MCP Notify Server

Integrations

  • Enables system desktop notifications on Linux platforms when AI tasks are completed

  • Provides native desktop notification support for macOS systems when AI task completion occurs

📢 MCP-Benachrichtigungsserver

Englisch |中文

Ein MCP-Server, der Desktop-Benachrichtigungen mit Soundeffekt sendet, wenn Agentenaufgaben abgeschlossen sind.

🥩 Funktionen

  • Senden Sie System-Desktopbenachrichtigungen nach Abschluss der Agentenaufgaben
  • Spielen Sie Warntöne mit einer darin enthaltenen Sounddatei ab, um die Aufmerksamkeit des Benutzers zu erregen.
  • Plattformübergreifende Unterstützung (Windows, macOS, Linux)
  • Basierend auf dem Standard-MCP-Protokoll, integriert sich in verschiedene LLM-Clients

⏬ Installation

Installation mit dem UV -Paketmanager

git clone https://github.com/Cactusinhand/mcp_server_notify.git cd mcp_server_notify uv venv source .venv/Scripts/activate uv pip install mcp-server-notify # or pip install mcp-server-notify

Rufen Sie nach der Installation das Modul direkt auf, um zu prüfen, ob die Installation erfolgreich war:

python -m mcp_server_notify

Dieses Modul akzeptiert die Optionen --debug oder --file . Wir können es wie folgt verwenden:

python -m mcp_server_notify --debug python -m mcp_server_notify --debug --log-file=path/to/logfile.log

⚠️❕ Besondere Anforderungen

** Wir verwenden die Apprise- API für die Zustellung unserer Desktop-Benachrichtigungen, daher müssen wir einige spezielle Anforderungen auf unserem Desktop installieren **

Windows

# windows:// minimum requirements pip install pywin32

macOS

# Make sure terminal-notifier is installed into your system brew install terminal-notifier

📚 Verwendung

Verwendung mit Claude Desktop:

Suchen Sie die Konfigurationsdatei claude_desktop_config.json

{ "mcpServers": { "NotificationServer": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "path/to/your/mcp_server_notify project", "run", "mcp-server-notify", ] } } }

Bei globaler Installation können Sie auch den Python-Befehl verwenden:

{ "mcpServers": { "NotificationServer": { "command": "python", "args": [ "-m", "mcp_server_notify", ] } } }

⚡️ Verwendung mit Cursor:

Suchen Sie die Konfigurationsdatei ~/.cursor/mcp.json oder your_project/.cursor/mcp.json

{ "mcpServers": { "NotificationServer": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "path/to/your/mcp_server_notify project", "run", "mcp-server-notify", ] } } }

Fügen Sie nach der Konfiguration einfach eine Eingabeaufforderung hinzu finally, send me a notification when task finished. Geben Sie am Ende Ihrer Aufgabeneingabe an die KI ein, um Benachrichtigungen auszulösen.

In Cursor können Sie diese Eingabeaufforderung als Regel unter Cursor Settings -> Rules hinzufügen, sodass Sie sie nicht jedes Mal manuell eingeben müssen.

🐳 Ausführen mit Docker

Derzeit aufgrund von Umgebungskompatibilitätsproblemen nicht verfügbar. Wenn Docker-Container Hostbenachrichtigungen unabhängig davon auslösen müssen, ob das Host-Betriebssystem Windows, macOS oder Linux ist, wird die Lösung deutlich komplexer, und die direkte Verwendung nativer Benachrichtigungen ist in der Regel nicht möglich.

Hauptprobleme:

  1. Betriebssystemspezifische Benachrichtigungssysteme Jedes Betriebssystem (Windows, macOS, Linux) verfügt über seinen eigenen Benachrichtigungsmechanismus.
  2. Docker-Isolierung: Die Isolierung von Docker-Containern schränkt ihre Fähigkeit ein, direkt auf Ressourcen des Host-Betriebssystems zuzugreifen.
  3. Abhängigkeitsverwaltung: Für jedes Betriebssystem müssen unterschiedliche Benachrichtigungsbibliotheken und Abhängigkeiten verwaltet werden.

🧾 Lizenz

MIT

💻 Beiträge

Probleme und Pull-Anfragen sind willkommen!

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

Ein Model Context Protocol-Dienst, der Desktop-Benachrichtigungen und Warntöne sendet, wenn KI-Agent-Aufgaben abgeschlossen sind, und der in verschiedene LLM-Clients wie Claude Desktop und Cursor integriert ist.

  1. 🥩 Funktionen
    1. ⏬ Installation
      1. Installation mit dem UV -Paketmanager
    2. ⚠️❕ Besondere Anforderungen
      1. 📚 Verwendung
        1. Verwendung mit Claude Desktop:
        2. ⚡️ Verwendung mit Cursor:
        3. 🐳 Ausführen mit Docker
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