Agent-Native Calendar
Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Track long-running tasks in real time: sessions, steps, speed, ETA, HTTP API and TUI dashboard.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
TRACKING_STATE_DIR, TRACKING_TOKEN_FILE필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"tracking": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-tracking"
],
"env": {
"TRACKING_STATE_DIR": "your-value",
"TRACKING_TOKEN_FILE": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add tracking --env TRACKING_STATE_DIR=your-value --env TRACKING_TOKEN_FILE=your-value -- uvx mcp-tracking실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"tracking": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-tracking"
],
"env": {
"TRACKING_STATE_DIR": "your-value",
"TRACKING_TOKEN_FILE": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"tracking": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-tracking"
],
"env": {
"TRACKING_STATE_DIR": "your-value",
"TRACKING_TOKEN_FILE": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
TRACKING_STATE_DIR envTRACKING_TOKEN_FILE env이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
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 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 amineutron 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
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
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 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 – 변경됐고, 최신 버전(0.3.1)은 그저께 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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.
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 |
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