System Health MCP Server

System Health MCP Server

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.

Hvad gør “System Health” MCP Server?

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.

Liste over Prompts

Ingen information om tilgængelige eller definerede prompt-skabeloner er oplyst i repository eller dokumentation.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte detaljer om MCP-ressourcer eksponeret af serveren er oplyst i den tilgængelige dokumentation.

Liste over Værktøjer

Ingen direkte liste over værktøjer eller detaljer fra server.py om MCP-værktøjer er oplyst i den tilgængelige dokumentation.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

  • Fjernovervågning af infrastruktur: Muliggør realtidsopfølgning af CPU-, hukommelses-, disk- og netværksforbrug på flere Linux-servere for at sikre oppetid og ydeevne.
  • Automatiseret sikkerhedsrevision: Overvåger mislykkede loginforsøg, mistænkelige processer og ventende sikkerhedsopdateringer for at opretholde et sikkert servermiljø.
  • Tærskelbaserede advarsler: Registrerer og rapporterer automatisk kritiske systemtilstande (fx disk fyldt, høj CPU-belastning), så operatører kan handle med det samme.
  • Integration med AI-assistenter: AI-agenter som Claude kan direkte forespørge på serverens sundhed, modtage advarsler og endda igangsætte udbedringsarbejdsgange.
  • Multi-server management: Centraliserer overvågning af flere fjernservere i én MCP-instans, hvilket effektiviserer driften for administratorer og DevOps-teams.

Sådan sættes den op

Windsurf

Ingen installationsvejledning for Windsurf er oplyst i dokumentationen.

Claude

  1. Sørg for, at du har Python 3.10+ og installer alle afhængigheder:
    pip install -r requirements.txt
    
  2. Find din Claude MCP-konfigurationsfil.
  3. Tilføj System Health MCP Server-indgangen til 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"
        }
      }
    }
    
  4. Genstart Claude for at anvende ændringerne.
  5. Verificér, at serveren kører og er tilgængelig ved at udstede en testkommando eller tjekke logs.

Sikring af API-nøgler

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"
      }
    }
  }
}

Cursor

Ingen installationsvejledning for Cursor er oplyst i dokumentationen.

Cline

Ingen installationsvejledning for Cline er oplyst i dokumentationen.

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:

FlowHunt MCP flow

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.


Oversigt

SektionTilgængelighedDetaljer/Noter
OversigtAngivet i README
Liste over PromptsIngen prompt-skabeloner beskrevet
Liste over RessourcerIngen eksplicit ressourceoversigt
Liste over VærktøjerIngen direkte værktøjsoversigt fra server.py
Sikring af API-nøglerEksempel 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.

MCP-score

Har en LICENSE
Har mindst ét værktøj
Antal Forks0
Antal Stjerner1

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.

Ofte stillede spørgsmål

Hvad gør System Health MCP Server?

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.

Hvilke AI-agenter eller klienter kan bruge System Health MCP Server?

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.

Hvad er typiske anvendelsestilfælde for denne MCP Server?

Anvendelsestilfælde inkluderer fjernovervågning af servere, automatiseret sikkerhedsrevision, tærskelbaserede advarsler, multi-server management og integration af infrastrukturtelemetri i AI-drevne arbejdsgange.

Hvordan sikrer jeg mine SSH-legitimationsoplysninger?

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.

Kan jeg overvåge flere servere med én MCP-instans?

Ja, du kan angive flere serveradresser i konfigurationen. System Health MCP Server er designet til centraliseret overvågning af flere servere.

Integrér System Health-overvågning med AI

Effektivisér dine DevOps-operationer—tilslut FlowHunt’s System Health MCP Server for øjeblikkelig indsigt i infrastrukturen og automatiske advarsler.

Lær mere

Remote MacOs Use MCP Server
Remote MacOs Use MCP Server

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...

4 min læsning
AI macOS +4
Kubernetes MCP Server
Kubernetes MCP Server

Kubernetes MCP Server

Kubernetes MCP Server forbinder AI-assistenter og Kubernetes/OpenShift-klynger, så du kan styre ressourcer, pod-operationer og DevOps-automatisering programmati...

4 min læsning
Kubernetes MCP Server +4
Dynatrace MCP Server-integration
Dynatrace MCP Server-integration

Dynatrace MCP Server-integration

Dynatrace MCP Server forbinder Dynatrace observability-platformen med dine AI-drevne workflows i FlowHunt, så du får realtidsadgang til produktionsmålinger, log...

4 min læsning
Observability MCP Server +5