silentwatch-mcp

監視ツールが検知できないcronの失敗をキャッチします。 スケジュール済みジョブの状態（実行状況、期限切れジョブ、終了コード0だが有用な出力がないサイレント障害）をClaudeやMCP対応エージェントに提供するMCPサーバーです。OpenClawスケジューラー、システムcron、systemdタイマーでそのまま動作します。

機能

スケジュール済みジョブを運用するチームなら、少なくとも一度は以下のような経験があるはずです：

• サイレント障害 — ジョブは実行され、終了コード0を返したが、有用な出力がなかった（Web検索cronが空の結果を返す、バックアップが0バイトのファイルを書き込む、本文に <no rows> と書かれたダイジェストメールが送信されるなど）。従来の監視ツールでは「正常」と判定されますが、データは壊れたままです。

• アラートなしの期限切れ — ジョブが3日間停止していたが、誰も監視していなかったため気づかなかった。

• 最終成功のドリフト — 1時間ごとに実行されるジョブが、過去12回の試行のうち1回しか成功していない。直近の実行が正常だったため、全員が健全だと誤認している。

• 監査証跡の欠落 — コンプライアンスチェックのために特定のジョブが最後に完了した日時を知る必要があるが、唯一の「ログ」である journalctl の出力が先週ローテーションされて消えてしまった。

silentwatch-mcp は、この可視性をAIエージェントが直接クエリできるMCPツールとして公開します。メトリクスパイプラインも、個別のダッシュボードも、SaaSのサブスクリプションも不要です。

> claude: which of my cron jobs have silent failures in the last 24 hours?
[MCP tool: find_silent_failures]
3 jobs flagged:
  • web-search-refresh — ran 12× successfully but output empty in 8 (66% silent fail rate)
  • daily-summary — ran 1× successfully (24× expected); output normal
  • audit-snapshot — last success 5 days ago, all subsequent runs returned exit 0 with empty body

silentwatch-mcp を選ぶ理由

既存のツール（Cronitor、Healthchecks.io、Datadog、Prometheus）が対応していない3つの機能を提供します：

1. 終了コードだけでなく、サイレント障害を検出。 従来のcron監視は 終了コード0 = 成功 と見なします。私たちは設定可能なルールに基づいて 出力 をチェックします：空の出力、過去の中央値と比較した長さの異常、終了コード0にもかかわらずstdoutに含まれるエラーキーワード、実行時間の異常など。「正常に実行された」はずなのに有用な結果を返さないジョブ、これこそが数週間も隠れ続ける障害モードです。私たちはこれをキャッチします。

2. MCPネイティブ、統合レイヤー不要。 Claude Desktop、Cline、Continue、OpenClawエージェントなど、MCP対応クライアントであれば直接クエリ可能です。Grafanaプラグインも、APIラッパーも、手動で解析するJSONも不要です。

3. 標準でマルチソース対応。 OpenClawネイティブのJSONLログ、システムcrontab (/etc/crontab + /etc/cron.d/* + ユーザーごとの crontab -l)、systemdタイマー (systemctl list-timers + journalctl) — これら4つのバックエンドがv0.3から同梱されているため、お使いのスケジューラーに関わらず silentwatch-mcp を実行できます。ベンダーロックインはありません。

Datadogでは過剰で、「月額0ドルのオープンソースMCP」が適正価格であるような、40ドルのVPSで運用するSMBセルフホストユーザー向けに構築されています。もちろん、エンタープライズ環境でもサイレント障害検出の価値は同様です。

ツール一覧

サーバーは以下のMCPツールを登録します（詳細は SPEC.md を参照）：

リソース：

• cron://jobs — すべてのジョブのリスト（マニフェスト）

• cron://job/{id} — 個別のジョブマニフェスト + 最近の実行履歴

• cron://run/{id} — 完全な出力を含む個別の実行インスタンス

プロンプト：

• diagnose-overdue — 期限切れジョブの診断プロンプトテンプレート

• summarize-cron-health — cronアクティビティと異常のデイリーダイジェスト

クイックスタート

v0.3 beta — 4つのバックエンドすべてを同梱 + cron-schedule解析 (croniter) によるリアルな期限切れ検出。 Mock、OpenClaw JSONL、crontab、systemdバックエンドはすべて本番環境対応済みです。74のテストを通過。v1.0に向けて仕上げの段階です：PyPIリリース、GitHub Actions CI、MCPレジストリへの登録。

インストール

pip install silentwatch-mcp  # not yet on PyPI; install from source for now:
pip install -e .

Claude Desktopの設定

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) または %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows) に追加してください：

{
  "mcpServers": {
    "silentwatch": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "silentwatch_mcp"],
      "env": {
        "SILENTWATCH_BACKEND": "mock"
      }
    }
  }
}

バックエンド（v0.3時点で4つすべて同梱）：

• SILENTWATCH_BACKEND=mock — サンプルデータを返します（開発時のデフォルト）

• SILENTWATCH_BACKEND=openclaw-jsonl — OpenClawのネイティブcron実行JSONLファイルを解析します（SILENTWATCH_OPENCLAW_LOGS にディレクトリを指定、デフォルトは ~/.openclaw/cron-runs/）。最もリッチなデータ（完全な実行履歴 + サイレント障害検出）が得られます。

• SILENTWATCH_BACKEND=crontab — /etc/crontab + /etc/cron.d/* + ユーザーcrontab (crontab -l) を解析します。最終実行は /var/log/syslog または /var/log/cron から推測されます（SILENTWATCH_SYSLOG で上書き可能）。

• SILENTWATCH_BACKEND=systemd — systemctl list-timers --all --output=json + journalctl -u <unit> を解析して実行履歴を取得します。OnCalendar= をスケジュールフィールドに反映します。

Mock以外のバックエンドは、基盤となるツールが存在しないプラットフォームやホストでは空の結果を正常に返すため、環境をまたいで設定をそのままにしておいても安全です。

Claude Desktopの再起動

サーバーは silentwatch として登録されます。テスト：

Show me all my cron jobs and their last-run status.

ロードマップ

お使いのスタックへの適応が必要ですか？

silentwatch-mcp は4つのバックエンド（mock、OpenClaw JSONL、crontab、systemd）を同梱しています。もしお使いのスケジューラーがAWS EventBridge、GCP Cloud Scheduler、Hangfire、Sidekiq、Temporal、Apache Airflow、Prefect、Dagster、あるいはカスタムジョブランナーなどであり、同様のサイレント障害検出MCP可視化が必要な場合は、カスタムMCP構築のエンゲージメントをご検討ください。

依頼方法：

1. 件名を Custom MCP Build inquiry として admin@pixelette.tech までメールしてください。

2. スケジューラースタックの概要（1段落）と検討中のティアを記載してください。

3. 2営業日以内に30分間のディスカバリーコールの日程を返信します。

このサーバーは、私が実施する本番AI監査の基礎となる手法である AI Production Discipline Framework の一部でもあります。

本番AI監査

本番環境でAIを運用しており、外部の専門家に準備状況のスコアリング、既存の障害パターンの特定、是正措置計画の策定を依頼したい場合、このMCPがそのサポートに役立ちます。スタンドアロンの監査サービス：

同じメールアドレス：admin@pixelette.tech（件名：AI audit inquiry）までご連絡ください。

貢献

プルリクエストを歓迎します。カスタムバックエンドを容易に追加できるよう、構造は意図的にフラットにしています。既存の例については src/silentwatch_mcp/backends/ を参照してください。

新しいバックエンドを追加するには：

1. backends/<your_backend>.py で CronBackend をサブクラス化する

2. list_jobs、get_job_runs、tail_logs を実装する

3. backends/__init__.py に登録する

4. tests/test_backend_<your_backend>.py にテストを追加する

バグ報告や機能リクエストはGitHubのIssueで受け付けています。

ライセンス

MIT — LICENSE を参照してください。

関連

• AI Production Discipline Framework — Notionテンプレート、$29

• SPEC.md — サーバー設計詳細

• Model Context Protocol — プロトコル概要

構築者：Temur Khan — 本番AIシステムの独立系専門家。 連絡先：admin@pixelette.tech