Suivi du temps

Open Source — GitScrum MCP Server est open source sous la licence MIT. Disponible sur npm et sur GitHub. Serveur Model Context Protocol pour GitScrum — Claude, GitHub Copilot, Cursor et tout client compatible MCP disposent d'un accès opérationnel complet à votre stack de gestion de projets.

L'outil time fournit 9 actions pour la gestion des minuteurs en temps réel, l'enregistrement des entrées de temps et l'analyse de la productivité. Que vous suiviez les heures facturables pour un travail client, mesuriez la productivité de l'équipe ou génériez des rapports de temps pour la facturation, l'outil de suivi du temps donne à votre assistant IA un contrôle total sur le système de suivi du temps de GitScrum.

L'outil supporte deux flux de travail principaux : les minuteurs en temps réel (démarrer/arrêter pendant que vous travaillez) et les journaux de temps (consulter les entrées enregistrées). Pour l'analyse, l'outil fournit cinq actions de reporting couvrant la productivité individuelle, la performance de l'équipe et les chronologies détaillées.

Aperçu des actions

Flux de travail du minuteur

Le flux de travail principal du minuteur suit une séquence simple : vérifier les minuteurs actifs → démarrer un nouveau minuteur → travailler → arrêter le minuteur. Le serveur MCP impose qu'un seul minuteur puisse fonctionner à la fois par utilisateur.

Vérification des minuteurs actifs

Avant de démarrer un nouveau minuteur, l'assistant IA devrait vérifier si un minuteur est déjà en cours. L'action active retourne les détails du minuteur actuel s'il en existe un, ou { active: false } si aucun minuteur n'est en cours.

Le paramètre company_slug est résolu automatiquement s'il est omis — le serveur utilise votre premier workspace accessible.

Vous :  "Quels minuteurs sont en cours d'exécution ?"
IA :    Appelle time action=active → retourne les détails du minuteur actuel ou "aucun minuteur actif"

Vous :  "Est-ce que je suis en train de suivre du temps ?"
IA :    Appelle time action=active → indique si un minuteur est en cours et sur quelle tâche

Démarrer un minuteur

L'action start lance un minuteur sur une tâche spécifique. Vous avez besoin de l'UUID de la tâche, que l'assistant IA peut obtenir depuis l'outil task (en utilisant des actions comme my, today, filter ou by_code).

Le serveur MCP retourne l'objet minuteur avec un timetrackingid nécessaire pour l'action stop. L'assistant IA conserve cet identifiant dans le contexte de la conversation pour quand vous êtes prêt à arrêter.

Vous :  "Démarre un minuteur sur la tâche GS-123"
IA :    Recherche la tâche par code → appelle time action=start avec task_uuid
        → "Minuteur démarré sur 'Corriger la validation de connexion'"

Vous :  "Suis le temps sur la tâche de migration API"
IA :    Trouve la tâche → appelle time action=start
        → "Minuteur démarré sur 'Migration API v3'"

Vous :  "Commence à suivre le temps sur ma tâche en cours"
IA :    Vérifie task action=today → sélectionne la tâche la plus pertinente → démarre le minuteur

Arrêter un minuteur

L'action stop termine le minuteur en cours. Elle nécessite le timetrackingid, que l'assistant IA obtient depuis la réponse de l'action active.

Vous :  "Arrête mon minuteur en cours"
IA :    Appelle time action=active → obtient le time_tracking_id
        → appelle time action=stop → "Minuteur arrêté. 1h 23min enregistrées sur 'Corriger la validation de connexion'"

Vous :  "J'ai fini de travailler pour le moment"
IA :    Vérifie s'il y a un minuteur actif → l'arrête s'il est en cours

Exemple de session minuteur

Voici une session minuteur complète sous forme de conversation naturelle :

Vous :  "Sur quoi est-ce que je suis du temps ?"
IA :    Appelle time action=active → "Aucun minuteur actif"

Vous :  "Démarre un minuteur sur la tâche de correction de connexion"
IA :    Trouve la tâche → appelle time action=start → "Minuteur démarré sur 'Corriger la validation de connexion'"

[... vous travaillez pendant 2 heures ...]

Vous :  "Arrête le minuteur"
IA :    Appelle time action=active → obtient l'ID → appelle time action=stop
        → "Minuteur arrêté. 2h 04min enregistrées"

Journaux de temps

L'action logs retourne les entrées de temps enregistrées pour un projet spécifique. Chaque entrée inclut la tâche, l'utilisateur, la durée, la date et une description optionnelle. C'est la piste d'audit de tout le temps suivi au sein du projet.

Paramètres

Vous :  "Montre les journaux de temps du projet Backend"
IA :    Appelle time action=logs → retourne la liste des entrées de temps avec tâche, utilisateur et durée

Vous :  "Combien de temps a été enregistré sur le projet Backend cette semaine ?"
IA :    Appelle time action=logs → l'IA additionne les entrées de la semaine en cours

Vous :  "Qui a enregistré le plus de temps sur le projet Application Mobile ?"
IA :    Appelle time action=logs → l'IA regroupe par utilisateur et additionne les durées

Analyses et rapports

L'outil time fournit cinq actions d'analyse qui agrègent les données de temps pour différents usages. Toutes partagent une structure de paramètres commune.

Paramètres communs

Périodes disponibles

Analyses

L'action analytics retourne un résumé des données de suivi de temps — heures totales, heures quotidiennes moyennes, répartition par projet et données de tendance. C'est le tableau de bord synthétique du suivi de temps.

Vous :  "Montre mes analyses de suivi de temps pour ce mois"
IA :    Appelle time action=analytics avec period="this-month"
        → retourne les heures totales, moyennes quotidiennes, répartition par projet

Vous :  "Combien de temps ai-je suivi la semaine dernière ?"
IA :    Appelle time action=analytics avec period="last-7-days"
        → retourne les heures totales et la distribution quotidienne

Équipe

L'action team retourne les données de suivi de temps agrégées par membre de l'équipe. Cela montre qui suit du temps, combien chaque personne a enregistré, et sur quels projets. Les managers utilisent ces données pour l'évaluation de la charge de travail et la planification de capacité.

Vous :  "Montre le suivi de temps de l'équipe pour cette semaine"
IA :    Appelle time action=team avec period="last-7-days"
        → retourne les heures par membre, répartition par projet

Vous :  "Qui a enregistré le plus d'heures ce mois-ci ?"
IA :    Appelle time action=team avec period="this-month"
        → l'IA identifie le principal contributeur

Rapports

L'action reports génère des rapports de temps détaillés adaptés à la facturation. Elle supporte différents types de rapports et des calculs optionnels de taux horaire.

Vous :  "Génère un rapport de temps pour le projet Backend ce mois-ci"
IA :    Appelle time action=reports avec project_slug, period="this-month"
        → retourne un rapport de temps détaillé avec ventilation par tâche

Vous :  "Montre-moi les heures facturables pour Acme Corp à 150 $/h"
IA :    Appelle time action=reports avec hourly_rate=150
        → retourne un rapport avec les coûts calculés

Vous :  "Crée un rapport de temps prêt pour la facturation du mois dernier"
IA :    Appelle time action=reports avec period="last-month"
        → retourne un rapport détaillé avec dates, tâches, durées et totaux

Productivité

L'action productivity mesure les habitudes de suivi de temps et les métriques d'efficacité — temps de concentration, fréquence de changement de contexte, heures productives par moment de la journée et scores de constance. Cela aide les contributeurs individuels et les managers à comprendre les habitudes de travail.

Vous :  "Montre mes métriques de productivité pour cette semaine"
IA :    Appelle time action=productivity avec period="last-7-days"
        → retourne le temps de concentration, heures productives, données de constance

Vous :  "Quelle a été la productivité de l'équipe le mois dernier ?"
IA :    Appelle time action=productivity avec period="last-month"
        → retourne les tendances de productivité de l'équipe

Chronologie

L'action timeline retourne une vue chronologique des entrées de temps — une ventilation jour par jour, heure par heure de ce qui a été suivi et quand. C'est utile pour examiner comment le temps a été utilisé au cours d'une journée ou d'une semaine.

Vous :  "Montre ma chronologie de temps pour aujourd'hui"
IA :    Appelle time action=timeline avec period="today"
        → retourne la liste chronologique des blocs de temps suivis

Vous :  "Sur quoi ai-je travaillé hier ?"
IA :    Appelle time action=timeline avec period="yesterday"
        → retourne les entrées de temps ordonnées avec les détails des tâches

Flux de facturation

Pour les équipes qui suivent les heures facturables, l'outil time s'intègre aux fonctionnalités de facturation de GitScrum. Voici un flux de facturation typique :

1. Suivre le temps tout au long de la période

Les membres de l'équipe utilisent des minuteurs ou des entrées manuelles pour suivre le temps sur les tâches client.

Vous :  "Démarre un minuteur sur la tâche d'intégration API d'Acme Corp"
IA :    Démarre le minuteur → vous travaillez → vous arrêtez quand c'est fini

2. Vérifier le temps en fin de période

Consultez le temps accumulé avant de générer les factures.

Vous :  "Montre-moi tout le temps suivi pour le projet Backend ce mois-ci"
IA :    Appelle time action=logs → retourne la liste détaillée des entrées

Vous :  "Quel est le total des heures facturables ce mois-ci ?"
IA :    Appelle time action=reports avec period="this-month" → retourne les totaux

3. Générer le rapport de facturation

Créez un rapport avec les taux horaires pour la facturation.

Vous :  "Génère un rapport de facturation à 150 $/h pour le mois dernier"
IA :    Appelle time action=reports avec hourly_rate=150, period="last-month"
        → retourne un rapport avec les calculs heures × taux

4. Analyser la capacité de l'équipe

Examinez l'utilisation de l'équipe pour la planification future.

Vous :  "Comment le temps de l'équipe est-il réparti entre les projets ?"
IA :    Appelle time action=team avec period="this-month"
        → retourne la ventilation par membre et par projet

Intégration avec les tâches

Le suivi du temps est étroitement couplé aux tâches. Chaque minuteur et entrée manuelle est lié à une tâche spécifique. Cela signifie que votre assistant IA peut :

• Démarrer des minuteurs depuis le contexte d'une tâche. Lorsque vous consultez votre liste de tâches, indiquez à l'assistant IA sur quelle tâche suivre le temps. Il résout automatiquement l'UUID de la tâche.

• Consulter les données de temps depuis les détails d'une tâche. Lorsque vous obtenez les détails d'une tâche avec task action=get, la réponse inclut les données de suivi de temps — temps total enregistré, minuteurs actifs et entrées de temps.

• Corréler le temps avec la progression du sprint. Combinez sprint action=stats avec les analyses de temps pour comprendre combien d'effort chaque sprint a consommé.

Vous :  "Combien de temps avons-nous passé sur le Sprint 14 ?"
IA :    Obtient les tâches du sprint → les croise avec les journaux de temps → rapporte les heures totales

Vous :  "Commence à suivre la prochaine tâche de ma liste"
IA :    Appelle task action=today → sélectionne la tâche la plus prioritaire → démarre le minuteur

Analyse par période

Toutes les actions d'analyse supportent le paramètre period pour un filtrage cohérent par fenêtre temporelle. Lorsqu'il est omis, la plupart des actions utilisent par défaut la portée actuelle (tout le temps ou la période en cours, selon le point de terminaison).

Pour le reporting récurrent, vous pouvez établir un schéma avec votre assistant IA :

Vous :  "Chaque lundi, montre-moi le rapport de temps de la semaine dernière"
IA :    Appelle time action=reports avec period="last-7-days" → résumé hebdomadaire

Vous :  "Revue de temps de fin de mois"
IA :    Appelle time action=analytics + team + productivity avec period="this-month"
        → analyse mensuelle complète

Résolution automatique du contexte

L'outil time supporte la résolution automatique du contexte pour companyslug. Si vous ne spécifiez pas de workspace, le serveur MCP utilise votre premier workspace accessible. Pour projectslug, le serveur peut résoudre automatiquement depuis le contexte de la conversation s'il a été établi précédemment.

L'action start ne nécessite que task_uuid — le serveur détermine le workspace et le projet à partir de la tâche elle-même. Cela signifie que vous pouvez passer de la consultation des tâches au suivi du temps en une seule étape sans re-spécifier aucun contexte.

Prochaines étapes

• Tâches : Gérez les tâches sur lesquelles vous suivez du temps.
• Sprints : Planifiez les sprints et corrélez le temps avec la progression du sprint.
• Projets : Configurez les projets et consultez les membres de l'équipe.
• Démarrage rapide : Configurez le serveur MCP si ce n'est pas déjà fait.