A
amineutron/mcp-tracking
Sovereign task tracking for LLM agents (suivi souverain): local-first, self-hosted, on-prem MCP server, HTTP…
View on GitHub ↗Link checked 2026-11-12 · HTTP 200 · opens the vendor's own site
Install & config
Client config (built from the install command this repo gives)
{
"mcpServers": {
"amineutron-mcp-tracking": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-tracking"]
}
}
}Parsed from the README we fetched on 2026-10-31; we have not executed it.
command/args come from the install command the repository states. When it is ambiguous, the project README wins.
VS Code (.vscode/mcp.json - the key is servers)
{
"servers": {
"amineutron-mcp-tracking": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-tracking"]
}
}
}Same server, but VS Code keeps it under <code>servers</code>.
Claude Code (command line)
claude mcp add --transport stdio amineutron-mcp-tracking -- uvx mcp-tracking
Claude Code does not read a config file; add the server with this command.
Key names differ by client: Clients & CLI
- Star count
- 0 ★ · amineutron/mcp-tracking · read from the GitHub search API · (checked 2026-11-13 20:00:50)
- Source
- read directly from its GitHub page · type: open-source project
- Harvest history
- first seen 2026-11-01 · last seen 2026-11-14 · seen 14× · listed by 1 sources
- Score
- score 103 · 1 sources · repo
- Install
uvx mcp-tracking
FAQ (answers come from our records)
How do I install it?
The repository provides this install command:
uvx mcp-tracking. It comes from the repository itself; we cannot guarantee it runs as-is in your client.Who is it for?
We filed it under these tags: 开源项目. The tags come from the entry itself, not a taxonomy we imposed.
Who maintains it?
repository
amineutron/mcp-tracking；first catalogued 2026-11-01；last seen 2026-11-14。There is no official certification or quality rating here — we record sources and dates only.# MCP Tracking
以下摘录自该仓库的 README（片段） · 在 GitHub 读完整 README →
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, lyratask, 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 trackingget.
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. trackingstop envoie SIGTERM et garde la session, trackingkill
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, lyratask, 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 (TRACKINGSTATEDIR), 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
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 trackingget.
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. trackingstop envoie SIGTERM et garde la session, trackingkill
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, lyratask, 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 (TRACKINGSTATEDIR), 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
Listed badge (optional)
Copy this line into the README if you want the listing mark. Optional, and it does not affect being listed.
[](https://anclum.com/en/s/amineutron-mcp-tracking/)
- Source
- github · https://github.com/amineutron/mcp-tracking
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