scheduler-mcp
Self-hosted scheduler using Notion as control plane and Docker container with SQLite ledger, executing scheduled notifications, scripts, and LLM agents with MCP tools.
README
scheduler-mcp
Scheduler self-hosted. Control plane dans Notion (base « Programmation »), execution plane en conteneur Docker avec ledger local SQLite. Execute des taches programmees : notifications, scripts deterministes, et agents LLM avec acces outils MCP du fleet.
Architecture
- Boucle de tick interne (60s) qui lit les jobs dus dans SQLite et dispatche vers un pool de workers borne. Pas de systemd.
- Sync periodique Notion vers SQLite (la base Programmation est la source declarative).
- Rattrapage des jobs en retard via le ledger. Idempotence par (job, scheduled_for).
- Trois modes d'execution : notification, script, agent (least privilege par toolset).
Plan de build detaille et decoupage en commits dans BUILD_BRIEF.md.
Ledger SQLite
Le ledger local (module scheduler_mcp/ledger.py) est la source de verite a l'execution : la boucle de tick ne garde aucun etat en memoire. Mode WAL (lecteurs concurrents + un ecrivain), migrations versionnees via PRAGMA user_version. Tous les horodatages sont en ISO 8601 UTC (suffixe Z), longueur fixe, pour que la comparaison de chaines en SQL reste chronologique.
Table jobs (declaratif, alimente par la sync Notion) :
| colonne | role |
|---|---|
| id | cle primaire interne |
| notion_page_id | identifiant de la page Programmation (unique) |
| nom, type | titre et mode d'execution (notification, script, agent) |
| schedule | expression cron ou ISO one-shot |
| payload, toolset | JSON serialise (parametres et outils MCP autorises) |
| statut | actif, en pause, a valider, termine |
| next_run, last_run, last_result | etat d'ordonnancement et dernier resultat |
| classif_reason | raison de classification (compiler) |
| lock_owner, lock_expires | verrou par job (anti double-dispatch) |
| created_at, updated_at | horodatages |
Table runs (audit + idempotence) : id, job_id, scheduled_for, started_at, finished_at, result, detail, journal_page_id. La contrainte UNIQUE(job_id, scheduled_for) garantit l'idempotence : un creneau deja execute n'est pas rejoue.
Garanties offertes par la couche d'acces :
- Idempotence : start_run reclame un creneau (job_id, scheduled_for) ; il retourne None si le creneau existe deja.
- Verrou par job : acquire_lock fait un UPDATE conditionnel atomique, un seul worker l'emporte ; le verrou expire (lock_expires) est repris automatiquement.
- Rattrapage : due_jobs selectionne les jobs actifs dont next_run est echue, y compris en retard.
Sync Notion vers SQLite
Le module scheduler_mcp/notion_sync.py rapatrie periodiquement (NOTION_SYNC_INTERVAL_SECONDS, defaut 300s) la base Programmation et la projette dans le ledger. La base Programmation fait foi pour les champs declaratifs ; le ledger fait foi pour l'etat d'execution, qui est repousse vers Notion pour rester visible.
Cycle (sync_once) :
- Pull de toutes les pages de la data source Programmation (pagination geree).
- Projection de chaque page (parse_programmation_page). Les noms de proprietes sont resolus de facon tolerante aux accents et a la casse (echeance/cron, derniere execution, raison de classif), et la cle reelle est memorisee pour le write-back.
- Calcul de next_run (compute_next_run) :
- cron (croniter) : prochain creneau strictement apres l'ancre (derniere execution si presente, sinon maintenant). Un creneau manque pendant un downtime reste dans le passe pour etre rattrape, sans rejeu grace a l'idempotence.
- one-shot ISO : la date cible tant qu'elle n'a pas ete executee, sinon plus de next_run.
- Upsert dans le ledger. Un one-shot deja execute passe en statut termine (lifecycle).
- Write-back vers Notion (prochain run, derniere execution, statut), limite aux champs reellement modifies pour eviter le churn d'ecriture.
Mapping des proprietes Programmation vers le ledger : Nom -> nom, type -> type, echeance/cron -> schedule, payload -> payload, toolset -> toolset, statut -> statut, prochain run -> next_run, derniere execution -> last_run, raison de classif -> classif_reason.
L'API Notion est appelee en version NOTION_VERSION (defaut 2025-09-03, endpoints data sources). Sans NOTION_TOKEN, la sync est sautee et le service reste demarrable. Les entrees supprimees cote Notion ne sont pas encore purgees du ledger (a traiter ulterieurement).
Configuration
Copier .env.example vers .env et renseigner les valeurs. Aucun secret n'est committe.
Lancer
cp .env.example .env
docker compose up -d --build
docker compose logs -f
Au demarrage, le service ouvre le ledger (SQLITE_PATH, volume /data), applique les migrations et active WAL avant de lancer les boucles.
Tests
python -m tests.test_ledger
python -m tests.test_notion_sync
Suites autonomes (stdlib + aiosqlite, faux client Notion sans reseau) couvrant WAL, migrations, idempotence, verrou par job, calcul de next_run, mapping tolerant aux accents et write-back.
Etat
Scaffold + ledger SQLite + sync Notion vers SQLite (pull Programmation, calcul next_run via croniter, write-back statut / derniere execution / prochain run). Suite des commits selon BUILD_BRIEF.md.
Recommended Servers
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.
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.
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.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
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.
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.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
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.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.