
Multicluster MCP Server
Multicluster MCP Server umožňuje systémům GenAI a vývojářským nástrojům spravovat, monitorovat a orchestrací zdroje napříč více Kubernetes clustery prostřednict...
Monitorujte své vzdálené linuxové servery v reálném čase pomocí System Health MCP Serveru od FlowHunt—umožňuje AI kontrolu stavu, výkonnostní upozornění i bezpečnostní monitoring přímo z vašeho workflow.
System Health MCP Server je robustní monitorovací nástroj postavený na frameworku Multi-Channel Protocol (MCP). Propojuje AI asistenty, jako je Claude, se vzdálenými linuxovými servery a poskytuje v reálném čase metriky o stavu a výkonu. Server sbírá komplexní systémová data—včetně CPU, paměti, disku, sítě a bezpečnostních metrik—prostřednictvím SSH připojení. Zpřístupněním těchto informací a ovládání AI klientům umožňuje automatizované monitorování, upozornění na základě prahových hodnot a rychlou reakci na kritické systémové situace. Integrace s MCP umožňuje vývojářům a operátorům zefektivnit správu infrastruktury, automatizovat kontroly systémového zdraví a pracovat s živými daty serveru přímo ze svého vývojového workflow.
V repozitáři nebo dokumentaci nejsou uvedeny žádné dostupné nebo definované šablony promptů.
V dostupné dokumentaci nejsou explicitně uvedeny žádné MCP zdroje vystavené serverem.
V dostupné dokumentaci není uveden přímý seznam nástrojů ani detaily ze server.py
ohledně MCP nástrojů.
V dokumentaci nejsou uvedeny instalační pokyny pro Windsurf.
pip install -r requirements.txt
mcpServers
:{
"mcpServers": {
"system-health": {
"command": "/cesta/k/vašemu/venv/bin/python3",
"args": [
"/cesta/k/vašemu/system-health-mcp-server/src/mcp_launcher.py",
"--username=vaše_ssh_uživatelské_jméno",
"--password=vaše_ssh_heslo",
"--key-path=~/.ssh/id_rsa",
"--servers=server1.example.com,server2.example.com",
"--log-level=debug"
],
"description": "System Health MCP Server pro monitorování vzdálených serverů"
}
}
}
Ačkoli System Health MCP Server primárně používá SSH údaje, měli byste citlivé informace chránit pomocí proměnných prostředí. Příklad:
{
"mcpServers": {
"system-health": {
"env": {
"SSH_USERNAME": "vaše_ssh_uživatelské_jméno",
"SSH_KEY_PATH": "/cesta/ke/klíči"
},
"inputs": {
"servers": "server1.example.com,server2.example.com"
}
}
}
}
V dokumentaci nejsou uvedeny instalační pokyny pro Cursor.
V dokumentaci nejsou uvedeny instalační pokyny pro Cline.
Použití MCP ve FlowHunt
Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do vašeho toku a propojte ji se svým AI agentem:
Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. Do části konfigurace systémového MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:
{
"system-health": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po správné konfiguraci může AI agent tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a schopnostmi. Nezapomeňte změnit “system-health” na skutečný název vašeho MCP serveru a upravit URL podle potřeby.
Sekce | Dostupnost | Detaily/Poznámky |
---|---|---|
Přehled | ✅ | Uvedeno v README |
Seznam promptů | ⛔ | Nejsou detailně popsány žádné šablony promptů |
Seznam zdrojů | ⛔ | Není explicitně uveden seznam zdrojů |
Seznam nástrojů | ⛔ | Není uveden přímý seznam nástrojů ze server.py |
Zabezpečení API klíčů | ✅ | Příklad pro SSH údaje/proměnné prostředí |
Podpora vzorkování (méně důležité při hodnocení) | ⛔ | Není zmíněno |
Podle dostupné dokumentace nabízí System Health MCP Server solidní monitorovací řešení s jasnými případy použití a nastavením pro Claude, ale chybí detaily ohledně MCP promptů, zdrojů, nástrojů, rootů či vzorkování. Je vhodný pro vývojáře vyžadující integraci systémového zdraví, ale rozšířená dokumentace by byla přínosem.
Má LICENCI | ✅ |
---|---|
Má alespoň jeden nástroj | ⛔ |
Počet Forků | 0 |
Počet hvězd | 1 |
Hodnocení: 4/10
MCP server poskytuje základní funkcionalitu a jasné nastavení pro Claude, ale postrádá MCP-specifické prvky jako nástroje, zdroje, prompty a širší dokumentaci pro různé platformy, což omezuje jeho rozšiřitelnost a dohledatelnost.
Umožňuje FlowHunt nebo AI asistentům monitorovat vzdálené linuxové servery v reálném čase. Sběrá metriky jako CPU, paměť, disk, síť a stav zabezpečení přes SSH, což umožňuje automatizované kontroly stavu, upozornění a efektivní DevOps operace.
Jakýkoli AI asistent, který podporuje Multi-Channel Protocol (MCP), například Claude, se může připojit a využívat monitorovací možnosti serveru. Integrace s MCP komponentou FlowHunt je bezproblémová.
Použití zahrnuje vzdálené monitorování serverů, automatizované bezpečnostní audity, upozornění na základě prahových hodnot, správu více serverů a integraci telemetrie infrastruktury do AI workflow.
Citlivé údaje jako SSH uživatelská jména a cesty ke klíčům ukládejte jako proměnné prostředí ve své konfiguraci. Nikdy neukládejte hesla nebo klíče natvrdo—použijte sekci 'env' dle návodu v instalačních krocích.
Ano, v konfiguraci můžete zadat více adres serverů. System Health MCP Server je navržen pro centralizované monitorování více serverů najednou.
Zefektivněte své DevOps operace—propojte System Health MCP Server od FlowHunt pro okamžitý přehled o infrastruktuře a automatizovaná upozornění.
Multicluster MCP Server umožňuje systémům GenAI a vývojářským nástrojům spravovat, monitorovat a orchestrací zdroje napříč více Kubernetes clustery prostřednict...
Vzdálený MacOs Use MCP server umožňuje AI agentům bezpečně automatizovat, ovládat a spravovat vzdálené systémy macOS bez nutnosti instalace dalšího softwaru. Pr...
Fitbit MCP Server umožňuje AI asistentům a vývojářům přistupovat, analyzovat a automatizovat workflowy pomocí zdravotních a fitness dat z Fitbitu. Propojte Flow...