Taskive
Oferece ao Claude e a outros agentes de programação uma memória persistente do projeto sobre decisões, bloqueios e sprints via MCP, além de tarefas kanban e pontuação de risco.
ainda não lido
Uso
- Para
- Equipes de engenharia que usam Claude, Cursor ou Codex e querem que agentes de IA leiam o contexto do projeto antes de programar.
- Preço
- Preço não lidopágina de preços, lida em 2026-10-13 ↗
- Atividade
- Mantida ativamentesite atualizado há 2 dias
- Empresa
- Domínio desde 2026domínio registrado
- Extrair tarefas de PDFs e de anotações de reuniões coladas
- Permitir que o Claude consulte decisões e bloqueios antes de programar
- Pontuar o risco de cada tarefa em uma matriz 5x5
- Domínio desde2026domínio registrado
- Treina IA com seus dadosNãopolítica de privacidade ↗
- Certificações que declaraRGPDpolítica de privacidade ↗
- Política de privacidade atualizada2026-07-04política de privacidade ↗
“Prompt content is processed but not used to train models under standard API terms.”
política de privacidade ↗
São declarações do próprio Taskive, lidas nas suas páginas. Não as auditamos. Se falta uma linha, é porque não a encontramos nas páginas que lemos, não porque a prática não exista.
- Servidor MCPai.taskive/mcpverificado no registro MCP
- Estadoresponde, exige loginverificado em 2026-10-13
- Endereço para conectarmcp.taskive.ai/mcp
- Documentação MCPtaskive.ai/mcppágina do fornecedor ↗
Cada linha é algo que um programa encontrou ao procurar: o registro, a resposta do próprio servidor, uma especificação que se lê. Linha ausente quer dizer que não encontramos, não que não exista.
Número e barra: visitas/mês, estimativa · ano: no ar desde
- #1
code-review-graph
Constrói um grafo local de uma base de código e o fornece para ferramentas de revisão de código com IA via MCP e CLI para que precisem de menos contexto.
195não lidoOpen source - #2
HQ
Sistema de memória compartilhada que permite que equipes construam fluxos de trabalho AI persistentes, habilidades e bases de conhecimento acessíveis através de ferramentas de chat e bots implantados.
130AtivoA partir de ≈ R$ 251/mês - #3
Decispher Context Engine
Armazena decisões de engenharia e preferências do time para injetar contexto em agentes de codificação com IA entre sessões.
105AtivoA partir de ≈ R$ 45/mês2026 - #4
mnemo
Extrai e injeta decisões de desenvolvimento, padrões e referências de código em sessões de codificação com IA automaticamente.
58não lidoPlano gratuito - #5
Engram
Fornece memória persistente e grafos de conhecimento para agentes de codificação de IA entre sessões com recuperação semântica e consolidação automática.
29AtivoA partir de ≈ R$ 145/mês - #6
OBTOMCP · com login
Hospeda aplicativos full-stack conectados ao MCP e criados pelo seu cliente de IA, registra cada chamada de ferramenta e cada alteração, e oferece pontos de restauração e exportação para o GitHub.
24AtivoA partir de ≈ R$ 95/mês
O que é Taskive?
Oferece ao Claude e a outros agentes de programação uma memória persistente do projeto sobre decisões, bloqueios e sprints via MCP, além de tarefas kanban e pontuação de risco. No Atlas, está em Ferramentas de desenvolvimento.
Para quem é Taskive?
Equipes de engenharia que usam Claude, Cursor ou Codex e querem que agentes de IA leiam o contexto do projeto antes de programar.
As pessoas usam Taskive?
Poucos sinais de uso.
Taskive continua mantida?
Mantida ativamente: site atualizado há 2 dias.
O Taskive treina IA com seus dados?
Não, segundo sua política de privacidade (2026-10-13): “Prompt content is processed but not used to train models under standard API terms.”
O Taskive é seguro?
Não auditamos fornecedores. Eis o que o Taskive publica, lido em 2026-10-13: RGPD, segundo sua política de privacidade; sobre treinar com seus dados: “Prompt content is processed but not used to train models under standard API terms.”.
Quais são as alternativas a Taskive?
Em Ferramentas de desenvolvimento, por uso: code-review-graph, HQ, Decispher Context Engine, mnemo, Engram, OBTO.
Não é bem isso? Descreva a tarefa
betaCinco ferramentas do Atlas que servem, cada uma avaliada pelo que você escreveu.
Como lemos uma ferramenta
Sem votos, sem avaliações, sem alegações do fornecedor. Toda semana um rastreador lê o próprio site de cada ferramenta e alguns registros públicos, e as palavras no cartão são faixas sobre o que ele leu.
- Uso: visitas ao site (estimadas), instalações do npm e do PyPI, presença no relatório de uso do Chrome.
- Atividade: a versão mais recente no GitHub, npm ou PyPI; a página datada mais recente do site; vagas abertas em um quadro público.
- Preço: a própria página de preços do fornecedor, lida com data. Um número só é impresso quando está naquela página.
- A linha e os casos de uso são escritos por nós a partir da página inicial, ferramenta a ferramenta, e recusados quando repetem o marketing do fornecedor.
Como os assistentes de IA leem cada site — a leitura sobre a qual os fornecedores nos perguntam — está na página de visibilidade de cada ferramenta.