atlas-mcp-server 围绕“开源向量数据库选型”发起深度研究，比较性能、成本、生态和运维复杂度；把研究结论写入知识层，并创建后续验证任务。
一份研究结果摘要，配有结构化知识条目和后续验证任务清单。
连接 LLM 与 Apache Atlas，支持检索、追踪血缘和管理元数据
连接 Confluence 与 Jira，帮助查询项目、文档并协同处理工作事项。
连接 Confluence 与 Jira，帮助 AI 统一查询项目、管理事项并沉淀文档。
连接 Jira 与 Confluence，让 AI 查询、整理并协作处理 Atlassian 工作内容。
将代码库转为可检索知识图谱，支持智能分析、安全扫描与语义记忆。
支持并行组织深度研究与任务分组，加速多步骤信息收集和执行协同。