plananddispatchai/plan-and-dispatch-ai repository overview

⁠Plan and Dispatch AI

Tasks in. AI dispatches. Team delivers.

An AI-assisted dispatch board for consulting and service teams — self-hosted as a Docker container. Tasks arrive centrally, the AI reads each one, matches it against your team's skill profiles and workload, and assigns it to whoever fits. Effort estimation, time tracking and project controlling come with it.

Your data stays in your house. Everything lives in a SQLite volume on your own server. The AI is optional and can run entirely on your own hardware — and if it is unavailable, the board simply carries on without it.

mkdir plan-and-dispatch-ai && cd plan-and-dispatch-ai

# Fetch the three configuration files from the project repository
curl -O https://raw.githubusercontent.com/MetroMcD/Plan-and-Dispatch-AI/main/docker-compose.yml
curl -O https://raw.githubusercontent.com/MetroMcD/Plan-and-Dispatch-AI/main/Caddyfile
curl -o .env.example https://raw.githubusercontent.com/MetroMcD/Plan-and-Dispatch-AI/main/.env.example

cp .env.example .env
nano .env          # ADMIN_PASSWORD is required — the stack refuses to start without it

docker compose up -d

Then open http://<server>:5050 or https://<server>:5443.

Compose files, full installation guide and changelog: https://github.com/MetroMcD/Plan-and-Dispatch-AI⁠ — no source code, just what you need to run it. Available for linux/amd64 and linux/arm64 — Apple Silicon, Raspberry Pi and ARM servers included.

⁠The board

One Kanban column per team member plus a central inbox. Cards carry the ticket number, customer, priority, deadline, estimated effort, milestone and status. Full-text search, filters by status, team and customer. Subtasks have their own owner, deadline and budget. Every change is logged; completed work can be archived. Light and dark mode, your own company colour and logo, and a bilingual interface (German/English) switchable per user.

⁠What the AI does

• Auto-dispatch — reads each task, compares it against skill profiles and current workload, and assigns it. If the best match is booked out, the runner-up gets it; if both are full, the task is flagged for manual planning instead of being force-fitted.
• Classification and effort estimation against your own reference table
• Milestone assignment within the project plan
• Weekly briefing for management, generated from the actual board state
• Performance texts phrased from short time-tracking notes

You choose the provider: a local model (LM Studio, Ollama — nothing leaves the machine) or a hosted one (Anthropic, OpenAI, Azure). Without any AI the board remains fully usable; classification then falls back to keyword matching.

⁠Planning and controlling

• Project plan with milestones and a week-by-week timeline, exportable to Excel
• Planned versus actual on three levels: project, milestone, individual task
• Time tracking in 15-minute increments, with a budget check that asks for a written reason once the estimate is exceeded
• Workload matrix of people against weeks, colour-coded by utilisation
• Absence planning that moves affected deadlines automatically

⁠Integrations

REST push API for ERP and ticketing systems, a HubSpot connector, an Outlook add-in that turns an email into a task, Excel/CSV import with free column mapping, an MCP server so AI clients can work with the board, and an internal ticket numbering scheme for teams without an external system.

⁠Operation

Nightly backups plus backup and restore straight from the admin area, HTTPS via Caddy, health check, login lockout after failed attempts, and enforced password changes for initial credentials. The application runs as an unprivileged user inside the container.

All data lives in the dispatcher-data volume. Do not place it on an NFS or SMB share — SQLite's locking is unreliable there.

⁠Licence

Freeware, commercial use included. The source code is not open source and the software is not released for forking or derivative works. This is a side project by a private individual, not a company: there is no guarantee of availability or support. Bug reports are welcome; code contributions are not accepted.

More at https://dispatcher-ai.de⁠

⁠Deutsch

Aufgaben rein. KI verteilt. Team liefert.

Ein KI-gestütztes Dispatch-Board für Beratungs- und Serviceteams — selbst gehostet als Docker-Container. Aufgaben laufen zentral ein, die KI liest jede einzelne, gleicht sie mit den Skill-Profilen und der aktuellen Auslastung Ihres Teams ab und verteilt sie. Aufwandsschätzung, Zeiterfassung und Projekt-Controlling gehören dazu.

Ihre Daten bleiben im Haus. Alles liegt in einem SQLite-Volume auf Ihrem eigenen Server. Die KI ist optional und kann vollständig auf Ihrer eigenen Hardware laufen — und wenn sie nicht erreichbar ist, arbeitet das Board einfach ohne sie weiter.

mkdir plan-and-dispatch-ai && cd plan-and-dispatch-ai

# Die drei Konfigurationsdateien aus dem Projekt-Repository holen
curl -O https://raw.githubusercontent.com/MetroMcD/Plan-and-Dispatch-AI/main/docker-compose.yml
curl -O https://raw.githubusercontent.com/MetroMcD/Plan-and-Dispatch-AI/main/Caddyfile
curl -o .env.example https://raw.githubusercontent.com/MetroMcD/Plan-and-Dispatch-AI/main/.env.example

cp .env.example .env
nano .env          # ADMIN_PASSWORD ist Pflicht — ohne den Eintrag startet nichts

docker compose up -d

Danach http://<server>:5050 bzw. https://<server>:5443 öffnen.

Compose-Dateien, vollständige Installationsanleitung und Änderungsprotokoll: https://github.com/MetroMcD/Plan-and-Dispatch-AI⁠ — kein Quellcode, nur was zum Betrieb nötig ist. Verfügbar für linux/amd64 und linux/arm64 — Apple Silicon, Raspberry Pi und ARM-Server eingeschlossen.

⁠Das Board

Eine Kanban-Spalte je Mitarbeiter plus zentraler Eingang. Die Kacheln zeigen Ticketnummer, Kunde, Priorität, Frist, geschätzten Aufwand, Meilenstein und Status. Volltextsuche, Filter nach Status, Team und Kunde. Unteraufgaben haben eigene Zuständigkeit, Frist und Budget. Jede Änderung wird protokolliert, Erledigtes lässt sich archivieren. Hell- und Nachtmodus, eigene Firmenfarbe und Logo, zweisprachige Oberfläche (Deutsch/Englisch) je Benutzer umschaltbar.

⁠Was die KI übernimmt

• Auto-Vergabe — liest jede Aufgabe, gleicht sie mit Skill-Profilen und aktueller Auslastung ab und ordnet zu. Ist der beste Treffer ausgebucht, bekommt sie der Zweitbeste; sind beide voll, wird die Aufgabe zur manuellen Planung gekennzeichnet, statt sie mit Gewalt unterzubringen.
• Klassifizierung und Aufwandsschätzung anhand Ihrer eigenen Referenztabelle
• Meilenstein-Zuordnung im Projektplan
• Wochenbriefing für die Leitung, aus dem tatsächlichen Board-Stand erzeugt
• Leistungstexte, aus kurzen Notizen der Zeiterfassung ausformuliert

Den Anbieter wählen Sie: ein lokales Modell (LM Studio, Ollama — nichts verlässt den Rechner) oder einen gehosteten Dienst (Anthropic, OpenAI, Azure). Ganz ohne KI bleibt das Board voll nutzbar; die Klassifizierung greift dann auf eine Stichwortlogik zurück.

⁠Planung und Controlling

• Projektplan mit Meilensteinen und Wochen-Zeitstrahl, als Excel exportierbar
• Soll/Ist auf drei Ebenen: Gesamtprojekt, Meilenstein, einzelne Aufgabe
• Zeiterfassung auf 15-Minuten-Basis, mit Budgetprüfung, die ab Überschreitung eine schriftliche Begründung verlangt
• Auslastungsmatrix Mitarbeiter × Woche, nach Auslastung eingefärbt
• Abwesenheitsplanung, die betroffene Fristen automatisch verschiebt

⁠Anbindungen

REST-Push-API für ERP- und Ticketsysteme, HubSpot-Konnektor, Outlook-Add-in (E-Mail wird zur Aufgabe), Excel-/CSV-Import mit freier Spalten-Zuordnung, MCP-Server für KI-Clients und ein interner Ticket-Nummernkreis für Teams ohne externes System.

⁠Betrieb

Nächtliche Sicherungen sowie Sicherung und Rücksicherung direkt im Admin-Bereich, HTTPS über Caddy, Healthcheck, Login-Sperre nach Fehlversuchen und erzwungener Wechsel von Startpasswörtern. Die Anwendung läuft im Container als unprivilegierter Benutzer.

Die Umgebungsvariablen sind in der englischen Tabelle oben beschrieben. Alle Daten liegen im Volume dispatcher-data — nicht auf NFS- oder SMB-Freigaben legen, dort arbeitet SQLites Sperrmechanismus unzuverlässig.

⁠Lizenz

Freeware, kommerzielle Nutzung eingeschlossen. Der Quellcode ist nicht Open Source und die Software ist nicht für Forks oder Ableitungen freigegeben. Dies ist das Nebenprojekt einer Privatperson, kein Unternehmen: es gibt keine Zusicherung von Verfügbarkeit oder Unterstützung. Fehlerberichte sind willkommen, Code-Beiträge nehme ich nicht an.

Mehr unter https://dispatcher-ai.de⁠