Automation MCP

一个 MCP 服务器，帮助 AI 助手评估业务流程的自动化潜力。它收集结构化的调研答案，数算每月人工成本，并以独立函数计算自动化得分，最终完成录入的审计会存入查询ite。

功能

该导出工具允许 MCP 客户端：

• 采集企业信息以及他们想要评判的流程；

• 为重复性工作计算每月的工时和人工成本；

• 从频率、条理、数据完备性、流程的稳定性和所需的人工判断维度来一对自动化潜力进行评分；

• 保留调研回答和审计建议，并列出已完成且可完整取回的审计与其调研结果。

它使用 start_automation_audit 提示词来引导评估——防止虚构缺失的信息或在用户确认前擅自保存结果。

Related MCP server: WinScript

工具

依赖

• Python 3.12 或更高版本 *【uv】（https://docs.astral.sh/uv/）

• 任何 MCP 兼容客户端

本地运行

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

服务器通过标准输入输出进行通信，因此通常由 MCP 客户端来启动，而不是手动在终端执行。

MCP 客户端配置

将某个服务器集成条目加到你的客户端配置，将 ~/path/to/clone 替换为你克隆至的目录：

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

示例工作流程

1. 以 create_business 新建企业。

2. 使用返回的企业 ID 新创建一个流程。

3. 使用 save_discovery_answer 录入调研回答。

4. 使用 calculate_time_cost 计算工时和人工成本。

5. 使用 calculate_automation_score 得出适配度。

6. 检查建议并与用户确认。

7. 经确认后，用 save_audit 完成存入。

8. 通过 get_audit 取回审计全记录。

数据与校验

审计数据存到本地的 my_project/..? 完整位置中的 automation_enum.db。该数据库文件已被 .gitignore 排除，业务数据不会随源码被上传。

服务器拒绝负成本、非法范围内的评分，悬挂的数据库连通记录以及与之結果不符的审计类别。

测试

uv run pytest

回归测试涵盖启动阶段、输入校验、数据库连接安全、外键强施以及对审计结果的一致性的处理。

项目结构

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