Dashboard MCP

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.

Category
Visit Server

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 единственный MCPServer, с OAuth (если заданы OAUTH_* 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 в data/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

  1. На сервере создан статический OAuth-клиент (Client ID/Secret выданы отдельно).
  2. 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.
  3. 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

Recommended Servers

playwright-mcp

playwright-mcp

A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.

Official
Featured
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.

Official
Featured
Python
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
Exa Search

Exa Search

A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.

Official
Featured
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured