Agent-Native Calendar
Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking
作者による説明(英語の原文)
Track long-running tasks in real time: sessions, steps, speed, ETA, HTTP API and TUI dashboard.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
TRACKING_STATE_DIR, TRACKING_TOKEN_FILE必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"tracking": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-tracking"
],
"env": {
"TRACKING_STATE_DIR": "your-value",
"TRACKING_TOKEN_FILE": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add tracking --env TRACKING_STATE_DIR=your-value --env TRACKING_TOKEN_FILE=your-value -- uvx mcp-tracking動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"tracking": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-tracking"
],
"env": {
"TRACKING_STATE_DIR": "your-value",
"TRACKING_TOKEN_FILE": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"tracking": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-tracking"
],
"env": {
"TRACKING_STATE_DIR": "your-value",
"TRACKING_TOKEN_FILE": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
TRACKING_STATE_DIR envTRACKING_TOKEN_FILE envこの設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント amineutron で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.3.1)がレジストリに届いたのは一昨日です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。
同じカテゴリには:Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking
Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.
Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
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 |
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