MCP Tracking

English summary. Local-first tracking of long-running tasks: an MCP server for Claude or Lyra, a small HTTP API on 127.0.0.1:8765 and a Textual terminal dashboard. Sessions have items, progress, logs and templates (download, machine, free, lyra_task, movie); pollers feed qBittorrent and Bazarr sessions automatically. Install: pip install . then mcp-tracking, mcp-tracking-api, mcp-tracking-ui. No cloud, no telemetry.

Serveur MCP de suivi en temps reel avec dashboard terminal. Permet a Claude/Lyra de tracker n'importe quelle operation longue ET alimente automatiquement les sessions depuis le media-server (qBittorrent, Bazarr, conversion DV).

Pourquoi c'est conçu pour des agents LLM

Un agent LLM (grand modèle de langage) qui lance une tâche longue (conversion, clone de VM, téléchargement) ne peut pas rester bloqué à la regarder, et il ne voit rien de ce qui se passe entre deux de ses tours. Ce serveur lui sert de mémoire de travail partagée :

• Un bus de progression commun. L'agent, les scripts shell et les pollers écrivent dans les mêmes sessions (outils MCP ou API HTTP locale sur 127.0.0.1:8765) : l'agent lance la tâche, rend la main, et relit l'état plus tard avec tracking_get.
• Des métriques calculées, pas devinées. Vitesse lissée sur 2 minutes, ETA, temps écoulé (metrics.py) : l'agent reçoit des chiffres au lieu d'extrapoler lui-même.
• Une tâche muette se voit. Une session running sans mise à jour depuis 10 minutes est marquée stale : l'agent distingue « encore en cours » de « processus mort ».
• Arrêter vise le bon processus. Une session peut porter le pid de son processus ; l'heure de démarrage relevée dans /proc évite de signaler un pid réutilisé par un autre programme. tracking_stop envoie SIGTERM et garde la session, tracking_kill envoie SIGKILL et la supprime.
• Pas de mise à jour perdue. L'état est un fichier JSON local, protégé par un verrou flock et réécrit de façon atomique (storage.py) : plusieurs agents et scripts peuvent écrire en même temps.
• Des gabarits par type de tâche (download, machine, movie, lyra_task, free) pour que chaque agent décrive son travail de la même façon.

Local-first et self-hosted : aucun cloud, aucune télémétrie, tout reste sur la machine (on-prem). Utilisé par Lyra, l'assistant vocal French-first, et par n'importe quel client MCP (Claude Code, Claude Desktop...).

Demo

Enregistree avec docs/demo/record.sh : server.py --test alimente quatre sessions simulees dans un repertoire d'etat temporaire (TRACKING_STATE_DIR), puis server.py --ui ouvre le dashboard dessus. Les sessions reelles ne sont pas touchees.

Sommaire

• Pourquoi c'est conçu pour des agents LLM
• Architecture
• Installation
• Services systemd
• Lancement
• Dashboard
• Integration media-server
• Outils MCP
• Templates
• Securite
• Ajouter un template

Architecture

MCP/tracking/
  server.py              -- Serveur MCP (outils Claude/Lyra) + point d'entree --ui / --test
  api.py                 -- API HTTP locale (127.0.0.1:8765) pour les scripts externes
  mutations.py           -- Mutations d'une session, partagees par api.py ET server.py
                            (horodatage items, historique, niveaux de log, auto-completion)
  metrics.py             -- Metriques derivees (vitesse, ETA, ecoule, stale) -- logique pure,
                            calculees a la lecture, jamais stockees
  storage.py             -- Persistence JSON atomique + verrou fichier + cache mtime + purge TTL
  models.py              -- Modeles pydantic (TrackingSession, TrackingItem, LogEntry, ProgressPoint)
  templates.py           -- Templates builtin + templates utilisateur (JSON)
  ui.py                  -- Dashboard Textual (TUI temps reel) + modales stop/kill
  sim.py                 -- Simulations de demo (server.py --test)
  poller.py              -- Daemon polling qBittorrent (10s) + Bazarr (60s)
  tracking-api.service   -- Unite systemd (systeme) pour api.py
  tracking-poller.service -- Unite systemd (systeme) pour poller.py
  install.sh / deploy.sh -- Installation initiale / redeploiement des services
  Makefile               -- make test | smoke | deploy | ui
  tests/                 -- unitaires (storage, metrics) + integration/ (API HTTP reelle)

Fichiers d'etat et configuration

Un ancien tracking_state.json a cote du code est migre automatiquement au premier demarrage (copie, jamais supprime).

Variables d'environnement de retention :

Flux de donnees complet

Claude/Lyra (outils MCP)
      |
      v
  server.py ─────────────────────────────────────────┐
                                                      |
qBittorrent API (poll 10s)                            |
      |                                               |
Bazarr API (poll 60s)    ──> poller.py ──> api.py ──> mutations.py ──> storage.py ──> ~/.local/state/tracking/tracking_state.json
      |                                               |                        |
dv_webhook_server.py                                  |                        v
      |                                               |                     ui.py
      v                                               |               (rafraichit chaque seconde)
dv_convert.py ──────────────────────────────────────>
   (metriques temps reel ffmpeg/dovi_tool)

Le fichier d'etat est ecrit a chaque modification via ecriture atomique (os.replace) sous verrou fichier (tracking_state.lock). Tous les processus (MCP, API, poller, dashboard) partagent cet unique fichier ; chaque lecture verifie le mtime pour invalider son cache.

Toute mutation (HTTP ou MCP) passe par mutations.py, qui garantit le meme comportement sur les deux chemins : started_at / finished_at poses sur les items et la session, historique de progression (fenetre glissante de 40 points), niveaux de log info / warn / error, auto-completion quand tous les items sont termines.

Metriques derivees

GET /sessions et tracking_get renvoient un bloc metrics calcule a la volee par metrics.py :

Installation en une ligne

uvx mcp-tracking          # serveur MCP (stdio) ; avant publication : uvx --from git+https://github.com/amineutron/mcp-tracking mcp-tracking
uvx --from mcp-tracking mcp-tracking-api   # API HTTP 127.0.0.1:8765
uvx --from mcp-tracking mcp-tracking-ui    # tableau de bord terminal

Configuration Claude Desktop / Claude Code (mcpServers) :

{ "tracking": { "command": "uvx", "args": ["mcp-tracking"] } }

Installation

cd <dossier du dépôt>

# Creer le venv et installer les dependances
uv venv .venv
uv pip install "mcp[cli]>=1.0.0" "pydantic>=2.0" "textual>=0.80.0" "fastapi"

Le MCP est enregistre dans Claude Code (scope user) :

claude mcp list        # -> tracking: Connected

Pour reenregistrer :

claude mcp add tracking -s user -- \
  <dossier du dépôt>/.venv/bin/python \
  <dossier du dépôt>/server.py

Services systemd

Deux services tournent en permanence et se lancent au boot :

Installation initiale et redeploiement

cd <dossier du dépôt>
./install.sh        # premiere fois : venv + services (demande sudo)
sudo ./deploy.sh    # apres chaque mise a jour du code : stop, unites, restart, verif
make smoke          # sante rapide

Les instances MCP server.py deja ouvertes par des sessions Claude Code ne sont pas redemarrees par deploy.sh : reconnecter tracking via /mcp dans ces sessions.

Commandes utiles

# Etat
systemctl status tracking-api.service tracking-poller.service

# Logs en direct
journalctl -fu tracking-poller.service
journalctl -fu tracking-api.service

# Redemarrage
sudo systemctl restart tracking-api.service tracking-poller.service

# Test API
curl http://127.0.0.1:8765/health
curl http://127.0.0.1:8765/sessions

Lancement

Dashboard (raccourci wofi)

Cherche "MCP Tracking" dans wofi/launcher. Lance le dashboard dans Kitty.

Dashboard (terminal)

# Toutes les sessions
<dossier du dépôt>/.venv/bin/python \
  <dossier du dépôt>/server.py --ui

# Filtre direct au lancement
.venv/bin/python server.py --ui --filter download
.venv/bin/python server.py --ui --filter movie
.venv/bin/python server.py --ui --filter errors

Via outil MCP (depuis Claude/Lyra)

open_tracking_ui()                             # toutes les sessions
open_tracking_ui(filter_template="lyra_task")  # vue Lyra uniquement
open_tracking_ui(filter_template="errors")     # erreurs uniquement

Mode test (demo)

.venv/bin/python server.py --test

Simule 4 sessions en parallele : download, machine (12 noeuds), free, movie (pipeline DV complet).

Dashboard

Layout d'une session

[TEMPLATE]  Nom de la session  id:xxxxxxxx  (status)
  [=============>            ] 54.2%  27100 MB / 50000 MB
  champ_extra1: valeur  |  champ_extra2: valeur

  [ok]  item-1                          100.0 GB     -- termine
  [>]   item-2                          frame: 94231 / 172800  (54.5%)  speed: 3.2x
  [ ]   item-3                          --
  [!]   item-4                          erreur detail

  Logs                                  Erreurs
  14:32:01  Message log 1               [!] item-4
  14:32:04  Message log 2               14:32:08  ECHEC: details
  14:32:07  Message log 3               --
  --                                    --
  --                                    --

Icones items

Couleurs de session

Raccourcis clavier

Modales stop/kill

Appuyer sur s ou k ouvre un modal avec un champ de saisie pour l'ID de session.

• s marque la session en paused et ajoute un log
• k supprime definitivement la session du dashboard
• Echap annule

Filtrage dynamique

Le cycle de filtres est construit automatiquement depuis les sessions presentes :

all -> download -> free -> movie -> lyra_task -> errors -> all -> ...

• all toujours present
• Chaque template present dans le JSON s'ajoute automatiquement
• errors n'apparait que si au moins une session a une erreur
• Filtre actif affiche dans le sous-titre : filtre: movie | 2/5 session(s)
• Si le template filtre disparait du JSON, retour automatique a all

Integration media-server

qBittorrent (automatique)

Le poller interroge http://localhost:8080/api/v2/torrents/info toutes les 10 secondes.

• Un torrent actif = une session [DOWNLOAD] avec nom, taille, vitesse, ETA
• La session est supprimee automatiquement quand le torrent termine ou disparait
• Credentials : credentials/qbt-password.cred (chiffre systemd-creds --user, genere par media-server/scripts/secrets/rotate-secrets.sh)

Bazarr sous-titres manquants (automatique)

Le poller interroge l'API Bazarr toutes les 60 secondes.

• Une session [SUBTITLES] unique liste tous les episodes/films sans sous-titres FR
• Le titre de la session indique le total : Sous-titres manquants (151)
• Les 50 premiers fichiers manquants sont listes comme items
• API key Bazarr : credentials/bazarr-api-key.cred (meme mecanisme). Sans credential, le poll concerne est simplement desactive.

Conversion Dolby Vision (automatique)

Declenche par dv-webhook.service quand Radarr/Sonarr importent un film DV Profile 4 ou 7.

Flux :

Radarr/Sonarr import
      |
      v
dv_webhook_server.py (port 8787)
      |-- cree session tracking via api.py
      |-- passe DV_TRACKING_SESSION_ID en env
      v
dv_convert.py
      |-- 6 etapes avec metriques temps reel
      |-- ffmpeg   : frame / speed / size / time (parse stderr)
      |-- dovi_tool: frames X/Y ou X% (parse stderr indicatif)
      v
session tracking completee ou en erreur

Les 6 etapes trackees avec leurs metriques :

La barre de progression globale avance en continu pendant chaque etape (pas par sauts de 1/6 a la fin de chaque etape).

Mode manuel :

# Fichier unique
python <media-server>/scripts/dv_convert.py /chemin/film.mkv

# Scan dossier
python <media-server>/scripts/dv_convert.py --scan /mnt/media/media/movies

En mode manuel, la session tracking est creee automatiquement dans process_file.

API HTTP locale (port 8765)

Scripts externes peuvent creer/modifier des sessions directement :

# Creer une session
curl -X POST http://127.0.0.1:8765/sessions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name":"Mon operation","template":"free","total":100,"unit":"%"}'
# -> {"id": "a1b2c3d4"}

# Mettre a jour
curl -X PUT http://127.0.0.1:8765/sessions/a1b2c3d4 \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"processed":45,"log":"Etape 2/5 en cours","extra":{"phase":"etape 2"}}'

# Mettre a jour un item
curl -X PUT http://127.0.0.1:8765/sessions/a1b2c3d4 \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"item":{"name":"mon-item","status":"done","note":"100 frames  speed: 2x"}}'

# Supprimer
curl -X DELETE http://127.0.0.1:8765/sessions/a1b2c3d4

# Lister
curl http://127.0.0.1:8765/sessions

Corps PUT complet (tous les champs optionnels) :

{
  "processed": 45.0,
  "total":     100.0,
  "status":    "running",
  "extra":     {"phase": "etape 2"},
  "log":       "message de log",
  "item": {
    "name":      "nom-de-l-item",
    "status":    "running",
    "note":      "metriques ici",
    "processed": 50.0,
    "total":     100.0
  }
}

Outils MCP

tracking_create

Parametres:
  name      (str)          Nom de la session
  template  (str)          "download" | "machine" | "free" | "movie" | "lyra_task" |
                           "subtitles" | "series_episode" | "series_season" | template utilisateur
  total     (float)        Valeur totale
  unit      (str, opt)     Unite affichee (ex: " MB", " machines", "%")
  items     (list, opt)    Liste d'elements a suivre
  extra     (dict, opt)    Champs specifiques au template

Format items:
  [{"name": "fichier.iso", "total": 5100, "unit": " MB", "note": "info"}]

Retourne: ID de session + etat initial formate

tracking_update

Parametres:
  session_id    (str)          ID de la session
  processed     (float, opt)   Nouvelle valeur de progression
  message       (str, opt)     Message de log
  item_updates  (list, opt)    Mises a jour des items
  extra         (dict, opt)    Champs extra a merger

Format item_updates:
  [{"name": "item-1", "status": "done", "processed": 1200, "note": "detail"}]
  Status: "pending" | "running" | "done" | "error"

tracking_log

Ajoute un log sans modifier la progression.

Parametres:
  session_id  (str)
  message     (str)

tracking_complete

Marque done a 100%.

Parametres:
  session_id  (str)
  message     (str, opt)

tracking_error

Marque en erreur (prefixe "ERREUR:" auto, remonte dans colonne Erreurs).

Parametres:
  session_id  (str)
  message     (str)

tracking_stop

Arrete proprement une session (status -> paused). Reste visible dans le dashboard.

Parametres:
  session_id  (str)
  message     (str, opt)

tracking_kill

Supprime une session en force. Disparait immediatement du dashboard.

Parametres:
  session_id  (str)

tracking_get

Retourne l'etat complet formate d'une session.

tracking_list

Parametres:
  template  (str, opt)   Filtrer par template
  status    (str, opt)   Filtrer par statut ("running", "done", "error", "paused")

tracking_delete

Supprime une session (equivalent de tracking_kill).

tracking_templates

Affiche la liste des templates et leurs champs.

open_tracking_ui

Ouvre le dashboard dans un terminal Kitty.

Parametres:
  filter_template  (str, opt)   Template a afficher au lancement

Templates

download

Telechargement de fichiers. Alimente automatiquement par qBittorrent via le poller.

Champs extra : speed, eta
Unite par defaut : MB

machine

Operations sur des machines (update, clone, snapshot, deploy). Utilise par Lyra pour les operations VM/cluster.

Champs extra : operation, target
Unite par defaut : machines

free

Format libre. Utilise par le poller pour les sous-titres Bazarr manquants.

Aucun champ extra impose, aucune unite par defaut.

lyra_task

Operations Lyra (VM clone, backup, update, snapshot).

Champs extra : operation, target, phase, eta
Unite par defaut : %

movie

Pipeline complet d'un film : telechargement -> conversion Dolby Vision. Alimente automatiquement par dv_convert.py quand Radarr/Sonarr importent un fichier DV P4/P7.

Champs extra : phase, quality, codec, audio, source, dv, speed, eta
Unite par defaut : %

Les 6 etapes DV trackees avec metriques temps reel :
  "1/6 extraction HEVC"
  "2/6 demux BL/EL"
  "3/6 extraction RPU + conv P8"
  "4/6 injection RPU P8 dans BL"
  "5/6 reconstruction timestamps"
  "6/6 remuxage MKV final"

Securite

Modele de menace

Deux attaquants realistes sur une machine de bureau :

1. Une page web ouverte dans le navigateur. « localhost n'est pas une frontiere » : une page peut emettre des requetes vers 127.0.0.1:8765. Sans protection, elle pourrait creer des sessions, en supprimer, et surtout demander l'envoi d'un signal a un processus.
2. Un autre utilisateur local (ou un service compromis) qui tenterait de lire l'etat ou de piloter l'API.

Mesures

• api.py ecoute uniquement sur 127.0.0.1:8765 -- inaccessible depuis le reseau
• Jeton local obligatoire en ecriture : genere au premier demarrage dans $XDG_RUNTIME_DIR/tracking/token (droits 0600, donc illisible par un autre utilisateur), exige en Authorization: Bearer ... sur POST, PUT et DELETE. Une page web ne peut pas le lire.
• Requetes de navigateur refusees : tout en-tete Origin donne un 403, meme avec le jeton.
• En-tete Host verifie (boucle locale uniquement) et Content-Type: application/json exige en ecriture.
• Signaux limites aux processus enregistres par le serveur : a la creation d'une session, le serveur verifie que le pid annonce existe et appartient au meme utilisateur, puis releve son heure de demarrage. /stop et /kill refusent d'agir si cette empreinte a change (numero de processus recycle par un autre programme) ou si le pid n'a jamais ete enregistre. Le pid ne peut plus etre modifie par un PUT. Chaque signal envoye est journalise.
• Services systemd durcis : ProtectSystem=strict, ProtectHome=read-only avec le seul etat en ecriture, PrivateTmp, SystemCallFilter=@system-service, CapabilityBoundingSet= vide, UMask=0077. Verifiable avec systemd-analyze security tracking-api.service.
• Limite connue : lyra-daemon garde un sudo NOPASSWD pour piloter la machine (services, VMs, audio). Ce n'est pas le tracking qui l'accorde, et le durcir releve du projet Lyra ; tant que ce daemon existe, un attaquant qui obtiendrait l'execution de code sous cet utilisateur disposerait de ce pouvoir, independamment des protections ci-dessus.
• n8n restreint a 127.0.0.1:5678 dans docker-compose.yml
• dv_webhook_server.py ecoute sur 0.0.0.0:8787 (necessaire pour recevoir les webhooks Docker) -- proteger ce port avec un firewall si la machine est exposee
• Les services systemd tournent avec NoNewPrivileges=true
• Aucun secret en clair dans le code : poller.py lit $CREDENTIALS_DIRECTORY (service user) ou dechiffre credentials/*.cred via systemd-creds decrypt --user (service systeme), avec repli sur les variables QBT_PASSWORD / BAZARR_KEY pour le debug

Ajouter un template

1. Ouvrir templates.py et ajouter une entree dans TEMPLATES :

"mon_template": {
    "description": "Description courte",
    "extra_fields": ["champ1", "champ2"],
    "default_unit": " unites",
    "example_extra": {"champ1": "valeur", "champ2": "valeur"},
},

2. Optionnel : ajouter une simulation _sim_mon_template() dans sim.py.

Le template est immediatement disponible sans autre modification.

Sans toucher au code, un template peut aussi etre declare dans ~/.config/tracking/templates.json (meme structure, cle = nom du template) ; il est charge au demarrage.

Tests

make test     # unitaires (storage, metrics) + integration (API HTTP reelle sur port ephemere)

La fixture autouse de conftest.py redirige la persistence vers un tmp_path : les tests ne touchent jamais l'etat de production.

Part of the Lyra ecosystem