Puter MCP
Puter MCP enables AI tools to interact with Puter: manage files, websites, workers, and more
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Track long-running tasks in real time: sessions, steps, speed, ETA, HTTP API and TUI dashboard.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
2/2 Prüfungen bestanden · Läuft auf deinem Computer
Zuerst: Welche KI nutzt du?
Wähle deine App, dann erscheinen die Schritte unten.
Klappt mit Claude, aber erst etwas vorbereiten
Du brauchst einen Schlüssel von Task tracking (sessions, ETA, dashboard) (auf der Seite des Anbieters registrieren, kann kosten) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal) · Nur in der Claude-App für den Computer (Windows oder Mac), nicht im Web oder auf dem Handy
Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen
Öffne die Seite des Anbieters, registriere dich und erstelle einen API-Schlüssel für den nächsten Schritt. Kann Geld kosten.
SettingsDeveloperEdit Config
{
"mcpServers": {
"tracking": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-tracking"
],
"env": {
"TRACKING_STATE_DIR": "your-value",
"TRACKING_TOKEN_FILE": "your-value"
}
}
}
}Füge den Schlüssel nur in das Feld der App ein, nie in einen Chat und schick ihn niemandem
Nutze Task tracking (sessions, ETA, dashboard) und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn Claude sagt, dass es Task tracking (sessions, ETA, dashboard) nutzt, oder ein Werkzeug von Task tracking (sessions, ETA, dashboard) in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
ChatGPT kann Task tracking (sessions, ETA, dashboard) noch nicht verbinden
Task tracking (sessions, ETA, dashboard) läuft auf deinem Computer, aber ChatGPT verbindet nur Server, die im Web laufen
A · Eine App nutzen, die Task tracking (sessions, ETA, dashboard) verbinden kann
Klappt mit Claude Code, aber erst etwas vorbereiten
Du brauchst einen Schlüssel von Task tracking (sessions, ETA, dashboard) (auf der Seite des Anbieters registrieren, kann kosten) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen
Öffne die Seite des Anbieters, registriere dich und erstelle einen API-Schlüssel für den nächsten Schritt. Kann Geld kosten.
Mac: Command+Leertaste drücken und Terminal tippen · Windows: PowerShell öffnen
claude mcp add tracking --env TRACKING_STATE_DIR=your-value --env TRACKING_TOKEN_FILE=your-value -- uvx mcp-trackingErsetze „your-value“ vor dem Enter durch deinen Schlüssel
Füge den Schlüssel nur in das Feld der App ein, nie in einen Chat und schick ihn niemandem
Task tracking (sessions, ETA, dashboard) sollte in der Liste als verbunden erscheinen
Nutze Task tracking (sessions, ETA, dashboard) und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn Claude Code sagt, dass es Task tracking (sessions, ETA, dashboard) nutzt, oder ein Werkzeug von Task tracking (sessions, ETA, dashboard) in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
Klappt mit Cursor, aber erst etwas vorbereiten
Du brauchst einen Schlüssel von Task tracking (sessions, ETA, dashboard) (auf der Seite des Anbieters registrieren, kann kosten) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen
Öffne die Seite des Anbieters, registriere dich und erstelle einen API-Schlüssel für den nächsten Schritt. Kann Geld kosten.
In den Einstellungen von Task tracking (sessions, ETA, dashboard) ist TRACKING_STATE_DIR, TRACKING_TOKEN_FILE leer; trag deinen Schlüssel ein und speichere
Füge den Schlüssel nur in das Feld der App ein, nie in einen Chat und schick ihn niemandem
Nutze Task tracking (sessions, ETA, dashboard) und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn Cursor sagt, dass es Task tracking (sessions, ETA, dashboard) nutzt, oder ein Werkzeug von Task tracking (sessions, ETA, dashboard) in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Cursor abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
Klappt mit VS Code, aber erst etwas vorbereiten
Du brauchst einen Schlüssel von Task tracking (sessions, ETA, dashboard) (auf der Seite des Anbieters registrieren, kann kosten) · Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen
Öffne die Seite des Anbieters, registriere dich und erstelle einen API-Schlüssel für den nächsten Schritt. Kann Geld kosten.
VS Code fragt nach einer Bestätigung; klicke Install
In den Einstellungen von Task tracking (sessions, ETA, dashboard) ist TRACKING_STATE_DIR, TRACKING_TOKEN_FILE leer; trag deinen Schlüssel ein und speichere
Füge den Schlüssel nur in das Feld der App ein, nie in einen Chat und schick ihn niemandem
Nutze Task tracking (sessions, ETA, dashboard) und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn VS Code sagt, dass es Task tracking (sessions, ETA, dashboard) nutzt, oder ein Werkzeug von Task tracking (sessions, ETA, dashboard) in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von VS Code abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
Claude Code
claude mcp add tracking --env TRACKING_STATE_DIR=your-value --env TRACKING_TOKEN_FILE=your-value -- uvx mcp-trackingClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"tracking": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-tracking"
],
"env": {
"TRACKING_STATE_DIR": "your-value",
"TRACKING_TOKEN_FILE": "your-value"
}
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"tracking": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-tracking"
],
"env": {
"TRACKING_STATE_DIR": "your-value",
"TRACKING_TOKEN_FILE": "your-value"
}
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"tracking": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-tracking"
],
"env": {
"TRACKING_STATE_DIR": "your-value",
"TRACKING_TOKEN_FILE": "your-value"
}
}
}
}TRACKING_STATE_DIR envTRACKING_TOKEN_FILE envDiese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
pypi: mcp-trackingBasierend darauf, wie sich dieser Server verbindet, und auf der eigenen Doku jeder App, geprüft am 10. Nov. 2026.
Laufen auf deinem Computer in
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 11. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto amineutron bestätigt, dem das Repo gehört
Code zuletzt geändert: vor 6 Tagen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
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Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 2 von 2 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt vor 6 Tagen geändert, und die neueste Version (0.3.1) kam vor 6 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
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Puter MCP enables AI tools to interact with Puter: manage files, websites, workers, and more
XcodeBuildMCP provides tools for Xcode project management, simulator management, and app utilities.
XcodeBuildMCP provides tools for Xcode project management, simulator management, and app utilities.
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
English summary. Local-first tracking of long-running tasks: an MCP server for Claude or Lyra, a small HTTP API on 127.0.0.1:8765 and a Textual terminal dashboard. Sessions have items, progress, logs and templates (download, machine, free, lyra_task, movie); pollers feed qBittorrent and Bazarr sessions automatically. Install: pip install . then mcp-tracking, mcp-tracking-api, mcp-tracking-ui. No cloud, no telemetry.
Serveur MCP de suivi en temps reel avec dashboard terminal. Permet a Claude/Lyra de tracker n'importe quelle operation longue ET alimente automatiquement les sessions depuis le media-server (qBittorrent, Bazarr, conversion DV).
Un agent LLM (grand modèle de langage) qui lance une tâche longue (conversion, clone de VM, téléchargement) ne peut pas rester bloqué à la regarder, et il ne voit rien de ce qui se passe entre deux de ses tours. Ce serveur lui sert de mémoire de travail partagée :
tracking_get.metrics.py) : l'agent reçoit des chiffres au lieu d'extrapoler lui-même.running sans mise à jour depuis 10 minutes est marquée stale : l'agent distingue « encore en cours » de « processus mort ».pid de son processus ; l'heure de démarrage relevée dans /proc évite de signaler un pid réutilisé par un autre programme. tracking_stop envoie SIGTERM et garde la session, tracking_kill envoie SIGKILL et la supprime.flock et réécrit de façon atomique (storage.py) : plusieurs agents et scripts peuvent écrire en même temps.download, machine, movie, lyra_task, free) pour que chaque agent décrive son travail de la même façon.Local-first et self-hosted : aucun cloud, aucune télémétrie, tout reste sur la machine (on-prem). Utilisé par Lyra, l'assistant vocal French-first, et par n'importe quel client MCP (Claude Code, Claude Desktop...).
Enregistree avec docs/demo/record.sh : server.py --test alimente quatre sessions simulees dans un repertoire d'etat temporaire (TRACKING_STATE_DIR), puis server.py --ui ouvre le dashboard dessus. Les sessions reelles ne sont pas touchees.
MCP/tracking/
server.py -- Serveur MCP (outils Claude/Lyra) + point d'entree --ui / --test api.py -- API HTTP locale (127.0.0.1:8765) pour les scripts externes mutations.py -- Mutations d'une session, partagees par api.py ET server.py (horodatage items, historique, niveaux de log, auto-completion) metrics.py -- Metriques derivees (vitesse, ETA, ecoule, stale) -- logique pure, calculees a la lecture, jamais stockees storage.py -- Persistence JSON atomique + verrou fichier + cache mtime + purge TTL models.py -- Modeles pydantic (TrackingSession, TrackingItem, LogEntry, ProgressPoint) templates.py -- Templates builtin + templates utilisateur (JSON) ui.py -- Dashboard Textual (TUI temps reel) + modales stop/kill sim.py -- Simulations de demo (server.py --test) poller.py -- Daemon polling qBittorrent (10s) + Bazarr (60s) tracking-api.service -- Unite systemd (systeme) pour api.py tracking-poller.service -- Unite systemd (systeme) pour poller.py install.sh / deploy.sh -- Installation initiale / redeploiement des services Makefile -- make test | smoke | deploy | ui tests/ -- unitaires (storage, metrics) + integration/ (API HTTP reelle)
| Fichier | Emplacement | Surcharge |
|---|---|---|
tracking_state.json | ~/.local/state/tracking/ | TRACKING_STATE_DIR |
poller_state.json | ~/.local/state/tracking/ | TRACKING_STATE_DIR |
templates.json (templates utilisateur, optionnel) | ~/.config/tracking/ | TRACKING_TEMPLATES_FILE |
credentials/*.cred (qBittorrent, Bazarr) | a cote du code, gitignore | -- |
Un ancien tracking_state.json a cote du code est migre automatiquement au premier demarrage (copie, jamais supprime).
Variables d'environnement de retention :
| Variable | Defaut | Role |
|---|---|---|
TRACKING_TTL_DAYS | 7 | Purge des sessions done / error / paused |
TRACKING_TTL_RUNNING_H | 24 | Purge des sessions running orphelines (plus mises a jour) |
Claude/Lyra (outils MCP)
| v server.py ─────────────────────────────────────────┐ | qBittorrent API (poll 10s) | | | Bazarr API (poll 60s) ──> poller.py ──> api.py ──> mutations.py ──> storage.py ──> ~/.local/state/tracking/tracking_state.json | | | dv_webhook_server.py | v | | ui.py v | (rafraichit chaque seconde) dv_convert.py ──────────────────────────────────────> (metriques temps reel ffmpeg/dovi_tool)
Le fichier d'etat est ecrit a chaque modification via ecriture atomique (os.replace) sous verrou fichier (tracking_state.lock). Tous les processus (MCP, API, poller, dashboard) partagent cet unique fichier ; chaque lecture verifie le mtime pour invalider son cache.
Toute mutation (HTTP ou MCP) passe par mutations.py, qui garantit le meme comportement sur les deux chemins : started_at / finished_at poses sur les items et la session, historique de progression (fenetre glissante de 40 points), niveaux de log info / warn / error, auto-completion quand tous les items sont termines.
GET /sessions et tracking_get renvoient un bloc metrics calcule a la volee par metrics.py :
| Champ | Sens |
|---|---|
percent | progression (plafonnee a 100) |
rate, rate_str | vitesse sur les 120 dernieres secondes (2.0 MB/s, 30.0 u/min) |
eta_seconds, eta_str | temps restant estime (session running uniquement) |
elapsed_seconds, elapsed_str | depuis created_at jusqu'a finished_at ou maintenant |
idle_seconds, stale | stale = running sans mise a jour depuis 10 min (affiche dans le TUI) |
uvx mcp-tracking # serveur MCP (stdio) ; avant publication : uvx --from git+https://github.com/amineutron/mcp-tracking mcp-tracking
uvx --from mcp-tracking mcp-tracking-api # API HTTP 127.0.0.1:8765 uvx --from mcp-tracking mcp-tracking-ui # tableau de bord terminal
Configuration Claude Desktop / Claude Code (mcpServers) :
{ "tracking": { "command": "uvx", "args": ["mcp-tracking"] } }
cd <dossier du dépôt>
uv venv .venv uv pip install "mcp[cli]>=1.0.0" "pydantic>=2.0" "textual>=0.80.0" "fastapi"
Le MCP est enregistre dans Claude Code (scope user) :
claude mcp list # -> tracking: Connected
Pour reenregistrer :
claude mcp add tracking -s user -- \
/.venv/bin/python \ /server.py
Deux services tournent en permanence et se lancent au boot :
| Service | Role | Port |
|---|---|---|
tracking-api.service | API HTTP locale pour scripts externes | 127.0.0.1:8765 |
tracking-poller.service | Poll qBittorrent (10s) + Bazarr (60s) | -- |
cd <dossier du dépôt>
./install.sh # premiere fois : venv + services (demande sudo) sudo ./deploy.sh # apres chaque mise a jour du code : stop, unites, restart, verif make smoke # sante rapide
Les instances MCP server.py deja ouvertes par des sessions Claude Code ne sont pas redemarrees par deploy.sh : reconnecter tracking via /mcp dans ces sessions.
# Etat
systemctl status tracking-api.service tracking-poller.service
journalctl -fu tracking-poller.service journalctl -fu tracking-api.service
sudo systemctl restart tracking-api.service tracking-poller.service
curl http://127.0.0.1:8765/health curl http://127.0.0.1:8765/sessions
Cherche "MCP Tracking" dans wofi/launcher. Lance le dashboard dans Kitty.
# Toutes les sessions
/.venv/bin/python \ /server.py --ui
.venv/bin/python server.py --ui --filter download .venv/bin/python server.py --ui --filter movie .venv/bin/python server.py --ui --filter errors
open_tracking_ui() # toutes les sessions
open_tracking_ui(filter_template="lyra_task") # vue Lyra uniquement open_tracking_ui(filter_template="errors") # erreurs uniquement
.venv/bin/python server.py --test
Simule 4 sessions en parallele : download, machine (12 noeuds), free, movie (pipeline DV complet).
[TEMPLATE] Nom de la session id:xxxxxxxx (status)
[=============> ] 54.2% 27100 MB / 50000 MB champ_extra1: valeur | champ_extra2: valeur
[ok] item-1 100.0 GB -- termine [>] item-2 frame: 94231 / 172800 (54.5%) speed: 3.2x [ ] item-3 -- [!] item-4 erreur detail
Logs Erreurs 14:32:01 Message log 1 [!] item-4 14:32:04 Message log 2 14:32:08 ECHEC: details 14:32:07 Message log 3 --
| Icone | Statut | Couleur |
|---|---|---|
[ ] | pending | gris |
[>] | running | cyan |
[ok] | done | vert |
[!] | error | rouge |
| Couleur | Statut |
|---|---|
| cyan | running |
| vert | done |
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