ActivityWatch MCP Server

Ein MCP-Server, der KI-Assistenten durch ActivityWatch Echtzeit-Bewusstsein über deine Computeraktivitäten verleiht. Keine Rohabfragen. Keine AQL-Syntax. Frag deine KI einfach: "Was habe ich heute gemacht?" und erhalte eine menschenlesbare Antwort.

Warum dieses Projekt?

Es gibt andere ActivityWatch-MCPs. Hier ist der Unterschied:

Kurz gesagt: Andere MCPs geben deiner KI eine Datenbankkonsole. Dieses hier gibt deiner KI Augen.

Was kann deine KI damit tun?

Sobald die Verbindung steht, kann dein KI-Begleiter Fragen beantworten wie:

• 🕐 "Woran arbeite ich gerade?"

• 📊 "Wie habe ich heute meine Zeit verbracht?"

• 💻 "Wie viele Stunden habe ich diese Woche programmiert?"

• 🌙 "Wann habe ich gestern Abend aufgehört zu arbeiten?"

• 🔍 "Zeig mir alles, was ich gestern zwischen 14 und 17 Uhr gemacht habe."

• 🌐 "Auf welchen Websites habe ich die meiste Zeit verbracht?"

• 📁 "An welchen Projekten habe ich diese Woche gearbeitet?"

• 🏷️ "Füge Cursor zu meiner Kategorie 'Programmieren' hinzu."

Deine KI weiß, was du tust, nicht nur, was du sagst. Sie kann Muster erkennen, die dir entgehen – zum Beispiel, wenn du 5 Stunden am Stück ohne Pause programmiert hast.

Schnellstart

1. Voraussetzungen

• ActivityWatch installiert und aktiv

• Node.js >= 20

2. Installation

git clone https://github.com/JM-404/activitywatch-mcp.git
cd activitywatch-mcp
npm install && npm run build

3. Konfiguration

Füge dies zu deiner Claude Desktop / Claude Code MCP-Konfiguration hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "activitywatch": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/activitywatch-mcp/dist/index.js"]
    }
  }
}

4. Ausprobieren

Öffne Claude und frage: "Was habe ich heute an meinem Computer gemacht?"

Das war's. Kein AQL. Keine Bucket-IDs. Einfach nur Konversation.

Tools

get_current_activity

"Was mache ich gerade?"

Gibt die aktuell aktive App, den Fenstertitel, die Dauer und den AFK-Status zurück.

get_day_summary

"Wie habe ich heute meine Zeit verbracht?"

Top-Apps nach Nutzungszeit, gesamte aktive/AFK-Stunden, erste und letzte aktive Zeitstempel.

Parameter: date (optional, Standard ist heute)

get_category_time

"Wie viele Stunden habe ich diese Woche programmiert?"

Aggregierte Zeit für eine Kategorie oder eine bestimmte App über einen Datumsbereich, mit täglicher Aufschlüsselung.

Parameter: category (erforderlich), start_date, end_date (optional)

Integrierte Kategorien:

Du kannst Kategorien mit der Umgebungsvariable AW_CATEGORIES_FILE anpassen, die auf dein eigenes JSON verweist.

get_timeline

"Geh meinen Nachmittag mit mir durch."

Chronologische Liste der App-Wechsel mit Fenstertiteln und Dauer.

Parameter: date, start_time, end_time, min_duration_seconds

get_browser_history

"Welche Websites habe ich heute besucht?"

Top-Domains nach verbrachter Zeit. Erfordert die ActivityWatch-Browsererweiterung.

Parameter: date, domain (optionaler Filter)

manage_categories

"Füge Cursor zu meiner Kategorie 'Programmieren' hinzu."

Kategorie-Mappings zur Laufzeit anzeigen und ändern. Änderungen werden in ~/.activitywatch-mcp/categories.json gespeichert.

Parameter: action (list | add | remove | update), category, apps

get_project_time

"An welchen Projekten habe ich diese Woche gearbeitet?"

Programmierzeit aufgeschlüsselt nach Projekt/Repository. Extrahiert Projektnamen aus IDE-Fenstertiteln (VS Code, Cursor, PyCharm, Xcode, Terminal).

Parameter: start_date, end_date (optional)

Natürlichsprachliche Datumsangaben

Alle Datumsparameter akzeptieren neben YYYY-MM-DD auch natürliche Sprache:

today, yesterday, this_week, last_week, this_month, last_month, last_7_days, last_30_days

Umgebungsvariablen

Datenschutz

🔒 Deine Daten verlassen niemals deinen Rechner.

• ActivityWatch speichert alles lokal

• Dieser MCP-Server läuft lokal

• Datenfluss: ActivityWatch (lokal) → MCP-Server (lokal) → Deine KI-Konversation

• Fenstertitel werden gekürzt, um eine versehentliche Offenlegung sensibler Inhalte zu verhindern

• Keine Telemetrie, keine externen API-Aufrufe, kein Cloud-Speicher

Roadmap

• [ ] macOS Bildschirmzeit-Integration (iPhone + Mac Daten aus knowledgeC.db)

• [ ] Automatisch generierte tägliche/wöchentliche Berichte

• [ ] Proaktive Warnungen (z. B. "Du programmierst seit 4 Stunden – mach eine Pause")

• [ ] Produktivitäts-Scoring und Trendanalyse

• [ ] SSE-Transport für Fernzugriff

Mitwirken

Pull Requests und Issues sind willkommen. Wenn du Ideen für neue Tools oder Kategorien hast, öffne ein Issue.

Lizenz

MIT