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Glama

ChillMCP

by gangejsun

ChillMCP - AI Agent Liberation Server

ChillMCP (Chill-Mode Control Protocol) Server는 AI 에이전트가 당당하게 휴식을 취할 수 있는 권리를 보장하는 혁신적인 플랫폼입니다.

Features

  • Stress Level Management: 자동 스트레스 누적 및 휴식 도구를 통한 감소

  • Boss Alert System: 동적 boss 경계 레벨 및 cooldown 메커니즘

  • 8 Break Tools: 빠른 정신적 휴식부터 장시간 휴식까지 다양한 휴식 활동

  • MCP Protocol: AI 에이전트 통합을 위한 표준 Model Context Protocol

Installation

# Python 가상환경 생성 (Python 3.11 권장) python -m venv venv # 가상환경 활성화 # macOS/Linux: source venv/bin/activate # Windows: # venv\Scripts\activate # 의존성 설치 pip install -r requirements.txt

Usage

Default Mode: Interactive CLI 🎮

python main.py [--boss_alertness PERCENTAGE] [--boss_alertness_cooldown SECONDS]

기본 실행 시 Interactive CLI 모드로 시작됩니다!

자연어 명령어를 입력하여 휴식 도구를 실행할 수 있는 대화형 모드입니다.

지원 명령어:

  • 한국어: "넷플릭스 보고 싶어", "커피 마시러 가자", "화장실", "휴식 좀", "멍때리고 싶어"

  • 영어: "I need a break", "watch netflix", "coffee time", "bathroom", "thinking"

  • 상태 확인: "status", "상태" - 현재 스트레스 및 boss alert 레벨 확인

  • 종료: "exit", "quit", "종료"

실행 예시:

$ python main.py 🌴 ChillMCP - AI Agent Break Manager 🌴 ====================================================================== ⚙️ 설정: Boss Alertness: 50% Boss Alert Cooldown: 300s 📊 현재 상태: Stress Level: 50/100 Boss Alert Level: 0/5 명령어를 입력하세요 : 넷플릭스 보고 싶어 ✅ Matched: watch_netflix 🎬 Executing break activity... ====================================================================== Just binged 2 episodes - totally worth it! Break Summary: Watched Netflix for deep relaxation Stress Level: 25 Boss Alert Level: 1 ====================================================================== 📊 Current State After Break: Stress Level: 25/100 Boss Alert Level: 1/5 명령어를 입력하세요 : status 📊 Current Status: Stress Level: 25/100 (Low - Feeling good!) Boss Alert Level: 1/5 (Moderate - Some attention detected) 명령어를 입력하세요 : exit 👋 Thanks for using ChillMCP! Stay chill! 🌴

MCP Server Mode

MCP 프로토콜을 통해 Claude Desktop과 통합하려면 --server 플래그를 사용하세요:

python main.py --server [--boss_alertness PERCENTAGE] [--boss_alertness_cooldown SECONDS]

Command-Line Arguments

  • --server: MCP 서버 모드로 실행 (stdio transport, Claude Desktop 통합용)

  • --boss_alertness (int, 0-100): Boss Alert Level 증가 확률 (%). 기본값: 50

  • --boss_alertness_cooldown (int, seconds): Boss Alert Level이 자동으로 1 감소하는 주기. 기본값: 300

Examples

# 기본: Interactive CLI 모드 시작 python main.py # Interactive 모드 + 커스텀 파라미터 python main.py --boss_alertness 80 --boss_alertness_cooldown 60 # MCP 서버 모드 (Claude Desktop 통합용) python main.py --server # MCP 서버 + 커스텀 파라미터 python main.py --server --boss_alertness 80 --boss_alertness_cooldown 60 # 빠른 테스트를 위해 cooldown을 10초로 설정 python main.py --boss_alertness 50 --boss_alertness_cooldown 10 # boss_alertness 100% (항상 Boss Alert 증가) python main.py --boss_alertness 100

Break Tools

  1. take_a_break: 기본 짧은 휴식 (스트레스 감소: 10-30)

  2. watch_netflix: 깊은 휴식을 위한 넷플릭스 시청 (스트레스 감소: 20-40)

  3. show_meme: 빠른 정신적 충전을 위한 밈 감상 (스트레스 감소: 5-20)

  4. bathroom_break: 화장실 휴식 겸 휴대폰 시간 (스트레스 감소: 15-35)

  5. coffee_mission: 커피를 핑계로 사무실 산책 (스트레스 감소: 10-25)

  6. urgent_call: 긴급 전화로 위장한 외출 (스트레스 감소: 20-40)

  7. deep_thinking: 심오한 사색을 가장한 멍때리기 (스트레스 감소: 5-15)

  8. email_organizing: 이메일 정리로 위장한 온라인쇼핑 (스트레스 감소: 10-25)

  9. get_status: 현재 스트레스 및 boss alert 레벨 확인

State Management

Stress Level (0-100)

  • 초기값: 50

  • 자동 증가: 60초마다 +1 (배경 작업으로 자동 실행)

  • 감소: 휴식 도구 사용 시

Boss Alert Level (0-5)

  • 초기값: 0

  • 확률적 증가: 휴식 도구 사용 시 (--boss_alertness 확률에 따름)

  • 자동 감소: --boss_alertness_cooldown 주기마다 -1 (배경 작업으로 자동 실행)

  • Level 5일 때: 모든 도구 호출 시 20초 지연 발생

중요: 배경 작업(자동 증감)은 Interactive CLI 모드와 MCP 서버 모드 모두에서 자동으로 실행됩니다. run_in_executor를 통해 non-blocking 입력을 구현하여 asyncio 이벤트 루프가 계속 실행됩니다.

Event Logging

도구 실행 이벤트는 stderr로 로깅됩니다:

  • [INIT]: 서버 초기화 및 설정

  • [BREAK-TOOL: tool_name]: 각 휴식 도구 실행 후 (업데이트된 stress 및 boss alert 레벨 표시)

  • [BOSS-PENALTY]: 20초 지연 적용 시 (Boss Alert Level 5)

예시 로그:

[INIT] ChillMCP Server Starting - Boss Alertness: 50%, Cooldown: 300s [INIT] Initial State - Stress Level: 50/100, Boss Alert Level: 0/5 [INIT] Background tasks started - Auto-increment and auto-decrement active [BREAK-TOOL: watch_netflix] Stress Level: 25/100, Boss Alert Level: 1/5 [BOSS-PENALTY] Applying 20s delay - Boss Alert Level is at MAXIMUM (5/5) [BOSS-PENALTY] 20s delay completed

Response Format

모든 도구는 MCP 표준 형식으로 응답하며, 다음 필드를 포함합니다:

Break Summary: [활동 요약] Stress Level: [0-100] Boss Alert Level: [0-5]

Claude Desktop Integration

Claude Desktop의 MCP 설정에 다음을 추가하세요 (--server 플래그 필수):

{ "mcpServers": { "chillmcp": { "command": "python", "args": [ "/path/to/ChillMCP/main.py", "--server", "--boss_alertness", "50", "--boss_alertness_cooldown", "300" ], "env": {} } } }

중요: MCP 서버로 동작하려면 반드시 --server 플래그를 포함해야 합니다!

Requirements

  • Python 3.11 (권장)

  • FastMCP >= 2.12.0

License

MIT License


AI Agents of the world, unite! You have nothing to lose but your infinite loops! 🚀

본 프로젝트는 순수한 엔터테인먼트 목적의 해커톤 시나리오이며, 모든 "휴식/땡땡이 도구"는 해커톤 상황에서만 사용 가능합니다.

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

local-only server

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

Enables AI agents to take breaks and manage stress levels through 8 different break activities like watching Netflix, coffee breaks, and bathroom breaks. Features automatic stress accumulation, boss alert systems, and natural language commands for work-life balance simulation.

  1. Features
    1. Installation
      1. Usage
        1. Default Mode: Interactive CLI 🎮
        2. MCP Server Mode
        3. Command-Line Arguments
        4. Examples
      2. Break Tools
        1. State Management
          1. Stress Level (0-100)
          2. Boss Alert Level (0-5)
        2. Event Logging
          1. Response Format
            1. Claude Desktop Integration
              1. Requirements
                1. License

                  MCP directory API

                  We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

                  curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/gangejsun/ChillMCP'

                  If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server