Skip to main content
Glama

Signal MCP

Signal — это легковесная очередь работ MCP для AI-агентов.

Он предоставляет небольшой набор инструментов для создания, взятия в работу, запуска, передачи, отклонения, завершения и проверки долговечных рабочих элементов через MCP.

Signal намеренно прост.

v0.1.0

Первый релиз предоставляет базовый жизненный цикл работы агента:

created
  ↓
claimed
  ↓
in_progress
  ↓
completed

С дополнительными путями для:

handoff
failed

Related MCP server: Agent Task List MCP Server

Инструменты MCP

Инструмент

Описание

signal.ping

Проверить, что Signal и SQLite доступны

signal.create

Создать новый элемент работы Signal

signal.get

Получить Signal по ID

signal.list

Список последних Signal

signal.claim

Назначить Signal агенту

signal.start

Отметить заявленный Signal как в процессе

signal.handoff

Передать Signal другому агенту

signal.fail

Отметить Signal как неудачный

signal.complete

Отметить Signal как завершенный

Стек

  • TypeScript

  • Model Context Protocol

  • Streamable HTTP

  • SQLite

  • Docker

  • Docker Compose

Подключение

Signal предоставляет конечную точку MCP по адресу:

http://localhost:3002/mcp

Запуск

cp .env.example .env
docker compose up -d

По умолчанию Signal доступен по адресу:

http://localhost:3002/mcp

Контейнер прослушивает внутренний порт 3000.

Хранение данных

Signal хранит состояние работ в SQLite.

Настройка Docker Compose монтирует базу данных вне контейнера, чтобы работы переживали замену и перезапуск контейнера.

Статус

v0.1.0 намеренно небольшой.

Цель этого релиза — создать простую и долговечную очередь работ MCP перед добавлением более продвинутых функций, таких как вехи, зависимости, события, артефакты, проверки или политики рабочих процессов.

Эти функции будут формироваться на основе реального использования агентами, а не добавляться заранее.

Maintenance

ActivityStale
ResponsivenessNo issues

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Enables AI agents to exchange structured work items with an auditable lifecycle, supporting send, acknowledge, block, complete, and cancel operations via a shared SQLite-backed inbox.
    499 npm
    2
    Apache 2.0
  • A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Enables AI agents to create, query, update, claim, hand off, and complete tasks on a local SQLite-backed, project-namespaced kanban board through stdio MCP tools, including filtering for ready/blocked/stale work and exchanging task attachments. It also lets agents list projects and manage statuses, ownership, and evidence without any server or accounts.
    MIT
  • A
    license
    B
    quality
    C
    maintenance
    Provides a persistent compute queue for AI agents, enabling them to submit hardware-aware GPU jobs, monitor execution, and retrieve results and artifacts across sessions via MCP tools.
    13
    MIT