Skip to main content
Glama
DUROV-OS

Dashboard MCP

by DUROV-OS

Dashboard MCP

MCP-коннектор + read-only веб-вьювер для дашбордов, которые полностью контролирует ИИ-агент. Поддерживает произвольное количество независимых дашбордов — каждый со своим slug, файлом и URL /d/<slug>.

Живой сервис: https://dashboard.89-207-254-32.nip.io

  • Список дашбордов: /

  • Конкретный дашборд (read-only, автообновление каждые 5с): /d/<slug>

  • JSON API (тоже read-only): /api/dashboards, /api/dashboards/<slug>

  • MCP-эндпоинт (нужен OAuth): /mcp

Как это устроено

  • mcp_app.py — создаёт единственный MCPServer, с OAuth (если заданы OAUTH_* переменные) или без (для локальной разработки).

  • tools.py — MCP-тулы (@mcp.tool()): list_dashboards, create_dashboard, get_dashboard, update_dashboard_meta, delete_dashboard, add_widget, update_widget, remove_widget, reorder_widgets, replace_widgets. Это то, чем агент управляет дашбордами. Защищены OAuth-ом на /mcp.

  • web.py — публичные HTML-страницы и JSON API (@mcp.custom_route, по документации SDK не требуют авторизации) — сюда смотрят люди в браузере.

  • models.py — pydantic-схемы виджетов: text, list, stats, progress, chart.

  • store.py — файловое хранилище, один JSON на дашборд в data/dashboards/.

Типы виджетов

{"type": "text", "title": "Заметка", "body": "..."}
{"type": "list", "title": "Задачи", "ordered": false, "items": [{"label": "...", "value": "...", "note": "..."}]}
{"type": "stats", "title": "Метрики", "items": [{"label": "MRR", "value": "128k", "unit": "₽", "delta": "+12%", "trend": "up"}]}
{"type": "progress", "title": "Прогресс", "items": [{"label": "Q3", "value": 62, "max": 100, "color": "#395b4b"}]}
{"type": "chart", "title": "Динамика", "chartType": "line", "labels": ["Пн","Вт"], "series": [{"name": "Заказы", "data": [3, 7]}]}

Общие поля: title (опционально), size: sm|md|lg|full (ширина в гриде).

Локальный запуск

pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env   # можно оставить OAUTH_* пустыми — сервер поднимется без auth
MCP_TRANSPORT=streamable-http python server.py
# либо просто `python server.py` для stdio (claude mcp add / MCP Inspector)

Как подключить коннектор в Claude

  1. На сервере создан статический OAuth-клиент (Client ID/Secret выданы отдельно).

  2. В Claude: Settings → Connectors → Add custom connector.

    • URL: https://dashboard.89-207-254-32.nip.io/mcp

    • Client ID / Client Secret — как выданы при разворачивании.

  3. После авторизации агенту становятся доступны тулы из tools.py.

Деплой

Продовый сервер тянет этот репозиторий сам: deploy/deploy.sh запускается по cron каждые 2 минуты, сравнивает локальный HEAD с origin/main, и если есть новые коммиты — git reset --hard + docker compose up -d --build + проверка /healthz. Просто git push в main — изменения на проде подхватятся сами в течение ~2 минут.

Last verified deploy: 2026-08-19T15:29:01Z

-
license - not tested
-
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Connectors

  • Persistent docs and memory for AI agents — read, write, organize & search a shared workspace.

  • Renders interactive Chart.js charts and dashboards inline in AI conversations.

  • Shared, governed long-term memory for AI agents across tools and sessions via MCP and REST.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

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/DUROV-OS/dashboard-MCP'

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