خادم ops-mcp MCP

ماذا يفعل خادم “ops-mcp” MCP؟

تم تصميم خادم ops-mcp MCP ليتكامل مع منظومة النواة الأحادية باستخدام سلسلة أدوات nanos/ops. يعمل كجسر بين المساعدين الذكيين والميزات القوية لمنصة OPS، مما يسمح لعمليات العمل المدفوعة بالذكاء الاصطناعي بالتفاعل مع حالات وصور النواة الأحادية وإدارتها. من خلال إتاحة عمليات مثل استعراض صور النواة الأحادية المتوفرة، إدارة الحالات العاملة، وإنشاء عمليات نشر جديدة للنواة الأحادية، يمكّن ops-mcp المطورين ووكلاء الذكاء الاصطناعي من أتمتة مهام البنية التحتية السحابية الأصلية بكفاءة. هذا الخادم مفيد بشكل خاص للمهام المتعلقة بأتمتة البنية التحتية، النشر السحابي، وإدارة النواة الأحادية الخفيفة والآمنة، مما يبسط سير عمل التطوير والتشغيل للفرق التي تعتمد على nanos/ops.

قائمة النماذج المقترحة

لا توجد نماذج قوالب مذكورة في الوثائق المتاحة أو ملفات المستودع.

قائمة الموارد

لا توجد موارد صريحة موثقة في المستودع أو ملف README.

قائمة الأدوات

• استعراض الحالات
  يعرض جميع حالات النواة الأحادية النشطة أو المتاحة والمدارة عبر سلسلة أدوات OPS.
• استعراض الصور
  يسترجع قائمة صور النواة الأحادية المتوفرة التي يمكن نشرها أو إدارتها.
• إنشاء حالة <اسم_الصورة>
  ينشئ حالة نواة أحادية جديدة من صورة محددة.
• إنشاء حالة redis-server
  ينشئ تحديدًا حالة جديدة تعمل على صورة نواة أحادية لخادم Redis.

حالات الاستخدام لهذا الخادم MCP

• إدارة حالات النواة الأحادية
  يمكن للمطورين استعراض ومراقبة جميع حالات النواة الأحادية النشطة، مما يسهل إدارة البنية التحتية السحابية الأصلية.
• نشر نواة أحادية مؤتمت
  يتيح إنشاء ونشر سريع لحالات النواة الأحادية من الصور المتوفرة، لدعم خطوط التكامل والتسليم المستمر.
• اكتشاف الصور وتدقيقها
  يعرض جميع صور النواة الأحادية المتوفرة، مما يساعد الفرق على تدقيق وانتقاء وإدارة قطع النشر الخاصة بهم.
• نشر خدمات متخصصة
  يسمح بالنشر السريع للخدمات المعدة مسبقًا (مثل Redis) كنواة أحادية، مع تقليل الإعداد اليدوي وتعظيم الأمان.
• أتمتة البنية التحتية بالذكاء الاصطناعي
  يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي استخدام الأدوات المتاحة لأتمتة مهام البنية التحتية، مما يقلل التدخل اليدوي والأخطاء التشغيلية.

كيفية إعداده

Windsurf

لا توجد تعليمات إعداد خاصة بـ Windsurf متوفرة في الوثائق أو المستودع.

Claude

1. قم ببناء خادم ops-mcp كما لو كنت تبني تطبيق Go عادي.
2. حدد موقع ملف إعدادات Claude الخاص بك، عادةً في ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
3. قم بتحرير قسم mcpServers لإضافة ops-mcp:

   {
     "mcpServers": {
       "ops-mcp": {
         "command": "/Users/eyberg/go/src/github.com/nanovms/ops-mcp/ops-mcp",
         "args": [],
         "env": {
           "HOME":"/Users/eyberg",
           "LOGNAME":"eyberg",
           "PATH":"/bin:/Users/eyberg/.ops/bin",
           "SHELL":"/bin/zsh",
           "USER":"eyberg"
         }
       }
     }
   }
   

4. احفظ الإعدادات وتأكد أن متغير البيئة PATH يحتوي على مجلد ثنائي ops-mcp.
5. أعد تشغيل Claude وتحقق من أن الخادم MCP متاح.

تأمين مفاتيح API:
يمكنك تحديد متغيرات بيئية حساسة في قسم env من الإعدادات.
مثال:

"env": {
  "API_KEY": "${YOUR_OPS_API_KEY}"
}

Cursor

لا توجد تعليمات إعداد خاصة بـ Cursor متوفرة في الوثائق أو المستودع.

Cline

لا توجد تعليمات إعداد خاصة بـ Cline متوفرة في الوثائق أو المستودع.

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق الخاص بك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام لـ MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق JSON:

{
  "ops-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وإمكانياته. تذكّر تغيير “ops-mcp” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال الرابط بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

رأينا

يوفر ops-mcp وظائف أساسية مفيدة لإدارة أعباء النواة الأحادية عبر MCP، ويتيح عدة أدوات أساسية. مع ذلك، يفتقر إلى توثيق حول قوالب النماذج والموارد، ويتوفر إعداد مفصل فقط لـ Claude. سيستفيد المشروع من توثيق أكثر شمولاً ودعم تكامل أوسع.

تقييم MCP

تقييم الجدول MCP: 4/10
السبب: رغم أن ops-mcp عملي ومفتوح المصدر ويوفر مجموعة أدوات أساسية، إلا أنه يفتقر إلى التوثيق والدعم للميزات المتقدمة في MCP مثل النماذج، الموارد، الجذور، وأخذ العينات، مما يحد من فائدته لعمليات الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي الأوسع نطاقًا.