프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. Google로 로그인하면 리뷰를 쓸 수 있어요.프로토타입 · 30분마다 업데이트
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Task tracking (sessions, ETA, dashboard)

제작자: amineutron버전 0.3.1i★ 0i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.amineutron/mcp-tracking

설치 방법

What it does

Track long-running tasks in real time: sessions, steps, speed, ETA, HTTP API and TUI dashboard.

  • Connects 내 컴퓨터에서 실행
  • Account or key No key needed · 1 setting to fill in (TRACKING_TOKEN_FILE)
  • Category 문서, 시트 및 사무 업무

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

검사 3/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요

먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?

쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.

Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

설정 1개 입력 필요 (TRACKING_TOKEN_FILE) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 설정 1개 입력

    이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.

    • TRACKING_TOKEN_FILE File holding the local token required by the HTTP API

    설명은 아직 영어 원문입니다.

  3. 컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기

    SettingsDeveloperEdit Config

  4. 이 설정을 붙여 넣고 저장

    명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요

  5. Claude를 끄고 다시 열기

  6. 해 보기

    Task tracking (sessions, ETA, dashboard)을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude가 Task tracking (sessions, ETA, dashboard)을 쓰고 있다고 하거나 답에 Task tracking (sessions, ETA, dashboard) 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

추가 설정 1개 (입력하지 않아도 사용 가능)

위 명령은 이 값들 없이도 동작합니다. 바꾸고 싶을 때만 제작자 설명대로 추가하세요.

  • TRACKING_STATE_DIR Directory of the shared state file (default: XDG state dir)

설명은 아직 영어 원문입니다.

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

ChatGPT는 아직 Task tracking (sessions, ETA, dashboard)에 연결할 수 없어요

Task tracking (sessions, ETA, dashboard)는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요

대신 이렇게 할 수 있어요

A · Task tracking (sessions, ETA, dashboard)에 연결되는 앱 쓰기

  • 설정 1개 입력 필요 (TRACKING_TOKEN_FILE) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
  • 설정 1개 입력 필요 (TRACKING_TOKEN_FILE) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
  • 설정 1개 입력 필요 (TRACKING_TOKEN_FILE) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
  • 설정 1개 입력 필요 (TRACKING_TOKEN_FILE) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

B · 문서, 시트 및 사무 업무에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버

같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요

Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

설정 1개 입력 필요 (TRACKING_TOKEN_FILE) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 설정 1개 입력

    이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.

    • TRACKING_TOKEN_FILE File holding the local token required by the HTTP API

    설명은 아직 영어 원문입니다.

  3. 터미널 열기

    Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기

  4. 이 명령을 붙여 넣고 Enter

    명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요

  5. Claude Code에서 /mcp 입력

    Task tracking (sessions, ETA, dashboard)이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요

  6. 해 보기

    Task tracking (sessions, ETA, dashboard)을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude Code가 Task tracking (sessions, ETA, dashboard)을 쓰고 있다고 하거나 답에 Task tracking (sessions, ETA, dashboard) 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

추가 설정 1개 (입력하지 않아도 사용 가능)

위 명령은 이 값들 없이도 동작합니다. 바꾸고 싶을 때만 제작자 설명대로 추가하세요.

  • TRACKING_STATE_DIR Directory of the shared state file (default: XDG state dir)

설명은 아직 영어 원문입니다.

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

설정 1개 입력 필요 (TRACKING_TOKEN_FILE) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 설정 1개 입력

    이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.

    • TRACKING_TOKEN_FILE File holding the local token required by the HTTP API

    설명은 아직 영어 원문입니다.

  3. 이 버튼으로 Cursor 열기

    명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요

  4. 키 입력

    Task tracking (sessions, ETA, dashboard) 설정에서 TRACKING_TOKEN_FILE가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요

  5. Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  6. 해 보기

    Task tracking (sessions, ETA, dashboard)을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Cursor가 Task tracking (sessions, ETA, dashboard)을 쓰고 있다고 하거나 답에 Task tracking (sessions, ETA, dashboard) 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

추가 설정 1개 (입력하지 않아도 사용 가능)

위 명령은 이 값들 없이도 동작합니다. 바꾸고 싶을 때만 제작자 설명대로 추가하세요.

  • TRACKING_STATE_DIR Directory of the shared state file (default: XDG state dir)

설명은 아직 영어 원문입니다.

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

설정 1개 입력 필요 (TRACKING_TOKEN_FILE) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 설정 1개 입력

    이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.

    • TRACKING_TOKEN_FILE File holding the local token required by the HTTP API

    설명은 아직 영어 원문입니다.

  3. 이 버튼으로 VS Code 열기

    명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요

  4. 키 입력

    Task tracking (sessions, ETA, dashboard) 설정에서 TRACKING_TOKEN_FILE가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요

  5. VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  6. 해 보기

    Task tracking (sessions, ETA, dashboard)을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ VS Code가 Task tracking (sessions, ETA, dashboard)을 쓰고 있다고 하거나 답에 Task tracking (sessions, ETA, dashboard) 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

추가 설정 1개 (입력하지 않아도 사용 가능)

위 명령은 이 값들 없이도 동작합니다. 바꾸고 싶을 때만 제작자 설명대로 추가하세요.

  • TRACKING_STATE_DIR Directory of the shared state file (default: XDG state dir)

설명은 아직 영어 원문입니다.

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Windsurf, Zed, Gemini CLI 같은 다른 MCP 앱은 추가 방법이 저마다 달라요. 앱 목록에서 확인하세요

MCP를 쓰는 앱 모두 보기 →

JSON 설정은 아래 “개발자용”에 있어요

막혔나요? Task tracking (sessions, ETA, dashboard)을 쓰는 사람에게 물어보세요💬 토론 →
개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정

컴퓨터에 설치

Claude Code

명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요

VS Code (mcp.json)

명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요

직접 입력할 값

  • TRACKING_STATE_DIR env
    Directory of the shared state file (default: XDG state dir)
  • TRACKING_TOKEN_FILE 필수 env
    File holding the local token required by the HTTP API

설명은 아직 영어 원문입니다.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

한눈에 보기

주간 다운로드i
244/주
연결 방식
내 컴퓨터에서 실행
최신 버전i
0.3.1
레지스트리 공개i
2026년 11월 4일
코드 마지막 변경i
2026년 11월 11일
제작자
amineutron
패키지
pypi: mcp-tracking
웹사이트
github.com
레지스트리 상태
활성

어떤 앱에서 쓸 수 있나요

이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.

내 컴퓨터에서 실행하는 앱

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

모든 앱과 장단점 →

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 14일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 amineutron 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • ✓ 통과

    계속 관리되고 있음

    코드 마지막 변경: 3일 전

  • ✓ 통과

    라이선스 있음

    MIT 사용

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

토론

질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.

아직 글이 없어요. 처음으로 질문하거나 공유해 보세요.

이곳의 글은 사용자가 쓴 것으로, PopNx 팀의 글이 아니에요.

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사용자 리뷰

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문서, 시트 및 사무 업무 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 3889개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 3889개 중 75%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 3889개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Task tracking (sessions, ETA, dashboard), 안전한가요?

해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 3일 전 변경됐고, 최신 버전(0.3.1)은 10일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Puter MCP, XcodeBuildMCP, XcodeBuildMCP

같은 카테고리의 다른 것

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Puter MCP

Puter MCP enables AI tools to interact with Puter: manage files, websites, workers, and more

제작자: HeyPuter널리 사용됨★ 4.4만5개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ 서비스 회사 · puter.com

XcodeBuildMCP

XcodeBuildMCP provides tools for Xcode project management, simulator management, and app utilities.

제작자: getsentry널리 사용됨↓ 13만/주 공유 패키지 수치★ 6.6천4개월 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행✓ 서비스 회사 · xcodebuildmcp.com

XcodeBuildMCP

XcodeBuildMCP provides tools for Xcode project management, simulator management, and app utilities.

제작자: cameroncooke널리 사용됨↓ 13만/주 공유 패키지 수치★ 6.6천14개월 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

MCP Tracking

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).


Pourquoi c'est conçu pour des agents LLM

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 :

  • Un bus de progression commun. L'agent, les scripts shell et les pollers écrivent dans les mêmes sessions (outils MCP ou API HTTP locale sur 127.0.0.1:8765) : l'agent lance la tâche, rend la main, et relit l'état plus tard avec tracking_get.
  • Des métriques calculées, pas devinées. Vitesse lissée sur 2 minutes, ETA, temps écoulé (metrics.py) : l'agent reçoit des chiffres au lieu d'extrapoler lui-même.
  • Une tâche muette se voit. Une session running sans mise à jour depuis 10 minutes est marquée stale : l'agent distingue « encore en cours » de « processus mort ».
  • Arrêter vise le bon processus. Une session peut porter le 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.
  • Pas de mise à jour perdue. L'état est un fichier JSON local, protégé par un verrou flock et réécrit de façon atomique (storage.py) : plusieurs agents et scripts peuvent écrire en même temps.
  • Des gabarits par type de tâche (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...).

Demo

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.

Sommaire

  • Pourquoi c'est conçu pour des agents LLM
  • Architecture
  • Installation
  • Services systemd
  • Lancement
  • Dashboard
  • Integration media-server
  • Outils MCP
  • Templates
  • Securite
  • Ajouter un template

Architecture

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)

Fichiers d'etat et configuration
FichierEmplacementSurcharge
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 :

VariableDefautRole
TRACKING_TTL_DAYS7Purge des sessions done / error / paused
TRACKING_TTL_RUNNING_H24Purge des sessions running orphelines (plus mises a jour)
Flux de donnees complet
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.

Metriques derivees

GET /sessions et tracking_get renvoient un bloc metrics calcule a la volee par metrics.py :

ChampSens
percentprogression (plafonnee a 100)
rate, rate_strvitesse sur les 120 dernieres secondes (2.0 MB/s, 30.0 u/min)
eta_seconds, eta_strtemps restant estime (session running uniquement)
elapsed_seconds, elapsed_strdepuis created_at jusqu'a finished_at ou maintenant
idle_seconds, stalestale = running sans mise a jour depuis 10 min (affiche dans le TUI)

Installation en une ligne

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"] } }

Installation

cd <dossier du dépôt>

Creer le venv et installer les dependances

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


Services systemd

Deux services tournent en permanence et se lancent au boot :

ServiceRolePort
tracking-api.serviceAPI HTTP locale pour scripts externes127.0.0.1:8765
tracking-poller.servicePoll qBittorrent (10s) + Bazarr (60s)--
Installation initiale et redeploiement
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.

Commandes utiles
# Etat

systemctl status tracking-api.service tracking-poller.service

Logs en direct

journalctl -fu tracking-poller.service journalctl -fu tracking-api.service

Redemarrage

sudo systemctl restart tracking-api.service tracking-poller.service

Test API

curl http://127.0.0.1:8765/health curl http://127.0.0.1:8765/sessions


Lancement

Dashboard (raccourci wofi)

Cherche "MCP Tracking" dans wofi/launcher. Lance le dashboard dans Kitty.

Dashboard (terminal)
# Toutes les sessions

/.venv/bin/python \ /server.py --ui

Filtre direct au lancement

.venv/bin/python server.py --ui --filter download .venv/bin/python server.py --ui --filter movie .venv/bin/python server.py --ui --filter errors

Via outil MCP (depuis Claude/Lyra)
open_tracking_ui()                             # toutes les sessions

open_tracking_ui(filter_template="lyra_task") # vue Lyra uniquement open_tracking_ui(filter_template="errors") # erreurs uniquement

Mode test (demo)
.venv/bin/python server.py --test

Simule 4 sessions en parallele : download, machine (12 noeuds), free, movie (pipeline DV complet).


Dashboard

Layout d'une session
[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 --



Icones items
IconeStatutCouleur
[ ]pendinggris
[>]runningcyan
[ok]donevert
[!]errorrouge
Couleurs de session
CouleurStatut
cyanrunning
vertdone
rougeerror

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요