Automation Audit MCP

Сервер MCP, который помогает ИИ-ассистентам оценивать бизнес-процессы на предмет автоматизации. Он собирает структурированные ответы на вопросы исследования, оценивает стоимость ручного труда, присваивает баллы потенциалу автоматизации и сохраняет завершённые аудиты в SQLite.

Что он делает

Сервер предоставляет инструменты, позволяющие MCP-клиенту:

• создавать бизнесы и процессы, которые требуется оценить,

• рассчитывать ежемесячные часы и трудозатраты на повторяющуюся работу,

• оценивать потенциал автоматизации по частоте, чёткости правил, готовности данных, стабильности процесса и необходимости участия человека в суждениях;

• сохранять ответы диагностики и готовые рекомендации аудита;

• выводить список сохранённых аудитов и получать полный аудит с его ответами на диагностики.

Сервер также включает промпт start_automation_audit, который направляет ассистента в ходе оценки, не выдумывая недостающую информацию и не сохраняя результаты до подтверждения их пользователем.

Related MCP server: WinScript

Доступные инструменты

Требования

• Python 3.12 или новее

• uv

• MCP-совместимый клиент

Запуск локально

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

Сервер обменивается данными через стандартный ввод/вывод, поэтому обычно он запускается MCP-клиентом, а не используется напрямую в терминале.

Конфигурация MCP-клиента

Добавьте запись сервера в конфигурацию MCP-клиента, указав вместо папки абсолютный путь, куда вы клонировали проект:

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

Пример рабочего процесса

1. Создайте бизнес с помощью create_business.

2. Создайте процесс, используя возвращённый идентификатор бизнеса.

3. Фиксируйте ответы на диагностику с помощью save_discovery_answer.

4. Рассчитайте время и трудозатраты через calculate_time_cost.

5. Рассчитайте пригодность через calculate_automation_score.

6. Проверьте рекомендацию и согласуйте её с пользователем.

7. Сохраните результат через save_audit.

8. Получите полную запись через get_audit.

Данные и валидация

Данные аудита хранятся локально в automation_audits.db. Файл базы данных игнорируется Git, поэтому данные о бизнесе не загружаются вместе с исходным кодом.

Сервер отклоняет отрицательные значения затрат, оценки вне поддерживаемого диапазона, осиротевшие записи базы данных и категории аудита, противоречащие связанной с ними оценке.

Тесты

uv run pytest

Регрессионный набор охватывает запуск, валидацию входных данных, безопасность подключения к базе данных, соблюдение внешних ключей и согласованность аудита.

Структура проекта

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