Windows CLI MCP Server

Co dělá “Windows CLI” MCP Server?

Windows CLI MCP Server je server Model Context Protocolu (MCP) navržený pro bezpečnou práci s příkazovým řádkem na Windows systémech. Funguje jako most mezi AI asistenty a systémovými příkazovými řádky (PowerShell, CMD, Git Bash) a také vzdálenými systémy přes SSH. Zpřístupněním spouštění příkazů, přístupu k souborům a vzdálené správě jako MCP zdrojů a nástrojů umožňuje AI workflowům provádět systémové úlohy, automatizovat operace a programově interagovat jak s lokálním, tak vzdáleným prostředím. Díky robustní konfiguraci a bezpečnostním možnostem poskytuje detailní kontrolu nad tím, jaké příkazy a adresáře jsou dostupné, což z něj činí výkonný nástroj pro vývojáře, kteří chtějí rozšířit automatizaci, skriptování a DevOps workflowy při zachování silného řízení přístupů.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou výslovně uvedeny žádné šablony promptů.

Připraveni rozšířit své podnikání?

Začněte svou bezplatnou zkušební verzi ještě dnes a viďte výsledky během několika dní.

Požádat o demo Přihlásit se

Seznam zdrojů

• SSH připojení: Zpřístupní seznam nakonfigurovaných SSH připojení jako MCP zdroj, umožňující klientům zobrazit a vybrat vzdálené systémy pro spouštění příkazů.
• Aktuální adresář: Umožňuje přístup k aktuálnímu pracovního adresáři jako zdroji pro kontextově závislé operace.
• Konfigurace: Zpřístupňuje detaily konfigurace serveru jako MCP zdroj pro přehlednost a správu chování serveru.

Seznam nástrojů

• Spustit lokální shell příkaz: Umožní spouštění příkazů v PowerShellu, CMD nebo Git Bash na lokálním Windows systému.
• Spustit vzdálený SSH příkaz: Umožní spouštět shell příkazy na vzdálených systémech přes SSH pomocí předpřipravených připojení.

Přihlaste se k odběru newsletteru

Získejte nejnovější tipy, trendy a nabídky zdarma.

E-mailová adresa

Přihlásit se

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Automatizace lokálního systému: Automatizujte opakující se úkoly na svém Windows zařízení (např. operace se soubory, údržba systému) pomocí příkazů ovládaných AI.
• Správa vzdálených serverů: Spravujte a komunikujte s vzdálenými servery bezpečně přes SSH, ideální pro DevOps a správu systémů.
• Zlepšení vývojářského workflow: Integrujte s AI nástroji (například Claude Desktop) pro zjednodušení kompilace, testování a nasazení kódu z příkazové řádky.
• Bezpečnostní operace: Vynucujte striktní omezení příkazů a adresářů pro bezpečnější automatizaci v citlivých prostředích.
• Víceshellová interoperabilita: Plynule přepínejte mezi PowerShellem, CMD a Git Bash v rámci AI workflow pro všestranné spouštění skriptů.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte na systému nainstalovaný Node.js a npm.
2. Nainstalujte balíček Windows CLI MCP Server:

   npm install -g @simonb97/server-win-cli@latest
   

3. Najděte svůj konfigurační soubor Windsurf (např. windsurf.json).
4. Přidejte MCP server pomocí tohoto JSON úseku:

   {
     "mcpServers": {
       "win-cli": {
         "command": "npx",
         "args": ["@simonb97/server-win-cli@latest"]
       }
     }
   }
   

5. Uložte soubor a restartujte Windsurf. Ověřte, že server běží.

Zabezpečení API klíčů

{
  "mcpServers": {
    "win-cli": {
      "command": "npx",
      "args": ["@simonb97/server-win-cli@latest"],
      "env": {
        "MY_SECRET_KEY": "${MY_SECRET_KEY_ENV}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${MY_SECRET_KEY_ENV}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Nainstalujte Node.js a balíček serveru globálně nebo lokálně.
2. Otevřete konfigurační soubor Claude.
3. Přidejte nastavení serveru:

   {
     "mcpServers": {
       "win-cli": {
         "command": "npx",
         "args": ["@simonb97/server-win-cli@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte změny a restartujte Claude.
5. Ověřte připojení k Windows CLI MCP serveru.

Cursor

1. Nainstalujte Node.js a balíček MCP serveru.
2. Otevřete konfigurační soubor Cursor.
3. Vložte do konfigurace následující:

   {
     "mcpServers": {
       "win-cli": {
         "command": "npx",
         "args": ["@simonb97/server-win-cli@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cursor.
5. Ověřte integraci spuštěním jednoduchého příkazu.

Cline

1. Nainstalujte Node.js a MCP server.
2. Upravte konfigurační soubor Cline.
3. Přidejte záznam pro MCP server:

   {
     "mcpServers": {
       "win-cli": {
         "command": "npx",
         "args": ["@simonb97/server-win-cli@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cline.
5. Ověřte, že MCP server je aktivní a odpovídá.

Poznámka: Vždy zabezpečujte citlivé API klíče nebo tajemství pomocí proměnných prostředí dle výše uvedeného příkladu.

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a propojením s vaším AI agentem:

Klikněte na komponentu MCP pro otevření panelu konfigurace. V sekci nastavení MCP systému vložte detail MCP serveru ve formátu JSON:

{
  "win-cli": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po uložení je AI agent schopen používat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “win-cli” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL nahradit vlastním odkazem na MCP server.

Přehled

Podpora roots: V dokumentaci ani kódu není zmíněna.

Na základě výše uvedených informací nabízí Windows CLI MCP Server výrazný přínos pro vývojáře požadující bezpečný, AI-řízený přístup k příkazovému řádku a vzdálenou automatizaci. Pokrývá většinu MCP funkcionalit kromě šablon promptů a explicitní podpory sampling/roots. Jeho dokumentace je jasná a praktická.

Náš názor

Tomuto MCP serveru bych dal hodnocení 8/10. Je robustní, dobře zdokumentovaný a použitelný pro reálné scénáře, ale chybí mu některé pokročilé MCP funkce (např. šablony promptů a sampling/roots), které by umožnily ještě širší využití.

MCP Skóre