День 18. MCP-планировщик и фоновые задачи

Готовый учебный проект: MCP-сервер принимает задания, фоновый worker выполняет их по расписанию, а все данные и результаты сохраняются в SQLite.

Проект работает локально и не требует API-ключей или платных запросов.

Что реализовано

• одноразовые и повторяющиеся напоминания;

• периодический сбор числовых метрик;

• регулярная агрегированная сводка;

• хранение заданий, запусков, метрик и уведомлений в SQLite;

• восстановление просроченных заданий после перезапуска;

• атомарный захват заданий и защита от повторной записи результата двумя worker-процессами;

• управление заданиями: список, просмотр, пауза, продолжение и отмена;

• MCP через stdio или Streamable HTTP;

• режим постоянной работы с автоматическим перезапуском;

• полностью локальные тесты и короткая демонстрация.

Related MCP server: Schedule Task MCP

Как это устроено

MCP-клиент
    │ создаёт задания / читает результаты
    ▼
MCP-сервер ───────► SQLite ◄─────── фоновый worker
                       │                 │
                       ├─ задания        ├─ проверяет расписание
                       ├─ метрики        ├─ выполняет задания
                       ├─ запуски        └─ сохраняет результаты
                       └─ уведомления

Если MCP-клиент отключён, напоминание или сводка не теряются. Worker сохраняет их в SQLite, а клиент получает их при следующем вызове get_notifications.

Быстрый запуск в PowerShell

Откройте PowerShell и выполните:

cd "$env:USERPROFILE\Desktop\day-18-mcp-scheduler"

# Нужно только если Windows запрещает запуск локальных ps1-файлов.
Set-ExecutionPolicy -Scope Process Bypass

.\scripts\setup.ps1
.\scripts\test.ps1
.\scripts\demo.ps1

Что произойдёт:

1. setup.ps1 создаст отдельное Python-окружение .venv и установит зависимости.

2. test.ps1 проверит базу, расписание, агрегацию и восстановление.

3. demo.ps1 за несколько секунд создаст reminder, сборщик и summary, затем покажет JSON-результат.

Запуск MCP-сервера

Вариант 1: Streamable HTTP

.\scripts\run-mcp.ps1

Адрес MCP-сервера:

http://127.0.0.1:8000/mcp

В этом режиме MCP-сервер и worker работают вместе. Пока окно PowerShell открыто, задания выполняются по расписанию.

Вариант 2: stdio

.\scripts\run-mcp.ps1 -Transport stdio

stdio обычно запускает сам MCP-клиент. Такой процесс остановится вместе с клиентом, поэтому для постоянной работы удобнее HTTP-режим.

Только фоновый worker

.\scripts\run-worker.ps1

Это полезно, если MCP-сервер и worker нужно держать в разных процессах. Они используют один файл data\scheduler.db.

Режим 24/7

.\scripts\run-24x7.ps1

Скрипт держит HTTP-сервер и worker запущенными и перезапускает процесс после сбоя. Для остановки нажмите Ctrl+C.

Важно: на обычном компьютере «24/7» означает, что Windows включена, не находится в спящем режиме и окно PowerShell не закрыто. Для сервера или Docker используйте:

docker compose up -d --build
docker compose logs -f

В compose.yaml включён restart: unless-stopped, а SQLite хранится в отдельном Docker volume.

Сервер по умолчанию доступен только на 127.0.0.1. Не публикуйте его через 0.0.0.0 в интернет без аутентификации на reverse proxy и правил firewall. Защита от DNS rebinding включена явно. Для разрешённого внешнего домена задайте SCHEDULER_ALLOWED_HOSTS и SCHEDULER_ALLOWED_ORIGINS списками через запятую.

Проверка живого MCP-запроса

В первом окне PowerShell запустите сервер:

.\scripts\run-mcp.ps1

Во втором окне выполните:

.\scripts\smoke-live.ps1

Проверка подключится к /mcp, покажет список инструментов, создаст быстрое напоминание и дождётся сохранённого уведомления.

Чтобы вызывать отдельные MCP-инструменты прямо из PowerShell, используйте обёртку scripts\call-tool.ps1. Сервер должен быть запущен в другом окне.

.\scripts\call-tool.ps1 -Tool list-tools
.\scripts\call-tool.ps1 -Tool scheduler_status

Команды PowerShell для функций программы

1. Отложенное напоминание

Напоминание через 60 секунд:

.\scripts\call-tool.ps1 -Tool schedule_reminder -Arguments '{"message":"Проверить отчёт","delay_seconds":60}'

Или в заданное время (нужен часовой пояс):

.\scripts\call-tool.ps1 -Tool schedule_reminder -Arguments '{"message":"Начать встречу","run_at":"2026-09-24T10:00:00+03:00"}'

2. Повторяющееся напоминание

Повторять каждые 3600 секунд, всего 5 раз:

.\scripts\call-tool.ps1 -Tool schedule_reminder -Arguments '{"name":"Перерыв","message":"Пора размяться","delay_seconds":10,"repeat_seconds":3600,"max_runs":5}'

3. Периодический сбор метрики

Собирать значение orders раз в 10 секунд; значения будут 10, 12, 14 и 16:

.\scripts\call-tool.ps1 -Tool schedule_metric_collection -Arguments '{"metric":"orders","interval_seconds":10,"initial_value":10,"increment":2,"max_runs":4}'

4. Регулярная сводка

Сводка по orders каждые 60 секунд за последний час:

.\scripts\call-tool.ps1 -Tool schedule_summary -Arguments '{"metric":"orders","interval_seconds":60,"lookback_seconds":3600}'

5. Записать метрику вручную

.\scripts\call-tool.ps1 -Tool record_metric -Arguments '{"metric":"orders","value":42,"labels":{"source":"manual"}}'

6. Посмотреть список заданий

.\scripts\call-tool.ps1 -Tool list_jobs -Arguments '{"limit":100}'

В ответе каждого задания есть поле id; оно понадобится для управления.

7. Посмотреть, приостановить, возобновить или отменить задание

Скопируйте UUID из поля id и вставьте его без символов < и >. Например, возьмём активное задание из списка:

$jobId = "3c3ee3ac-22ea-4326-aa62-c82e0a1b5a21"
$jobArgs = @{ job_id = $jobId } | ConvertTo-Json -Compress

.\scripts\call-tool.ps1 -Tool get_job -Arguments $jobArgs
.\scripts\call-tool.ps1 -Tool pause_job -Arguments $jobArgs
.\scripts\call-tool.ps1 -Tool resume_job -Arguments $jobArgs
.\scripts\call-tool.ps1 -Tool cancel_job -Arguments $jobArgs

Возобновить можно только задание в статусе paused. Выполненное (completed) или отменённое (cancelled) задание повторно запустить нельзя. cancel_job отменяет следующие запуски периодического задания.

8. Получить уведомления и готовые сводки

.\scripts\call-tool.ps1 -Tool get_notifications -Arguments '{"unread_only":true,"limit":100}'

Чтобы сразу пометить полученные уведомления прочитанными, добавьте "mark_read":true.

9. Посчитать агрегат

.\scripts\call-tool.ps1 -Tool get_aggregate -Arguments '{"metric":"orders"}'

Можно ограничить период, передав since и until в ISO 8601 с часовым поясом.

10. История запусков и статус базы

.\scripts\call-tool.ps1 -Tool get_executions -Arguments '{"limit":100}'
.\scripts\call-tool.ps1 -Tool scheduler_status
.\scripts\status.ps1

11. Восстановление после перезапуска

Worker запускается вместе с HTTP MCP-сервером. Нажмите Ctrl+C, чтобы его остановить, затем снова выполните run-mcp.ps1 или run-24x7.ps1. Задания, метрики и уведомления останутся в data\scheduler.db.

12. Очистка старой истории

Worker автоматически очищает метрики и историю запусков старше 30 дней; старые прочитанные уведомления тоже удаляются. Чтобы изменить срок в текущем окне PowerShell перед запуском сервера:

$env:SCHEDULER_RETENTION_DAYS = "7"
.\scripts\run-mcp.ps1

Значение 0 выключает автоматическую очистку.

MCP-инструменты

Все ответы инструментов структурированы как JSON.

Пример сценария для агента

Попросите подключённого MCP-агента:

1. Создай сбор метрики orders каждые 5 секунд:
   initial_value=10, increment=2, max_runs=5.
2. Создай summary по orders каждые 15 секунд за последние 60 секунд.
3. Через 20 секунд покажи get_notifications и get_aggregate для orders.

Ожидаемый рост метрики:

10 → 12 → 14 → 16 → 18

Итоговый агрегат:

{
  "count": 5,
  "sum": 70.0,
  "average": 14.0,
  "minimum": 10.0,
  "maximum": 18.0
}

Формат времени

Для run_at, recorded_at, since и until нужен ISO 8601 с часовым поясом:

2026-09-23T18:00:00+03:00
2026-09-23T15:00:00Z

Время без Z или смещения отклоняется, чтобы напоминание не сработало в неверный момент. В SQLite всё хранится в UTC.

Что происходит после простоя

• одноразовое просроченное задание выполнится после запуска worker;

• у периодического задания выполняется один актуальный запуск;

• сотни пропущенных интервалов не создают «лавину» запусков;

• следующий запуск рассчитывается от расписания, а не от времени окончания, поэтому интервалы не дрейфуют;

• lease в SQLite позволяет другому worker продолжить задание после аварии первого процесса.

По умолчанию worker раз в час удаляет метрики и историю запусков старше 30 дней, а также старые прочитанные уведомления. Непрочитанные reminders и summaries не удаляются. Срок меняется через SCHEDULER_RETENTION_DAYS; значение 0 отключает очистку. Демо использует очень короткие интервалы только для быстрой проверки — для постоянной работы выбирайте разумный интервал и max_runs.

Файлы данных

По умолчанию база находится здесь:

data\scheduler.db

Можно указать другой файл только для текущего окна PowerShell:

$env:SCHEDULER_DB_PATH = "C:\scheduler-data\scheduler.db"
.\scripts\run-mcp.ps1

Текущий статус базы:

.\scripts\status.ps1

Файлы .db, .db-wal и .db-shm исключены из Git.

Выгрузка на GitHub

Создайте на GitHub пустой репозиторий, затем в PowerShell выполните команды. В последней команде замените ВАШ_ЛОГИН на свой логин GitHub:

cd "$env:USERPROFILE\Desktop\day-18-mcp-scheduler"
git init
git add .
git commit -m "Day 18: add persistent MCP scheduler"
git branch -M main
git remote add origin https://github.com/ВАШ_ЛОГИН/day-18-mcp-scheduler.git
git push -u origin main

Папка .venv, SQLite-файлы и локальные настройки исключены из Git. Не добавляйте API-ключи в проект: для этой работы они не нужны.

Соответствие заданию

• сохраняет данные: SQLite;

• выполняется по расписанию: отдельный async worker;

• отложенный запуск: schedule_reminder;

• периодический запуск: collector, recurring reminder и summary;

• возвращает агрегат: get_aggregate и summary-уведомления;

• работает постоянно: Streamable HTTP + worker, PowerShell restart loop или Docker;

• результат не пропадает: история и уведомления остаются в SQLite после перезапуска.

Технологии

• Python 3.11+;

• официальный MCP Python SDK 2.2.0;

• SQLite из стандартной библиотеки Python;

• asyncio для фонового цикла;

• pytest для тестов.

Официальные материалы MCP

• Python SDK

• Запуск: stdio и Streamable HTTP

• Lifespan для ресурсов и фоновых задач