ActivityWatch MCP Server

一个 MCP 服务器，通过 ActivityWatch 为 AI 助手提供实时感知你的计算机活动的能力。无需原始查询，无需 AQL 语法。只需问你的 AI “我今天做了什么？” 即可获得人类可读的答案。

为什么选择这个项目？

市面上还有其他 ActivityWatch MCP。这个项目的不同之处在于：

简而言之： 其他 MCP 给你的 AI 一个数据库控制台。而这个项目给你的 AI 装上了眼睛。

你的 AI 可以用它做什么？

连接后，你的 AI 伙伴可以回答以下问题：

• 🕐 “我现在正在做什么？”

• 📊 “我今天的时间是怎么花的？”

• 💻 “我这周写了多少小时代码？”

• 🌙 “我昨晚几点停止工作的？”

• 🔍 “展示我昨天下午 2 点到 5 点之间所做的一切。”

• 🌐 “我花时间最多的网站是什么？”

• 📁 “我这周处理了哪些项目？”

• 🏷️ “把 Cursor 添加到我的编程分类中。”

你的 AI 知道你做了什么，而不仅仅是你说了什么。它能注意到你忽略的模式——比如你已经连续编码 5 小时而没有休息。

快速开始

1. 前置条件

• 安装并运行 ActivityWatch

• Node.js >= 20

2. 安装

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

3. 配置

添加到你的 Claude Desktop / Claude Code MCP 配置中：

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

4. 尝试一下

打开 Claude 并询问：“我今天在电脑上做了什么？”

就是这样。没有 AQL，没有存储桶 ID。只有对话。

工具

get_current_activity

“我现在正在做什么？”

返回当前活动的应用、窗口标题、持续时间和 AFK（离开）状态。

get_day_summary

“我今天的时间是怎么花的？”

按使用时间排序的热门应用、总活动/AFK 小时数、首次和最后一次活动的时间戳。

参数： date（可选，默认为今天）

get_category_time

“我这周写了多少小时代码？”

在日期范围内针对特定类别或特定应用的聚合时间，并提供每日明细。

参数： category（必填），start_date, end_date（可选）

内置分类：

使用 AW_CATEGORIES_FILE 环境变量指向你自己的 JSON 文件来自定义分类。

get_timeline

“带我回顾一下我的下午。”

按时间顺序排列的应用切换列表，包含窗口标题和持续时间。

参数： date, start_time, end_time, min_duration_seconds

get_browser_history

“我今天访问了哪些网站？”

按花费时间排序的热门域名。需要安装 ActivityWatch 浏览器扩展。

参数： date, domain（可选过滤器）

manage_categories

“把 Cursor 添加到我的编程分类中。”

在运行时查看和修改活动类别映射。更改将持久保存到 ~/.activitywatch-mcp/categories.json。

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

get_project_time

“我这周处理了哪些项目？”

按项目/仓库细分的编码时间。从 IDE 窗口标题（VS Code, Cursor, PyCharm, Xcode, Terminal）中提取项目名称。

参数： start_date, end_date（可选）

自然语言日期

所有日期参数除了 YYYY-MM-DD 外，还支持自然语言：

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

环境变量

隐私

🔒 你的数据永远不会离开你的机器。

• ActivityWatch 将所有内容存储在本地

• 此 MCP 服务器在本地运行

• 数据流向：ActivityWatch (本地) → MCP 服务器 (本地) → 你的 AI 对话

• 窗口标题会被截断，以防止意外泄露敏感内容

• 无遥测、无外部 API 调用、无云存储

路线图

• [ ] macOS 屏幕时间集成（来自 knowledgeC.db 的 iPhone + Mac 数据）

• [ ] 自动生成的每日/每周报告

• [ ] 主动提醒（例如：“你已经编码 4 小时了——休息一下吧”）

• [ ] 生产力评分和趋势分析

• [ ] 用于远程访问的 SSE 传输

贡献

欢迎提交 PR 和 Issue。如果你有关于新工具或类别的想法，请开启一个 Issue。

许可证

MIT