
Remote MacOs Use MCP Server
Remote MacOs Use MCP Server gør det muligt for AI-agenter at automatisere, styre og administrere fjern-macOS-systemer sikkert uden ekstra software. Det forbinde...
Overvåg dine fjern-Linux-servere i realtid med FlowHunt’s System Health MCP Server—muliggør AI-drevne sundhedstjek, ydelsesadvarsler og sikkerhedsovervågning direkte fra din arbejdsgang.
System Health MCP Server er et robust overvågningsværktøj bygget på Multi-Channel Protocol (MCP)-rammen. Den forbinder AI-assistenter, såsom Claude, til fjern-Linux-servere og leverer realtidsdata om sundhed og ydeevne. Serveren indsamler omfattende systemdata—herunder CPU, hukommelse, disk, netværk og sikkerhed—via SSH-forbindelser. Ved at eksponere disse indsigter og kontroller til AI-klienter muliggør den automatiseret overvågning, tærskelbaserede advarsler og hurtig respons på kritiske systemtilstande. Integration med MCP gør det muligt for udviklere og driftspersonale at effektivisere infrastrukturstyring, automatisere sundhedstjek og interagere med live serverdata direkte fra deres udviklingsarbejdsgange.
Ingen information om tilgængelige eller definerede prompt-skabeloner er oplyst i repository eller dokumentation.
Ingen eksplicitte detaljer om MCP-ressourcer eksponeret af serveren er oplyst i den tilgængelige dokumentation.
Ingen direkte liste over værktøjer eller detaljer fra server.py
om MCP-værktøjer er oplyst i den tilgængelige dokumentation.
Ingen installationsvejledning for Windsurf er oplyst i dokumentationen.
pip install -r requirements.txt
mcpServers
-objektet:{
"mcpServers": {
"system-health": {
"command": "/path/to/your/venv/bin/python3",
"args": [
"/path/to/your/system-health-mcp-server/src/mcp_launcher.py",
"--username=your_ssh_username",
"--password=your_ssh_password",
"--key-path=~/.ssh/id_rsa",
"--servers=server1.example.com,server2.example.com",
"--log-level=debug"
],
"description": "System Health MCP Server til overvågning af fjernservere"
}
}
}
Selv om System Health MCP Server primært bruger SSH-legitimationsoplysninger, bør du sikre følsomme informationer ved at bruge miljøvariabler. Eksempel:
{
"mcpServers": {
"system-health": {
"env": {
"SSH_USERNAME": "your_ssh_username",
"SSH_KEY_PATH": "/path/to/key"
},
"inputs": {
"servers": "server1.example.com,server2.example.com"
}
}
}
}
Ingen installationsvejledning for Cursor er oplyst i dokumentationen.
Ingen installationsvejledning for Cline er oplyst i dokumentationen.
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. I system-MCP-konfigurationssektionen indsætter du dine MCP-serverdetaljer ved at bruge dette JSON-format:
{
"system-health": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når den er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “system-health” til dit faktiske MCP-servernavn og erstatte URL’en tilsvarende.
Sektion | Tilgængelighed | Detaljer/Noter |
---|---|---|
Oversigt | ✅ | Angivet i README |
Liste over Prompts | ⛔ | Ingen prompt-skabeloner beskrevet |
Liste over Ressourcer | ⛔ | Ingen eksplicit ressourceoversigt |
Liste over Værktøjer | ⛔ | Ingen direkte værktøjsoversigt fra server.py |
Sikring af API-nøgler | ✅ | Eksempel på SSH-legitimationsoplysninger/miljøvariabler |
Sampling Support (mindre vigtigt i evaluering) | ⛔ | Ikke nævnt |
Ud fra den tilgængelige dokumentation tilbyder System Health MCP Server en solid overvågningsløsning med klare anvendelsestilfælde og opsætning til Claude, men mangler detaljer om MCP-prompts, ressourcer, værktøjer, rødder eller sampling. Den er velegnet til udviklere, der har brug for system health-integration, men ville have fordel af udvidet dokumentation.
Har en LICENSE | ✅ |
---|---|
Har mindst ét værktøj | ⛔ |
Antal Forks | 0 |
Antal Stjerner | 1 |
Bedømmelse: 4/10
MCP-serveren leverer kernefunktionalitet og klar opsætning til Claude, men mangler MCP-specifikke funktioner som værktøjer, ressourcer, prompts og bredere platformsdokumentation, hvilket begrænser dens udvidelsesmuligheder og opdagelighed.
Den muliggør, at FlowHunt eller AI-assistenter kan overvåge fjern-Linux-servere i realtid. Den indsamler data som CPU, hukommelse, disk, netværk og sikkerhedsstatus via SSH, hvilket muliggør automatiske sundhedstjek, advarsler og strømlinede DevOps-operationer.
Enhver AI-assistent, der understøtter Multi-Channel Protocol (MCP), såsom Claude, kan forbinde og få adgang til serverens overvågningsfunktioner. Integration med FlowHunt’s MCP-komponent er problemfri.
Anvendelsestilfælde inkluderer fjernovervågning af servere, automatiseret sikkerhedsrevision, tærskelbaserede advarsler, multi-server management og integration af infrastrukturtelemetri i AI-drevne arbejdsgange.
Gem følsomme oplysninger som SSH-brugernavne og stivej som miljøvariabler i din konfiguration. Hårdkod aldrig adgangskoder eller nøgler—brug 'env'-sektionen som vist i installationsvejledningen.
Ja, du kan angive flere serveradresser i konfigurationen. System Health MCP Server er designet til centraliseret overvågning af flere servere.
Effektivisér dine DevOps-operationer—tilslut FlowHunt’s System Health MCP Server for øjeblikkelig indsigt i infrastrukturen og automatiske advarsler.
Remote MacOs Use MCP Server gør det muligt for AI-agenter at automatisere, styre og administrere fjern-macOS-systemer sikkert uden ekstra software. Det forbinde...
Kubernetes MCP Server forbinder AI-assistenter og Kubernetes/OpenShift-klynger, så du kan styre ressourcer, pod-operationer og DevOps-automatisering programmati...
Dynatrace MCP Server forbinder Dynatrace observability-platformen med dine AI-drevne workflows i FlowHunt, så du får realtidsadgang til produktionsmålinger, log...