Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Task tracking (sessions, ETA, dashboard)

von amineutronVersion 0.3.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.amineutron/mcp-tracking

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

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

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Dokumente, Tabellen & Büroarbeit

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Das trägst du selbst ein: TRACKING_STATE_DIR, TRACKING_TOKEN_FILE

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "tracking": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-tracking"
      ],
      "env": {
        "TRACKING_STATE_DIR": "your-value",
        "TRACKING_TOKEN_FILE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add tracking --env TRACKING_STATE_DIR=your-value --env TRACKING_TOKEN_FILE=your-value -- uvx mcp-tracking

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "tracking": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-tracking"
      ],
      "env": {
        "TRACKING_STATE_DIR": "your-value",
        "TRACKING_TOKEN_FILE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "tracking": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-tracking"
      ],
      "env": {
        "TRACKING_STATE_DIR": "your-value",
        "TRACKING_TOKEN_FILE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

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

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto amineutron bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Dokumente, Tabellen & Büroarbeiti

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 2177 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 91 % der anderen 2177 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 2177 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Task tracking (sessions, ETA, dashboard) sicher?

Er hat 1 von 1 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.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

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).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.3.1) kam vorgestern in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

Läuft in der Cloud★ 7.620MITAktualisiert vor 2 Monaten
Installieren

Excel MCP Server

von haris-musa

Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.

Läuft auf deinem Computer★ 4.276MITAktualisiert vor 6 Tagen
Installieren

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

Läuft auf deinem Computer★ 847MITAktualisiert vor 3 Tagen
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README vom Entwickler

README öffnen

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.

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 --



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