automation-queue-mcp

Claude와 같은 LLM이 자동화 작업 큐를 검사하고 제어할 수 있게 해주는 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다 — 작업 나열, 상태 확인, 새 실행 트리거, 실패 재시도, 큐 전체 통계를 자연어로 가져옵니다.

만든 이유

엔터프라이즈 RPA를 위한 플랫폼 엔지니어링(UiPath 큐를 AWS Lambda로 트리거, 로봇/머신 수명주기, 라이선스 및 인프라 관리)을 수년간 이끌면서, 저는 같은 질문으로 계속 돌아갔습니다. 인간이 대시보드를 확인하고 실패한 작업을 수동으로 다시 트리거하는 대신, LLM이 실제로 그 큐를 직접 조작한다면 어떤 모습일까?

이 프로젝트는 그 아이디어의 일반화되고 비독점적인 버전입니다 — 모든 자동화 큐에 필요한 작업(목록, 검사, 트리거, 재시도, 통계)을 노출하는 MCP 서버로, LLM 클라이언트가 자동화 작업을 대화형으로 추론하고 관리할 수 있게 해줍니다.

인메모리 목(mock) 큐를 사용하므로 별도의 설정 없이 바로 안전하게 실행하고 탐색할 수 있습니다. 실제 자동화 환경에 연결하려면 job_queue.py를 실제 백엔드(REST API, 데이터베이스, Orchestrator 클라이언트)로 교체하세요.

Related MCP server: Hatchet MCP Server

제공 기능

상호작용 예시 (Claude 사용)

사용자: 지금 큐에서 실패한 게 뭐야?

Claude: (status_filter="failed"로 list_jobs 호출) 두 작업이 실패했습니다: BOT-VM-02의 EligibilityCheck_Workflow(이미 2회 재시도)와 BOT-VM-04의 ExceptionHandling_Workflow(1회 재시도). 둘 중 하나를 재시도할까요?

사용자: 자격 확인 작업을 재시도해 줘.

Claude: (job_id=2로 retry_failed_job 호출) 완료했습니다 — 다시 큐에 들어갔고, 이제 3번째 재시도입니다.

시작하기

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

Claude Desktop에 연결하기

Claude Desktop 구성에 서버를 추가하세요(템플릿은 examples/claude_desktop_config.json 참조):

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

Claude Desktop을 다시 시작하면 위의 다섯 가지 도구를 대화에서 사용할 수 있습니다.

프로젝트 구조

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

확장하기

job_queue.py의 목(mock) JobQueue 클래스는 의도적으로 server.py의 MCP 서버 로직과 분리되어 있습니다 — 실제 자동화 시스템에 연결하려면 JobQueue의 다섯 가지 메서드(list_jobs, get_job, queue_stats, trigger_job, retry_job)를 실제 큐/API에 맞게 다시 구현하기만 하면 됩니다. MCP 도구 계층은 변경할 필요가 없습니다.

배경

John Samuel Jacob David Ravichandran 제작 — 엔터프라이즈 지능형 자동화, 플랫폼 엔지니어링, 헬스케어 RPA 분야의 테크니컬 리드 경력. 자세한 내용은 LinkedIn에서 확인하세요.

라이선스

MIT — LICENSE 참조.