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AI 工作台进度监控平台 (ai-progress-monitor)

🙋 拷贝话术:想接入新工作台时,把下方「话术」直接粘贴给那个 AI 即可;想接入的 AI 是 Codex/Claude/Clacky,可改用「自动配置」。详见文末「一键接入」。

统一监控多个 AI 工作台(Codex / Cursor / Claude Code / OpenCode 等)的任务进度。 各工作台通过 MCP 协议上报任务与关键节点,你在一个网页看板上实时查看, 关键节点(里程碑/成功/失败)自动弹出 macOS 系统通知横幅。

Codex ──┐
Cursor ─┤─ MCP (record_task / update_progress / log_node)
Claude ─┼──────────────────────────►  mcp_server.py  ─►  SQLite
OpenCode┘                                                  │
                                                      ┌─────▼─────┐
                                                   FastAPI + SSE │
                                                      ┌──────────┴────────┐
                                                      │  网页看板          │
                                                      │  localhost:8777   │
                                                      └───────────────────┘

🪄 直接粘贴的话术

用在任意 AI 工作台(Codex / Cursor / Claude / OpenCode / Clacky …)。只要那个工作台已挂载本 MCP(工具:record_taskupdate_progresslog_nodelist_tasks),把下面这段整段粘贴给它即可,它会从此每个会话自动上报

从现在起,请在每个会话中自动通过 ai-progress-monitor MCP 上报你的任务进度,
无需我每次提醒。规则如下:
1. 会话开始、或接手一个长任务时:调用 record_task
   (task_id=你所属工作台名-短序号,agent=你所属工作台名,name=任务名,stage=starting)
2. 推进到新阶段或进度变化时:调用 update_progress(progress=0-100,stage=coding/testing/deploying 等)
3. 到达重要节点时:调用 log_node(node_type=step 或 milestone,message=简短中文描述)
4. 任务完成:调用 log_node(node_type=success);失败:调用 log_node(node_type=failed)
   注:milestone / success / fail 会自动触发系统通知并更新任务状态。
判断标准:不要等我要求才上报,做了实质工作就自动上报。
若 MCP 工具暂时不可用,静默跳过,不要阻塞主任务。

Related MCP server: agent-comm

功能

  • MCP 上报record_task / update_progress / log_node / list_tasks 四个工具

  • 实时看板:SSE 秒级刷新(带心跳保活),断线自动切前端兜底轮询,无需手动刷新

  • 一键接入setup_agents.py 自动给各工作台配好 MCP

  • 开机自启:LaunchAgent 开机拉起 + 崩溃自愈

  • 节点时间线:点击任务卡片查看其完整执行节点记录

  • 系统通知milestone / success / fail 节点触发 macOS 横幅通知

快速开始

1. 安装依赖(推荐 uv)

uv venv .venv
uv pip install "mcp[cli]" fastmcp fastapi uvicorn

或用 pip:

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install "mcp[cli]" fastmcp fastapi uvicorn

2. 启动看板

cd ai-progress-monitor
.venv/bin/python server/dashboard.py

浏览器打开 http://127.0.0.1:8777

3. 一键自动配置各工作台 MCP

.venv/bin/python scripts/setup_agents.py     # 探测并配置所有已安装工作台
.venv/bin/python scripts/setup_agents.py --report   # 只查看安装/配置状态
.venv/bin/python scripts/setup_agents.py --codex --cursor --claude  # 只配指定的工作台

自动识别 codex / cursor / claude / opencode,逐个写入对应 MCP 配置 (.codex/mcp.json.cursor/mcp.jsonclaude mcp addopencode.json), 幂等执行、不重复写入。

4. macOS 开机自启(可选)

cp scripts/com.mxppxm.ai-progress-monitor.plist ~/Library/LaunchAgents/
launchctl load -w ~/Library/LaunchAgents/com.mxppxm.ai-progress-monitor.plist

启动即托;KeepAlive 让服务崩溃后自动拉起。scripts/run_dashboard.sh 负责杀掉旧进程并重启。

5. 接入工作台

client-configs/ 下各文件的截图式配置,替换其中 /path/to/ai-progress-monitor 为你的实际路径。

工作台上报约定(写给 AI 的通用指令)

让任何接入的 AI 遵守:

长任务开始调用 record_task(task_id=工作台名-序号, agent=工作台名, name=任务名) 阶段切换调用 update_progress(progress=0-100, stage=coding/testing/deploying) 重要节点调用 log_node(step/milestone/success/fail,milestone 与 success/fail 会触发系统通知)

目录结构

server/
  db.py            SQLite 数据层
  mcp_server.py    MCP stdio 上报服务
  dashboard.py     FastAPI 看板后端 + SSE
  notify.py        macOS 系统通知
dashboard/
  index.html      看板页面
  styles.css
  app.js          实时逻辑(SSE + 兜底轮询)
client-configs/   Codex/Cursor/Claude/OpenCode 接入说明
scripts/
  setup_agents.py           一键自动配置各工作台 MCP
  run_dashboard.sh          看板启动辅助脚本
  com.mxppxm...plist        macOS launchd 自启配置模板
  sse_live_test.py          SSE 实时推送端到端验证脚本
data/             SQLite 数据库(自动生成)

Roadmap(二期可选)

  • 桌面浮动栏

  • 手机推送

  • 任务聚合统计图

F
license - not found
-
quality - not tested
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
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