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Managing Cronicle Scheduler

Managing Cronicle Scheduler

本地服务
github.com/wangjunneil云与基础设施022 周前更新

关于 Managing Cronicle Scheduler

Managing Cronicle Scheduler 将 MCP 客户端连接到 Cronicle 调度 API,提供定时及一次性事件管理工具,并可查看作业历史和状态、控制活跃作业及调度器。

主要功能

  1. 01列出、创建、更新和删除事件
  2. 02创建一次性事件
  3. 03手动触发事件
  4. 04查看作业状态和历史
  5. 05更新或中止活跃作业
  6. 06启用或暂停调度器

适用场景

  1. 01管理重复任务和一次性任务
  2. 02立即运行某个调度事件
  3. 03查看作业进度与完成记录
  4. 04暂停调度或停止运行中的作业

MCP 相关

该服务向 MCP 客户端提供 Cronicle 调度和作业管理工具,支持 stdio、SSE 和 Streamable HTTP 传输方式。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

来自项目 README

Cronicle 定时调度 MCP Server

基于官方 modelcontextprotocol/python-sdk 的 FastMCP 实现,面向 Cherry Studio、Claude Desktop、Cursor 等 MCP 客户端提供 Cronicle 定时调度系统 API 工具。

已暴露工具

工具说明
get_schedule获取所有定时事件列表,支持 offset/limit 分页
get_event根据事件 ID 或标题获取单个事件详细信息
create_event创建新的定时事件
create_one_shot_event创建一次性任务,执行后自动禁用或删除
update_event更新已有事件的配置
delete_event删除指定事件
get_event_history获取指定事件的历史完成作业记录
get_history获取所有事件的全局历史完成作业记录
run_event立即手动触发事件执行,不等待定时调度
get_job_status查询作业当前状态,包括进度、资源使用等
get_active_jobs获取当前所有正在运行的活跃作业列表
update_job更新运行中作业的配置(超时、重试、通知等)
abort_job强制中止一个正在运行的作业
get_master_state获取调度器启停状态
update_master_state启用或暂停整个调度系统

项目结构

managing-cronicle-scheduler/
├── .env.example
├── .gitignore
├── AGENTS.md
├── README.md
├── pyproject.toml
└── src/
    └── managing_cronicle_scheduler/
        ├── __init__.py
        ├── __main__.py
        ├── client.py
        └── server.py

环境要求

  • Python >= 3.11
  • uv 包管理器

配置

复制 .env.example 为 .env,填入 Cronicle 服务地址和 API Key:

cp .env.example .env

编辑 .env:

CRONICLE_BASE_URL=https://cron.example.com
CRONICLE_API_KEY=your-32-character-hex-api-key
CRONICLE_DEFAULT_CATEGORY=cmp6jqxkx01
CRONICLE_DEFAULT_TARGET=allgrp
CRONICLE_DEFAULT_PLUGIN=urlplug

API Key 可在 Cronicle UI 的 API Keys Tab 中创建,需 32 位十六进制字符串。

CRONICLE_DEFAULT_CATEGORY、CRONICLE_DEFAULT_TARGET、CRONICLE_DEFAULT_PLUGIN 为 create_event 工具的默认值,可在调用时覆盖。

安装依赖

uv sync

启动

默认使用 stdio 传输,这是 MCP 客户端最常用的方式:

uv run managing-cronicle-scheduler

等价方式:

uv run python -m managing_cronicle_scheduler

HTTP Transport 调试

如需 HTTP/SSE 方式启动:

uv run managing-cronicle-scheduler --transport sse --host 0.0.0.0 --port 8000
uv run managing-cronicle-scheduler --transport streamable-http --host 0.0.0.0 --port 8000

SSE 端点:/sse,Streamable HTTP 端点:/mcp。

Cherry Studio 配置示例

{
  "mcpServers": {
    "managing-cronicle": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/absolute/path/to/managing-cronicle-scheduler",
        "run",
        "managing-cronicle-scheduler"
      ],
      "env": {
        "CRONICLE_BASE_URL": "https://cron.example.com",
        "CRONICLE_API_KEY": "your-32-character-hex-api-key",
        "CRONICLE_DEFAULT_CATEGORY": "cmp6jqxkx01",
        "CRONICLE_DEFAULT_TARGET": "allgrp",
        "CRONICLE_DEFAULT_PLUGIN": "urlplug"
      }
    }
  }
}

通过 env 字段直接注入环境变量,无需 .env 文件。只有 CRONICLE_BASE_URL 和 CRONICLE_API_KEY 为必填,其余三项有默认值可省略。

如果配置界面是逐项填写:

  • Command:uv
  • Args:--directory /absolute/path/to/managing-cronicle-scheduler run managing-cronicle-scheduler
  • Transport:stdio

OpenCode 配置

本地模式(推荐)

使用 opencode mcp add 命令添加:

opencode mcp add

按提示输入:

  • 名称:managing-cronicle
  • 类型:local
  • 命令:uv --directory /Users/wangjun/Workspace/boscloud/managing-cronicle-scheduler run managing-cronicle-scheduler

也可以在 ~/.config/opencode/opencode.jsonc 中直接配置:

"managing-cronicle": {
  "type": "local",
  "command": [
    "uv",
    "--directory",
    "/absolute/path/to/managing-cronicle-scheduler",
    "run",
    "managing-cronicle-scheduler"
  ],
  "env": {
    "CRONICLE_BASE_URL": "https://cron.example.com",
    "CRONICLE_API_KEY": "your-32-character-hex-api-key"
  }
}
远程模式

先启动 HTTP/SSE 服务:

uv run managing-cronicle-scheduler --transport sse --host 0.0.0.0 --port 8000

再在 ~/.config/opencode/opencode.jsonc 中配置远程连接:

"managing-cronicle": {
  "type": "remote",
  "url": "http://localhost:8000/sse"
}

自测

1. 语法检查
uv run python -m compileall src
2. MCP Inspector 检查工具列表
npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /absolute/path/to/managing-cronicle-scheduler run managing-cronicle-scheduler

连接成功后应能看到 15 个工具。

3. 直接启动观察
uv run managing-cronicle-scheduler --log-level DEBUG

MCP stdio 服务启动后工具列表需要由 MCP 客户端发起 tools/list 才会显示。

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从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。