Skip to main content
Glama
johnSJ1112

automation-queue-mcp

by johnSJ1112

automation-queue-mcp

Сервер MCP (Model Context Protocol), который позволяет LLM вроде Claude просматривать очередь заданий автоматизации и управлять ею — выводить список заданий, проверять статус, запускать новые выполнения, повторять упавшие задания и получать общую статистику по очереди с помощью естественного языка.

Почему я это создал

За несколько лет руководства платформенной инженерией в области корпоративного RPA (очереди UiPath, запускаемые через AWS Lambda, жизненный цикл роботов/машин, администрирование лицензий и инфраструктуры) я постоянно возвращался к одному и тому же вопросу: как выглядела бы ситуация, если бы LLM мог напрямую управлять этой очередью, вместо того чтобы человек проверял дашборд и вручную перезапускал упавшие задания?

Этот проект — обобщённая, не проприетарная версия этой идеи: MCP-сервер, предоставляющий операции, которые нужны любой очереди автоматизации (список, просмотр, запуск, повтор, статистика), чтобы LLM-клиент мог анализировать задания автоматизации и управлять ими в диалоговом режиме.

Он использует имитированную очередь в памяти, так что его можно сразу и безопасно запустить и изучить без настройки. Замените job_queue.py на реальный бэкенд (REST API, базу данных, клиент Orchestrator), чтобы подключить его к работающей среде автоматизации.

Related MCP server: Hatchet MCP Server

Что он делает

Инструмент

Описание

list_jobs

Список заданий в очереди, опционально отфильтрованных по статусу (queued, running, completed, failed)

get_job_details

Полные сведения об одном задании, включая журналы его выполнения

trigger_job

Запускает новое задание для указанного рабочего процесса, опционально на конкретной машине

retry_failed_job

Повторно ставит в очередь задание, находящееся в статусе failed

get_queue_stats

Сводная статистика — количество по статусам, используемые в данный момент машины

Пример взаимодействия (через Claude)

Вы: Что сейчас в очереди в статусе failed?

Claude: (вызывает list_jobs с параметром status_filter="failed") Два задания завершились ошибкой: EligibilityCheck_Workflow на BOT-VM-02 (уже 2 повтора) и ExceptionHandling_Workflow на BOT-VM-04 (1 повтор). Хотите, я повторю одно из них?

Вы: Повтори то, что связано с eligibility.

Claude: (вызывает retry_failed_job с параметром job_id=2) Готово — оно снова в очереди, теперь повтор №3.

Начало работы

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

Подключение к Claude Desktop

Добавьте сервер в конфигурацию Claude Desktop (шаблон см. в examples/claude_desktop_config.json):

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

Перезапустите Claude Desktop, и перечисленные выше пять инструментов станут доступны в диалоге.

Структура проекта

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

Расширение

Имитируемый класс JobQueue в job_queue.py намеренно изолирован от логики MCP-сервера в server.py — чтобы подключить его к реальной системе автоматизации, вам достаточно переопределить пять методов JobQueue (list_jobs, get_job, queue_stats, trigger_job, retry_job) под вашу реальную очередь/API. Слой инструментов MCP менять не нужно.

Об авторе

Автор: Джон Сэмюэл Джейкоб Дэвид Равичандран — технический лидер с опытом в корпоративной интеллектуальной автоматизации, платформенной инженерии и RPA в здравоохранении. Подробнее на LinkedIn.

Лицензия

MIT — см. LICENSE.

A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • A
    license
    B
    quality
    D
    maintenance
    Enables AI assistants to manage BullMQ Redis-based job queues through natural language, supporting operations like job monitoring, queue control, and multi-instance Redis connections. Users can add, retry, promote, and clean jobs while accessing detailed job logs and queue statistics directly within the assistant.
    20
    58
    7
    MIT
  • A
    license
    A
    quality
    D
    maintenance
    Enables monitoring and debugging of Hatchet workflows and jobs through MCP clients like Claude Code. Users can list workflows, track run statuses, query queue metrics, and retrieve job results using natural language commands.
    6
    2
    MIT
  • A
    license
    B
    quality
    B
    maintenance
    Provides AI assistants with full access to Jenkins CI/CD systems, enabling querying, managing, and controlling Jenkins jobs, builds, nodes, and queues through natural language.
    22
    311
    1
    MIT

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Reliable async execution for agent tool calls: schema gating, retries, idempotency, audit trail.

  • Streamline your Attio workflows using natural language to search, create, update, and organize com…

  • Live SEO workflow tools for Claude Code, Codex, and AI agents.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/johnSJ1112/automation-queue-mcp'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server