mcp-server-commands MCP Server

Hvad gør “mcp-server-commands” MCP Server?

mcp-server-commands MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som bro mellem AI-assistenter og muligheden for sikkert at udføre lokale eller systemkommandoer. Ved at eksponere en grænseflade til at køre shell-kommandoer, giver den AI-klienter adgang til ekstern data, interaktion med filsystemet, udførelse af diagnostik eller automatisering af arbejdsgange direkte fra deres miljø. Serveren behandler kommandoanmodninger fra LLM’er og returnerer output, inklusive både STDOUT og STDERR, som kan bruges til yderligere analyse eller handling. Dette forbedrer udviklingsarbejdsgange ved at muliggøre opgaver som at liste mapper, se systeminformation eller køre scripts, og udvider dermed AI-assistenters praktiske muligheder for udviklere og avancerede brugere.

Liste over Prompts

• run_command – Generér en promptbesked med kommandoudgangen.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer er nævnt i den tilgængelige dokumentation eller kode.

Liste over Værktøjer

• run_command – Kører en angiven kommando (f.eks. hostname, ls -al, echo "hello world"). Returnerer STDOUT og STDERR som tekst. Understøtter en valgfri stdin-parameter til at sende input (såsom kode eller filindhold) til kommandoer, der accepterer det, hvilket gør scripting og filoperationer mulige.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Systemdiagnostik: Kør kommandoer som hostname eller top for at hente systemstatus eller miljøoplysninger direkte fra AI-assistenten.
• Filhåndtering: Liste mapper (ls -al), oprette eller læse filer og manipulere tekstfiler ved hjælp af shell-kommandoer.
• Script-udførelse: Udfør scripts eller kodeudsnit (f.eks. Python, Bash) ved at sende dem via stdin og muliggør hurtig prototyping eller automatisering.
• Udviklingsautomatisering: Automatisér gentagne opgaver som at hente kode, bygge projekter eller køre tests via shell-kommandoer udstedt af AI.
• Sikker kommando-godkendelse: Integrér med værktøjer som Claude Desktop for at sikre, at hver kommando gennemgås og godkendes før udførelse, hvilket minimerer sikkerhedsrisici.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for, at Node.js og npm er installeret.
2. Installer pakken mcp-server-commands:

   npm install -g mcp-server-commands
   

3. Rediger din Windsurf-konfigurationsfil for at tilføje MCP-serveren.
4. Tilføj følgende JSON-udsnit:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-commands": {
         "command": "npx",
         "args": ["mcp-server-commands"]
       }
     }
   }
   

5. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
6. Verificér at serveren kører og er tilgængelig.

Claude

1. Sørg for, at Node.js og npm er installeret.
2. Installer mcp-server-commands globalt:

   npm install -g mcp-server-commands
   

3. Find din Claude Desktop-konfigurationsfil:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Tilføj:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-commands": {
         "command": "npx",
         "args": ["mcp-server-commands"]
       }
     }
   }
   

5. Gem og genstart Claude Desktop.
6. Bekræft, at MCP-serveren vises og fungerer.

Cursor

1. Installer Node.js og npm, hvis det kræves.
2. Installer mcp-server-commands globalt:

   npm install -g mcp-server-commands
   

3. Åbn din Cursor-konfigurationsfil.
4. Indsæt:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-commands": {
         "command": "npx",
         "args": ["mcp-server-commands"]
       }
     }
   }
   

5. Gem ændringerne og genstart Cursor.
6. Tjek at MCP-serveren er tilgængelig til brug.

Cline

1. Sørg for, at Node.js/npm er installeret.
2. Installer MCP-serverpakken:

   npm install -g mcp-server-commands
   

3. Rediger Cline MCP-serverkonfigurationen.
4. Tilføj:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-server-commands": {
         "command": "npx",
         "args": ["mcp-server-commands"]
       }
     }
   }
   

5. Gem og genstart Cline.
6. Verificér forbindelsen til MCP-serveren.

Sikring af API-nøgler

Hvis du har behov for at angive følsomme miljøvariabler (f.eks. API-nøgler), skal du bruge felterne env og inputs i din konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-commands": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-server-commands"],
      "env": {
        "EXAMPLE_API_KEY": "${EXAMPLE_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${EXAMPLE_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Erstat EXAMPLE_API_KEY med navnet på din egentlige miljøvariabel.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-flow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. Indsæt dine MCP-serverdetaljer i system-MCP-konfigurationssektionen med dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “mcp-server-commands” til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server URL.

Oversigt

Vores vurdering:
Denne MCP-server er simpel, men meget effektiv til sit formål: At give LLM’er adgang til systemets shell på en kontrolleret måde. Den er veldokumenteret, nem at konfigurere og har tydelige sikkerhedsadvarsler. Dog er dens anvendelsesområde begrænset (ét værktøj, ingen eksplicitte ressourcer eller promptskabeloner udover run_command), og avancerede MCP-funktioner som Roots og Sampling er ikke nævnt i dokumentationen eller koden. Overordnet set er den velegnet til udviklere, der ønsker shell-adgang gennem AI, men mangler bredere udvidelsesmuligheder.

MCP Score