de en es ja ko ru zh

Qontinui MCP Server

Name: Qontinui MCP Server
Author: qontinui

by qontinui

Overview Schema Source Related Servers Discussions Admin

Python

Local

qontinui-mcp

Легковесный MCP-сервер для Qontinui Runner — обеспечивает визуальную автоматизацию на базе ИИ.

Установка

pip install qontinui-mcp

Related MCP server: UI Bridge MCP

Быстрый старт

Запустите Qontinui Runner (десктопное приложение)
Настройте ваш ИИ-клиент (Claude Desktop, Claude Code, Cursor и т.д.)

Добавьте в конфигурацию MCP:

{
  "mcpServers": {
    "qontinui": {
      "command": "qontinui-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

Запускайте рабочие процессы через ИИ

Теперь ИИ может:

Загружать файлы конфигурации рабочих процессов
Запускать визуальные сценарии автоматизации
Отслеживать статус выполнения
Управлять выбором монитора

Конфигурация

Переменные окружения:

Переменная	Описание	По умолчанию
`QONTINUI_RUNNER_HOST`	Адрес хоста Runner	Автоопределение (с поддержкой WSL)
`QONTINUI_RUNNER_PORT`	HTTP-порт Runner	`9876`
`QONTINUI_RESULTS_DIR`	Директория для результатов автоматизации	`.automation-results`
`QONTINUI_DEV_LOGS_DIR`	Директория для логов разработки	`.dev-logs`

Функциональность

Область A: Потоковая передача событий SSE

Потоковая передача событий в реальном времени через Server-Sent Events (SSE) для мониторинга выполнения рабочих процессов.

Эндпоинт: /sse/events

Использование клиентом:

from qontinui_mcp.client import QontinuiClient

client = QontinuiClient()

def handle_event(event: dict):
    print(f"Event: {event['event_type']} - {event}")

await client.subscribe_events(callback=handle_event, timeout=60)

Типы событий:

qontinui/execution_started - Начало рабочего процесса
qontinui/execution_progress - Завершение шага
qontinui/execution_completed - Завершение рабочего процесса
qontinui/test_started - Начало теста
qontinui/test_completed - Завершение теста
qontinui/image_recognition - Совпадение найдено/не найдено
qontinui/error - Возникла ошибка
qontinui/warning - Некритическая проблема

Область B: Промпты MCP

Параметризованные шаблоны промптов для типичных задач автоматизации. Промпты агрегируют контекст от Runner для предоставления структурированных рабочих процессов отладки, анализа и верификации.

Промпт	Описание	Аргументы
`debug_test_failure`	Анализ сбоя теста со структурированным подходом к отладке	`test_id` (обязательно), `include_screenshots`
`analyze_screenshot`	Визуальный анализ скриншота для верификации UI	`screenshot_id` (обязательно), `focus_area`
`fix_playwright_failure`	Структурированный рабочий процесс для исправления сбоя теста Playwright	`spec_name` (обязательно), `error_message`
`verify_workflow_state`	Проверка соответствия текущего состояния GUI ожидаемому состоянию процесса	`state_name` (обязательно), `workflow_name`
`create_verification_test`	Генерация теста верификации для поведения UI	`behavior_description` (обязательно), `test_type`
`analyze_automation_run`	Обзор результатов запуска автоматизации и выявление проблем	`run_id`, `focus_on_failures`
`debug_image_recognition`	Отладка проблем сопоставления шаблонов и распознавания изображений	`template_name`, `last_n_attempts`
`summarize_task_progress`	Сводка статуса задачи с прогрессом выполнения	`task_run_id`
`analyze_verification_failure`	Анализ причин сбоя критерия верификации	`task_id` (обязательно), `criterion_id`
`create_verification_plan`	Генерация плана верификации для функции	`feature_description` (обязательно), `strategy`

Область C: Кэширование инструментов

Кэширование инструментов на основе версий для оптимизации запросов списка инструментов MCP.

Эндпоинт: /tool-version

Ответ:

{
  "version": "abc123...",
  "tool_count": 35,
  "test_count": 12
}

MCP-сервер кэширует инструменты и аннулирует кэш, когда:

Изменяется версия инструментов Runner (загружена конфигурация, добавлены/удалены тесты)
Кэш старше 5 минут (резервный вариант)

Область E: Система разрешений

Детализированный контроль разрешений для вызовов инструментов, вдохновленный системой разрешений OpenCode.

Уровни разрешений:

Уровень	Описание	Пример инструментов
`READ_ONLY`	Безопасные операции, только чтение данных	`get_executor_status`, `list_monitors`, `read_runner_logs`
`EXECUTE`	Операции запуска рабочих процессов или тестов	`run_workflow`, `execute_test`, `execute_python`
`MODIFY`	Операции изменения данных	`create_test`, `update_test`, `load_config`
`DANGEROUS`	Операции, которые могут нарушить выполнение	`stop_execution`, `restart_runner`

Конфигурация:

from qontinui_mcp.permissions import get_permission_service, PermissionLevel

service = get_permission_service()

# Auto-approve only read operations (default)
service.configure(auto_approve_levels={PermissionLevel.READ_ONLY})

# Auto-approve all operations (trusted context)
service.auto_approve_all()

# Custom permission handler
service.on_request = lambda req: input(f"Allow {req.tool_name}? (y/n)") == "y"

Область F: Ресурсы MCP

Доступ к данным только для чтения через схему URI для доступа к данным Runner.

Схема URI: qontinui://{type}/{id}

Типы ресурсов:

Шаблон URI	Описание	MIME-тип
`qontinui://config/current`	Текущая загруженная конфигурация рабочего процесса	`application/json`
`qontinui://logs/{type}`	Лог-файлы JSONL (общие, действия, распознавание изображений, playwright)	`application/jsonl`
`qontinui://screenshots/{id}`	Метаданные скриншотов и пути к файлам	`image/png`
`qontinui://tests/{id}`	Определения тестов верификации	`application/json`
`qontinui://dom/{id}`	HTML-контент захвата DOM	`text/html`
`qontinui://task-runs/{id}`	Детали запуска задачи	`application/json`

Область G: Выполнение Python в строке

Выполнение произвольного кода Python с опциональной изоляцией зависимостей через uvx.

Инструмент: execute_python

Параметры:

code (обязательно): Код Python для выполнения
dependencies: Список пакетов pip для установки
timeout_seconds: Тайм-аут выполнения (по умолчанию: 30)
working_directory: Рабочая директория для выполнения

Пример:

# Simple calculation
result = await client.execute_python(
    code="return {'sum': 1 + 2, 'product': 3 * 4}"
)
# result.data["return_value"] == {"sum": 3, "product": 12}

# With dependencies
result = await client.execute_python(
    code="""
    import requests
    resp = requests.get('https://api.example.com/data')
    return resp.json()
    """,
    dependencies=["requests"],
)

Область H: Создание агентов

Иерархическая декомпозиция задач путем создания под-агентов с узкоспециализированными задачами.

Инструмент: spawn_sub_agent

Параметры:

task (обязательно): Описание задачи для под-агента
tools: Список имен инструментов, к которым ограничен доступ под-агента
max_iterations: Максимальное количество итераций (по умолчанию: 10)
context: Дополнительный контекст для предоставления

Пример:

result = await client.spawn_sub_agent(
    task="Verify that the login form works correctly",
    tools=["run_workflow", "capture_screenshot", "execute_test"],
    max_iterations=5,
    context="The login page is at /login with username and password fields."
)

Доступные инструменты

Основные инструменты

Инструмент	Разрешение	Описание
`get_executor_status`	READ_ONLY	Получить статус Runner
`list_monitors`	READ_ONLY	Список доступных мониторов
`load_config`	MODIFY	Загрузить файл конфигурации рабочего процесса
`ensure_config_loaded`	MODIFY	Загрузить конфигурацию, если она еще не загружена
`get_loaded_config`	READ_ONLY	Получить информацию о загруженной конфигурации
`run_workflow`	EXECUTE	Запустить рабочий процесс по имени
`stop_execution`	DANGEROUS	Остановить текущее выполнение

Инструменты управления задачами

Инструмент	Разрешение	Описание
`get_task_runs`	READ_ONLY	Получить все запуски задач
`get_task_run`	READ_ONLY	Получить детали конкретного запуска задачи
`get_task_run_events`	READ_ONLY	Получить события для запуска задачи
`get_task_run_screenshots`	READ_ONLY	Получить скриншоты для запуска задачи
`get_task_run_playwright_results`	READ_ONLY	Получить результаты Playwright для запуска задачи
`migrate_task_run_logs`	EXECUTE	Мигрировать логи JSONL в SQLite

Инструменты запуска автоматизации

Инструмент	Разрешение	Описание
`get_automation_runs`	READ_ONLY	Получить недавние запуски автоматизации
`get_automation_run`	READ_ONLY	Получить детали конкретного запуска автоматизации

Инструменты управления тестами

Инструмент	Разрешение	Описание
`list_tests`	READ_ONLY	Список всех тестов верификации
`get_test`	READ_ONLY	Получить тест по ID
`execute_test`	EXECUTE	Выполнить тест верификации
`list_test_results`	READ_ONLY	Список результатов тестов
`get_test_history`	READ_ONLY	Получить сводку истории тестов
`create_test`	MODIFY	Создать новый тест верификации
`update_test`	MODIFY	Обновить существующий тест
`delete_test`	MODIFY	Удалить тест верификации

Типы тестов:

playwright_cdp - Утверждения DOM браузера с использованием Playwright
qontinui_vision - Визуальная верификация с использованием распознавания изображений
python_script - Пользовательская логика верификации на Python
repository_test - Запуск pytest, Jest или других тестовых фреймворков

Инструменты логирования

Инструмент	Разрешение	Описание
`list_screenshots`	READ_ONLY	Список доступных скриншотов
`read_runner_logs`	READ_ONLY	Чтение лог-файлов JSONL Runner

Типы логов:

general - Общие события исполнителя
actions - События действий/дерева рабочего процесса
image-recognition - Результаты распознавания изображений с деталями совпадений
playwright - Результаты выполнения тестов Playwright

Инструменты захвата DOM

Инструмент	Разрешение	Описание
`list_dom_captures`	READ_ONLY	Список захватов DOM
`get_dom_capture`	READ_ONLY	Получить метаданные захвата DOM
`get_dom_capture_html`	READ_ONLY	Получить HTML-контент захвата DOM

Инструменты AWAS (AI Web Action Standard)

Инструменты для взаимодействия с веб-сайтами, поддерживающими стандарт AWAS.

Инструмент	Разрешение	Описание
`awas_discover`	EXECUTE	Обнаружить манифест AWAS для веб-сайта
`awas_check_support`	READ_ONLY	Проверить, поддерживает ли веб-сайт AWAS
`awas_list_actions`	READ_ONLY	Список доступных действий AWAS
`awas_execute`	EXECUTE	Выполнить действие AWAS

Продвинутые инструменты

Инструмент	Разрешение	Описание
`execute_python`	EXECUTE	Выполнить встроенный код Python
`spawn_sub_agent`	EXECUTE	Создать под-агента с конкретной задачей

Пример использования

Базовое выполнение рабочего процесса

# In an AI conversation:
"Load the config at /path/to/workflow.json and run the 'login_test' workflow on the left monitor"

Верификация на основе тестов

# Create a verification test
"Create a Playwright test that verifies the login button is visible and enabled"

# Execute the test
"Run the login_button_visible test and show me the results"

# Debug failures
"Use the debug_test_failure prompt for test abc123 with screenshots"

Анализ автоматизации

# Analyze a failed automation run
"Analyze the most recent automation run and identify why it failed"

# Debug image recognition
"Debug the template matching for the 'submit_button' template"

Разработка

# Clone
git clone https://github.com/qontinui/qontinui-mcp
cd qontinui-mcp

# Install dependencies
poetry install

# Run server locally
poetry run qontinui-mcp

# Run type checking
poetry run mypy src/

# Run linting
poetry run ruff check src/

Архитектура

qontinui-mcp (MCP Server)
    |
    v
QontinuiClient (HTTP Client)
    |
    v
qontinui-runner (Desktop App, port 9876)
    |
    v
Python Subprocess (Qontinui Execution)

MCP-сервер — это тонкая обертка, которая:

Предоставляет возможности Runner через протокол MCP
Обеспечивает контроль разрешений для вызовов инструментов
Кэширует определения инструментов для производительности
Агрегирует контекст для структурированных промптов
Передает события через SSE для мониторинга в реальном времени

Лицензия

Лицензировано в соответствии с GNU Affero General Public License v3.0 или более поздней версии (AGPL-3.0-or-later). См. LICENSE для получения полных условий.

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityMaintained

ResponsivenessNo issues

Resources

GitHub Repository

Need Help?

Related Servers

Related MCP Connectors

studioOAuth
io.kaitoi
Build and run visual creative-production workflows from your AI agent.
AI & Machine Learning Design Tools App Automation
2
PlayrunnerOAuth
dev.playrunner
Discover Playwright workflows, start runs, and inspect results in Playrunner Cloud.
Browser Automation Testing & QA Tools
13
DobbyOAuth
io.github.gil-dobby
Connect, monitor, and control AI agents — tasks, approvals, schedules, and governance.
Agent Orchestration Autonomous Agents Monitoring
2
Goodeye AOAuth
dev.goodeye
Design, save, and run outcome-aligned AI workflows and verifiers, with reliable image output.
Agent Orchestration AI & Machine Learning Image & Video Processing
8024

Related MCP Servers

Qontinui Web MCP Server
App Automation Project Management
qontinui
A
license
Not graded
quality
C
maintenance
Enables AI assistants to create and manage visual automation configurations, workflows, and UI states through the Qontinui API. It supports project management, workflow execution, and configuration handling for automated web interactions.
Updated 2 months ago (2026-08-18 03:25 UTC)
AGPL 3.0
UI Bridge MCP
Testing & QA Tools App Automation
qontinui
A
license
Not graded
quality
B
maintenance
Enables AI to inspect and interact with UI elements, supporting control mode for the runner's own UI and SDK mode for external applications.
Updated 4 days ago (2026-10-17 20:22 UTC)
MIT
qontinui-lib-mcpofficial
OS Automation App Automation Testing & QA Tools
qontinui
A
license
Not graded
quality
C
maintenance
Enables AI-powered visual automation workflows by providing tools for searching nodes, creating and validating workflows, and executing automation scripts via natural language.
Updated 2 months ago (2026-09-01 14:19 UTC)
AGPL 3.0
winagent
App Automation Autonomous Agents
ZYYDI1959
A
license
Not graded
quality
A
maintenance
Enables MCP-compatible AI platforms to see the screen and operate any desktop software through real mouse clicks, text input, key presses, and scripted scenario execution.
Updated 2 months ago (2026-08-27 02:12 UTC)
MIT