automation-queue-mcp

Un servidor MCP (Model Context Protocol) que permite a un LLM como Claude inspeccionar y controlar una cola de trabajos de automatización: listar trabajos, comprobar el estado, lanzar nuevas ejecuciones, reintentar fallos y obtener estadísticas de la cola mediante lenguaje natural.

Por qué lo construí

Tras varios años liderando la ingeniería de plataformas para RPA empresarial (colas de UiPath activadas mediante AWS Lambda, ciclo de vida de robots/máquinas, administración de licencias e infraestructura), volvía siempre a la misma pregunta: ¿cómo sería si un LLM pudiera operar directamente esa cola, en lugar de que un humano consultara un panel y re-lanzara manualmente los trabajos fallidos?

Este proyecto es una versión generalizada y no propietaria de esa idea: un servidor MCP que expone las operaciones que cualquier cola de automatización necesita (listar, inspeccionar, lanzar, reintentar, estadísticas) para que un cliente LLM pueda razonar y gestionar trabajos de automatización de forma conversacional.

Utiliza una cola simulada en memoria, por lo que es seguro ejecutarlo y explorarlo de inmediato sin configuración. Sustituye job_queue.py por un backend real (API REST, base de datos, cliente de Orchestrator) para apuntar a un entorno de automatización en vivo.

Related MCP server: Hatchet MCP Server

Qué hace

Ejemplo de interacción (vía Claude)

Tú: ¿Qué hay fallido en la cola ahora mismo?

Claude: (llama a list_jobs con status_filter="failed") Dos trabajos han fallado: EligibilityCheck_Workflow en BOT-VM-02 (2 reintentos ya) y ExceptionHandling_Workflow en BOT-VM-04 (1 reintento). ¿Quieres que reintente alguno de ellos?

Tú: Reintenta el de elegibilidad.

Claude: (llama a retry_failed_job con job_id=2) Hecho — está de nuevo en la cola, ahora en el reintento n.º 3.

Primeros pasos

git clone https://github.com/<your-username>/automation-queue-mcp.git
cd automation-queue-mcp
python -m venv venv
source venv/bin/activate   # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
python server.py

Conectarlo a Claude Desktop

Añade el servidor a tu configuración de Claude Desktop (consulta examples/claude_desktop_config.json para una plantilla):

{
  "mcpServers": {
    "automation-queue": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/automation-queue-mcp/server.py"]
    }
  }
}

Reinicia Claude Desktop y las cinco herramientas anteriores estarán disponibles en la conversación.

Estructura del proyecto

automation-queue-mcp/
├── server.py              # MCP server + tool definitions
├── job_queue.py            # In-memory mock job queue (swap for a real backend)
├── requirements.txt
├── examples/
│   └── claude_desktop_config.json
└── LICENSE

Cómo ampliarlo

La clase simulada JobQueue en job_queue.py está intencionadamente aislada de la lógica del servidor MCP en server.py — para conectar esto a un sistema de automatización real, solo necesitas reimplementar los cinco métodos de JobQueue (list_jobs, get_job, queue_stats, trigger_job, retry_job) contra tu cola/API real. La capa de herramientas MCP no necesita cambiar.

Antecedentes

Creado por John Samuel Jacob David Ravichandran — experiencia como Technical Lead en automatización inteligente empresarial, ingeniería de plataformas y RPA en el sector sanitario. Más en LinkedIn.

Licencia

MIT — consulta LICENSE.