Systémový zdravotní MCP server

Systémový zdravotní MCP server

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.

K čemu slouží „System Health“ MCP server?

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.

Seznam promptů

V repozitáři nebo dokumentaci nejsou uvedeny žádné dostupné nebo definované šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dostupné dokumentaci nejsou explicitně uvedeny žádné MCP zdroje vystavené serverem.

Seznam nástrojů

V dostupné dokumentaci není uveden přímý seznam nástrojů ani detaily ze server.py ohledně MCP nástrojů.

Příklady použití tohoto MCP serveru

  • Vzdálený monitoring infrastruktury: Umožňuje sledovat v reálném čase využití CPU, paměti, disku a sítě napříč více linuxovými servery pro zajištění dostupnosti a výkonu.
  • Automatizované bezpečnostní audity: Monitoruje neúspěšné pokusy o přihlášení, podezřelé procesy a čekající bezpečnostní aktualizace, což pomáhá udržet bezpečné serverové prostředí.
  • Upozornění na základě prahových hodnot: Automaticky detekuje a hlásí kritické systémové stavy (např. plný disk, vysoké zatížení CPU), aby správci mohli ihned zasáhnout.
  • Integrace s AI asistenty: AI agenti jako Claude mohou přímo dotazovat stav serveru, přijímat upozornění a dokonce spouštět nápravné workflow.
  • Správa více serverů: Centralizuje monitoring více vzdálených serverů v jedné MCP instanci, což zjednodušuje správu pro administrátory a DevOps týmy.

Jak nastavit

Windsurf

V dokumentaci nejsou uvedeny instalační pokyny pro Windsurf.

Claude

  1. Ujistěte se, že máte Python 3.10+ a nainstalujte všechny závislosti:
    pip install -r requirements.txt
    
  2. Najděte svůj konfigurační soubor Claude MCP.
  3. Přidejte položku System Health MCP Server do objektu 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"
        }
      }
    }
    
  4. Restartujte Claude pro načtení změn.
  5. Ověřte, že server běží a je přístupný zadáním testovacího příkazu nebo kontrolou logů.

Zabezpečení API klíčů

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"
      }
    }
  }
}

Cursor

V dokumentaci nejsou uvedeny instalační pokyny pro Cursor.

Cline

V dokumentaci nejsou uvedeny instalační pokyny pro Cline.

Jak použít MCP uvnitř FlowHunt toků

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:

FlowHunt MCP flow

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.


Přehled

SekceDostupnostDetaily/Poznámky
PřehledUvedeno v README
Seznam promptůNejsou detailně popsány žádné šablony promptů
Seznam zdrojůNení explicitně uveden seznam zdrojů
Seznam nástrojůNení uveden přímý seznam nástrojů ze server.py
Zabezpečení API klíčůPříklad 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.

MCP skóre

Má LICENCI
Má alespoň jeden nástroj
Počet Forků0
Počet hvězd1

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.

Často kladené otázky

K čemu slouží System Health MCP Server?

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.

Kteří AI agenti nebo klienti mohou používat System Health MCP Server?

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.

Jaké jsou typické případy použití tohoto MCP serveru?

Použití zahrnuje vzdálené monitorování serverů, automatizované bezpečnostní audity, upozornění na základě prahových hodnot, správu více serverů a integraci telemetrie infrastruktury do AI workflow.

Jak zabezpečím své SSH údaje?

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.

Mohu monitorovat více serverů jedním MCP instance?

Ano, v konfiguraci můžete zadat více adres serverů. System Health MCP Server je navržen pro centralizované monitorování více serverů najednou.

Integrujte monitoring systémového zdraví s AI

Zefektivněte své DevOps operace—propojte System Health MCP Server od FlowHunt pro okamžitý přehled o infrastruktuře a automatizovaná upozornění.

Zjistit více

Multicluster MCP Server
Multicluster MCP Server

Multicluster MCP Server

Multicluster MCP Server umožňuje systémům GenAI a vývojářským nástrojům spravovat, monitorovat a orchestrací zdroje napříč více Kubernetes clustery prostřednict...

4 min čtení
Kubernetes AI +5
Vzdálené použití MacOs pomocí MCP serveru
Vzdálené použití MacOs pomocí MCP serveru

Vzdálené použití MacOs pomocí MCP serveru

Vzdálený MacOs Use MCP server umožňuje AI agentům bezpečně automatizovat, ovládat a spravovat vzdálené systémy macOS bez nutnosti instalace dalšího softwaru. Pr...

4 min čtení
AI macOS +4
Integrace Fitbit MCP serveru
Integrace Fitbit MCP serveru

Integrace Fitbit MCP serveru

Fitbit MCP Server umožňuje AI asistentům a vývojářům přistupovat, analyzovat a automatizovat workflowy pomocí zdravotních a fitness dat z Fitbitu. Propojte Flow...

4 min čtení
AI Health +7