🚀 活动观察 MCP 服务器
活动观察 MCP 服务器可借助 Claude 等 AI 工具与 ActivityWatch 交互，实现对用户活动数据的查询与分析，助力用户更好地跟踪和理解自身活动情况。
🚀 快速开始
使用此 MCP 服务器前，需确保 Node.js 和 npm 已安装，且 ActivityWatch 服务器正在运行，默认地址为 http://localhost:5600。
✨ 主要特性
- 收集活动数据：从 ActivityWatch 收集详细的用户活动数据。
- 时间范围筛选：支持指定时间段进行数据查询。
- 多条件过滤：可以根据应用程序、状态（如是否空闲）等条件过滤数据。
- 数据聚合：能够将活动数据按应用程序或其他属性进行汇总和统计。
📦 安装指南
从 npm 安装
npm install activitywatch-mcp-server
源码构建安装
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/yourusername/activitywatch-mcp-server.git
cd activitywatch-mcp-server
- 安装依赖：
npm install
- 启动服务：
npm start
💻 使用示例
基础用法
连接 ActivityWatch
默认连接到 http://localhost:5600。如需更改，请修改源码中的配置。
获取浏览器活动
{
"timeperiods": ["2024-10-28/2024-10-29"],
"query": ["browser_events = query_bucket('aw-watcher-web'); RETURN = browser_events;"]
}
过滤空闲状态
{
"timeperiods": ["2024-10-28/2024-10-29"],
"query": [
"afk_bucket = query_bucket('aw-watcher-afk_');",
"not_afk_events = filter_keyvals(afk_bucket, 'status', ['not-afk']);",
"window_events = query_bucket('aw-watcher-window_');",
"final_events = filter_period_intersect(window_events, not_afk_events);",
"RETURN = final_events;"
]
}
高级用法
获取窗口事件
window_events = query_bucket(find_bucket("aw-watcher-window_"));
RETURN = window_events;
按应用程序分组
window_events = query_bucket(find_bucket("aw-watcher-window_"));
events_by_app = merge_events_by_keys(window_events, ["app"]);
RETURN = sort_by_duration(events_by_app);
📚 详细文档
配置
默认连接地址为 http://localhost:5600。如需更改，请在代码中修改相应配置。
故障排除
ActivityWatch 未运行
如果服务出现连接错误，请确保 ActivityWatch 已启动并可通过 http://localhost:5600 访问。
查询错误
- 检查查询语法
- 确认桶 ID 正确
- 验证时间段内有数据
- 查看 ActivityWatch 日志获取更多信息
问题提示
当通过 Claude 运行查询时，确保 JSON 格式正确。特别是将所有查询语句放在一个字符串中：
{
"timeperiods": ["2024-10-28/2024-10-29"],
"query": ["statement1; statement2; RETURN = result;"]
}
📄 许可证
MIT
贡献
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