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FocusRoom MCP Server

by vedantatri
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Python
Hybrid

FocusRoom | 生产力代理

一个使用 Python、Streamlit、Groq、SQLite 和 MCP 构建的个人生产力工作区。它将任务管理、每日规划、持久记忆、多代理监督器和可选的电子邮件提醒整合在一个项目中。

功能

  • Streamlit 生产力仪表板

  • 创建、列出、筛选和完成任务

  • 任务优先级、截止日期、项目和状态

  • 在 productivity.db 中进行持久化 SQLite 存储

  • 每日计划和生产力报告

  • 保存和搜索个人记忆

  • 由 Groq 驱动的生产力助手

  • 用于任务、记忆和规划请求的多代理监督器

  • 为外部客户端提供 HTTP 工具的 MCP 服务器

  • 可选的自动电子邮件提醒

Related MCP server: Task API MCP

要求

  • Python 3.10 或更高版本

  • 用于 AI 功能的 Groq API 密钥

  • 用于电子邮件提醒的 Gmail SMTP 凭据或其他 SMTP 提供商

设置

1. 创建虚拟环境

PowerShell：

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1

如果 PowerShell 阻止当前会话的脚本执行：

Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy RemoteSigned
.\.venv\Scripts\Activate.ps1

2. 安装依赖

python -m pip install -r requirements.txt

3. 配置环境变量

将 .env.example 复制为 .env 并填写相应值：

Copy-Item .env.example .env

Groq 支持的代理所需：

GROQ_API_KEY=your_groq_api_key
GROQ_MODEL=openai/gpt-oss-120b

可选的 MCP 配置：

MCP_HOST=127.0.0.1
MCP_PORT=8000
MCP_API_KEY=local_or_remote_api_key

用于电子邮件提醒：

EMAIL_SENDER=your_email@gmail.com
EMAIL_RECIPIENT=recipient@example.com
EMAIL_PASSWORD=your_smtp_or_app_password
SMTP_SERVER=smtp.gmail.com
SMTP_PORT=587

不要提交 .env 或 API 凭据。它们已被 .gitignore 排除。

运行 Streamlit 应用

streamlit run streamlit_app.py

该应用提供以下部分：

  • 概览 - 任务指标、进行中的工作、每日快照和完成进度

  • 任务 - 创建和筛选任务，然后将任务标记为完成

  • 计划 - 查看当前每日计划和生产力报告

  • 记忆 - 保存和搜索持久上下文

  • 助手 - 向生产力监督器发送自然语言请求

运行 MCP 服务器

使用以下命令启动 Streamable HTTP MCP 服务器：

python -m orchestrator.mcp_server

默认情况下，它运行在 http://127.0.0.1:8000/mcp。

该服务器暴露以下工具：

  • productivity_assistant

  • create_task

  • list_tasks

  • update_task

  • complete_task

  • delete_task

  • save_memory

  • search_memory

  • daily_plan

  • productivity_report

将 MCP 服务器绑定到非本地主机时，请设置 MCP_API_KEY。远程请求必须使用 bearer 令牌：

Authorization: Bearer <MCP_API_KEY>

运行提醒

提醒工作进程会检查即将到来的任务并发送已配置的电子邮件通知：

python reminder_worker.py

提醒计划在工作进程中配置，支持在任务到期前 24 小时、1 小时和 15 分钟发送提醒。电子邮件提醒需要在 .env 中提供有效的 SMTP 设置。

运行测试

使用项目虚拟环境，以便 pytest 可用：

.\.venv\Scripts\python -m pytest -q

要运行特定的测试文件：

.\.venv\Scripts\python -m pytest -q test_multi_agent.py

要在不启动应用的情况下检查 Python 语法：

.\.venv\Scripts\python -m compileall streamlit_app.py orchestrator

项目结构

Productivity_Agent/
|-- streamlit_app.py              # Streamlit user interface
|-- requirements.txt              # Python dependencies
|-- .env.example                  # Environment variable template
|-- productivity.db               # Local SQLite database, generated locally
|-- reminder_service.py           # Reminder service implementation
|-- reminder_worker.py            # Continuous reminder worker
|-- orchestrator/
|   |-- agent.py                  # Core task, memory, plan, and report logic
|   |-- database.py               # SQLite persistence layer
|   |-- orchestrator.py           # Multi-agent supervisor
|   |-- mcp_server.py             # MCP HTTP server and tools
|   |-- memory_agent.py           # Memory agent adapter
|   |-- planning_agent.py         # Planning agent adapter
|   |-- task_agent.py             # Task agent adapter
|-- test_*.py                     # Project tests

数据与安全说明

  • 任务和记忆存储在本地 SQLite 中。

  • .env 包含机密信息，必须保持私密。

  • 对于 Gmail，请在需要时使用应用专用密码，而不是您的主账户密码。

  • 当服务器暴露在 localhost 之外时，需要 MCP API 密钥。

  • 如果本地任务和记忆历史很重要，请备份 productivity.db。

故障排除

无法识别 pytest

通过虚拟环境运行 pytest：

.\.venv\Scripts\python -m pytest -q

应用启动但助手不可用

检查 .env 是否存在并包含有效的 GROQ_API_KEY，然后重启 Streamlit。

Streamlit 报告 missing ScriptRunContext

当直接使用 python -c 导入 Streamlit 模块时会出现此警告。请使用 streamlit run streamlit_app.py 启动应用程序以正常操作。

编译正常但测试在收集阶段失败

收集错误意味着 pytest 无法完成测试导入。请先阅读报告的第一个异常，并修复该依赖项或构造函数不匹配的问题，然后再评估其余测试。

This server cannot be deployed

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Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues

Resources

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