Dashboard MCP
Enables AI agents to create and manage customizable dashboards with text, list, stats, progress, and chart widgets, accessible via a read-only web viewer and JSON API.
README
Dashboard MCP
MCP-коннектор + read-only веб-вьювер для дашбордов, которые полностью
контролирует ИИ-агент. Поддерживает произвольное количество независимых
дашбордов — каждый со своим slug, файлом и URL /d/<slug>.
Живой сервис: https://dashboard.89-207-254-32.nip.io
- Список дашбордов:
/ - Конкретный дашборд (read-only, автообновление каждые 5с):
/d/<slug> - JSON API (тоже read-only):
/api/dashboards,/api/dashboards/<slug> - MCP-эндпоинт (нужен OAuth):
/mcp
Как это устроено
mcp_app.py— создаёт единственныйMCPServer, с OAuth (если заданыOAUTH_*переменные) или без (для локальной разработки).tools.py— MCP-тулы (@mcp.tool()):list_dashboards,create_dashboard,get_dashboard,update_dashboard_meta,delete_dashboard,add_widget,update_widget,remove_widget,reorder_widgets,replace_widgets. Это то, чем агент управляет дашбордами. Защищены OAuth-ом на/mcp.web.py— публичные HTML-страницы и JSON API (@mcp.custom_route, по документации SDK не требуют авторизации) — сюда смотрят люди в браузере.models.py— pydantic-схемы виджетов:text,list,stats,progress,chart.store.py— файловое хранилище, один JSON на дашборд вdata/dashboards/.
Типы виджетов
{"type": "text", "title": "Заметка", "body": "..."}
{"type": "list", "title": "Задачи", "ordered": false, "items": [{"label": "...", "value": "...", "note": "..."}]}
{"type": "stats", "title": "Метрики", "items": [{"label": "MRR", "value": "128k", "unit": "₽", "delta": "+12%", "trend": "up"}]}
{"type": "progress", "title": "Прогресс", "items": [{"label": "Q3", "value": 62, "max": 100, "color": "#395b4b"}]}
{"type": "chart", "title": "Динамика", "chartType": "line", "labels": ["Пн","Вт"], "series": [{"name": "Заказы", "data": [3, 7]}]}
Общие поля: title (опционально), size: sm|md|lg|full (ширина в гриде).
Локальный запуск
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env # можно оставить OAUTH_* пустыми — сервер поднимется без auth
MCP_TRANSPORT=streamable-http python server.py
# либо просто `python server.py` для stdio (claude mcp add / MCP Inspector)
Как подключить коннектор в Claude
- На сервере создан статический OAuth-клиент (Client ID/Secret выданы отдельно).
- В Claude: Settings → Connectors → Add custom connector.
- URL:
https://dashboard.89-207-254-32.nip.io/mcp - Client ID / Client Secret — как выданы при разворачивании.
- URL:
- После авторизации агенту становятся доступны тулы из
tools.py.
Деплой
Продовый сервер тянет этот репозиторий сам: deploy/deploy.sh запускается
по cron каждые 2 минуты, сравнивает локальный HEAD с origin/main, и если
есть новые коммиты — git reset --hard + docker compose up -d --build +
проверка /healthz. Просто git push в main — изменения на проде
подхватятся сами в течение ~2 минут.
Last verified deploy: 2026-08-19T15:29:01Z
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。