Automation Audit MCP

AIアシスタントが、ビジネスプロセスの自動化を評価するためのMCPサーバーです。構造化されたディスカバー回答を収集し、手作業の労働コストを推定し、自動化の可能性をスコアリングし、完了した監査をSQLiteに保存します。

機能

このサーバーは、MCPクライアントが次の操作を行えるツールを公開します:

• 評価したいビジネスと、そのビジネスが評価したいプロセスを作成する

• 繰り返し作業の月間の作業時間と労働コストを計算する

• 頻度、ルールの明確性、データの整備状、プロセスの安定性、そして必要な人間の判断に基づき、自動化の可能性をスコアリングする

• ディスカバー回答と、完了した監査の推奨内容を保存する

• 保存済みの監査を一覧表示し、ディスバー回答を伴う完全な監査を取得する

また、start_automation_audit プロンプトも用意されています。このプロンプトは、不足している情報を編完には補ったり、ユーザーが確認する前に結果を保存したりせず、アシスタントを評価プロセスへ誘導きます。

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利用可能なツール

要件

• Python 3.12 以上

• uv

• MCP互換のクライアント

ローカルでの実行

git clone https://github.com/zuperRuslana/automation-audit-mcp.git
cd automation-audit-mcp
uv sync
uv run python main.py

このサーバーは、標準入出力で通信するため、通常は端末で直接使用するのではなく、MCPクライアントによって起動されます。

MCPクライアントの設定

MCPクライアントの設定に、次のようなサーバー・エントリを追加してください。ディレクトリは、プロジェクトをクローンした場所の絶対パスに置き換えてください:

{
  "mcpServers": {
    "automation-audit": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/absolute/path/to/automation-audit-mcp",
        "run",
        "python",
        "main.py"
      ]
    }
  }
}

ホーク 1ローの例

1. create_business でビジネスを作成する。

2. 返されてビジネスIDを使い、プロセスを作成する。

3. save_discovery_answer でディスカバー回答を記録する。

4. calculate_time_cost で作業時間と労働コストを計算する。

5. calculate_automation_score で自動化の可能性を計算する。

6. 推奨内容をレビューし、ユーザーに確認する。

7. save_audit で結果を保存する。

8. get_audit で完全な記録を取得する。

データの保存と検証

監査データはローカルの automation_audits.db に保存されます。このデータベース・ファイルはGit에 無視されるため、ビジネスのデータがソースコードと一緒にアップロードされることはありません。

サーバーは、負のコスト入力、出力する対象範囲外の評価値、孤島のデータベース記録、およびスコアと矛盾する監査カテゴ・リを拒否します。

テスト

uv run pytest

回帰テストでは、起動、入力検証、データベース接続の安全性、外部キー制約、そして監査の一貫性をカバーしています。

プロジェクト構造

automation-audit-mcp/
├── main.py              # MCP server entry point
├── server.py            # Tools, prompt, validation, and SQLite storage
├── tests/               # Regression tests
├── pyproject.toml       # Python package and dependency metadata
└── uv.lock              # Reproducible dependency lock file