Puter MCP
Puter MCP enables AI tools to interact with Puter: manage files, websites, workers, and more
Track long-running tasks in real time: sessions, steps, speed, ETA, HTTP API and TUI dashboard.
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
이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.
TRACKING_TOKEN_FILE File holding the local token required by the HTTP API설명은 아직 영어 원문입니다.
SettingsDeveloperEdit Config
명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요
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
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
A · Task tracking (sessions, ETA, dashboard)에 연결되는 앱 쓰기
Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
설정 1개 입력 필요 (TRACKING_TOKEN_FILE) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.
TRACKING_TOKEN_FILE File holding the local token required by the HTTP API설명은 아직 영어 원문입니다.
Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기
명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요
Task tracking (sessions, ETA, dashboard)이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요
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
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)
이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.
TRACKING_TOKEN_FILE File holding the local token required by the HTTP API설명은 아직 영어 원문입니다.
명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요
Task tracking (sessions, ETA, dashboard) 설정에서 TRACKING_TOKEN_FILE가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요
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
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)
이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.
TRACKING_TOKEN_FILE File holding the local token required by the HTTP API설명은 아직 영어 원문입니다.
명령을 확인하는 중 · 확인을 통과하면 복사 버튼이 나타나요
Task tracking (sessions, ETA, dashboard) 설정에서 TRACKING_TOKEN_FILE가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요
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
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
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
TRACKING_STATE_DIR envTRACKING_TOKEN_FILE 필수 env설명은 아직 영어 원문입니다.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
pypi: mcp-tracking이 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
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 14일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 amineutron 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
코드 마지막 변경: 3일 전
MIT 사용
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.
아직 리뷰가 없어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
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.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 3일 전 변경됐고, 최신 버전(0.3.1)은 10일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Puter MCP, XcodeBuildMCP, XcodeBuildMCP
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 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.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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 |
| rouge | error |