1Panel MCP-Server-Integration

Was macht der “1Panel” MCP-Server?

Der 1Panel MCP-Server ist eine Implementierung des Model Context Protocol (MCP)-Servers, die speziell für die Integration mit 1Panel entwickelt wurde. Er dient als Brücke zwischen KI-Assistenten und der 1Panel-Plattform und ermöglicht erweiterte Entwicklungs-Workflows, indem KI-Agenten programmatisch mit den APIs und Datenquellen von 1Panel interagieren können. Durch den Einsatz dieses Servers können Entwickler KI-gestützte Tools nutzen, um gängige administrative und operative Aufgaben in ihren 1Panel-Umgebungen zu automatisieren und zu vereinfachen, wie z. B. Systemstatusabfragen, Dateimanagement oder das Ausführen von Steuerbefehlen. Der Server unterstützt mehrere Übertragungsmethoden (stdio und sse), was Flexibilität für die Integration in verschiedenen Umgebungen bietet, und kann sicher mit API-Tokens und Host-Adressen konfiguriert werden.

Liste der Prompts

In der verfügbaren Dokumentation oder im Code werden keine Prompt-Vorlagen erwähnt.

Liste der Ressourcen

In der verfügbaren Dokumentation oder im Code werden keine expliziten MCP-Ressourcen beschrieben.

Liste der Tools

In der verfügbaren Dokumentation oder im Code werden keine spezifischen Tools aufgeführt oder beschrieben (z. B. existiert server.py in diesem Go-basierten Projekt nicht).

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• 1Panel-Automatisierung: Integrieren Sie KI-Assistenten, um administrative Aufgaben in 1Panel zu automatisieren, wie z. B. Dienstneustarts, Benutzerverwaltung oder Statusprüfungen über standardisierte KI-Befehle.
• Remote-Operationen: Ermöglichen Sie KI-gesteuerten Skripten oder Workflows die Interaktion mit 1Panel-Servern aus der Ferne und verbessern Sie so die DevOps- und Systemadministrationsfähigkeiten.
• SSE/Streaming-KI-Integration: Ermöglichen Sie Echtzeit-Interaktionen zwischen 1Panel und KI-Agenten mithilfe des SSE-Transportmodus für Live-Überwachung und schnelle Reaktionen.
• Sicherer programmgesteuerter Zugriff: Verwenden Sie Zugangstokens und eine umgebungsbasierte Konfiguration, um nur die erforderlichen Teile von 1Panel für KI-Agenten sicher verfügbar zu machen und die Betriebssicherheit zu wahren.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Sie das 1Panel MCP-Server-Binary oder das Docker-Image besitzen.

2. Besorgen Sie sich Ihren 1Panel-Zugangstoken und die Host-URL.

3. Bearbeiten Sie die Windsurf-Konfigurationsdatei.

4. Fügen Sie folgenden JSON-Schnipsel unter mcpServers hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-1panel": {
         "command": "mcp-1panel",
         "env": {
           "PANEL_ACCESS_TOKEN": "<Ihr 1Panel-Zugangstoken>",
           "PANEL_HOST": "zum Beispiel http://localhost:8080"
         }
       }
     }
   }
   

5. Speichern und starten Sie Windsurf neu und prüfen Sie dann die Serververbindung.

Docker-Beispiel

{
  "mcpServers": {
    "mcp-1panel": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "PANEL_HOST",
        "-e",
        "PANEL_ACCESS_TOKEN",
        "1panel/1panel-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "PANEL_HOST": "zum Beispiel http://localhost:8080",
        "PANEL_ACCESS_TOKEN": "<Ihr 1Panel-Zugangstoken>"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Laden Sie den 1Panel MCP-Server herunter oder bauen Sie ihn selbst.
2. Beschaffen Sie sich Ihren 1Panel-API-Token und Host-Informationen.
3. Öffnen Sie die Claude-Konfigurationsdatei.
4. Fügen Sie die gleiche Konfiguration wie bei Windsurf unter mcpServers ein.
5. Speichern und starten Sie Claude neu.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass der 1Panel MCP-Server installiert ist.

2. Besorgen Sie sich Ihren Zugangstoken und die Host-URL.

3. Bearbeiten Sie die Cursor-Konfigurationsdatei.

4. Fügen Sie hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-1panel": {
         "command": "mcp-1panel",
         "env": {
           "PANEL_ACCESS_TOKEN": "<Ihr 1Panel-Zugangstoken>",
           "PANEL_HOST": "zum Beispiel http://localhost:8080"
         }
       }
     }
   }
   

5. Änderungen speichern und Cursor neu starten.

SSE-Modus-Beispiel

Wenn Sie den SSE-Modus verwenden, starten Sie den Server mit:

mcp-1panel -host http://localhost:8080 -token <Ihr 1Panel-Zugangstoken> -transport sse -addr http://localhost:8000

Fügen Sie zu mcpServers hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-1panel": {
      "url": "http://localhost:8000/sse"
    }
  }
}

Cline

1. Installieren Sie den 1Panel MCP-Server.
2. Setzen Sie Ihren PANEL_ACCESS_TOKEN und PANEL_HOST.
3. Bearbeiten Sie die Cline-Konfigurationsdatei und fügen Sie das gleiche JSON wie oben ein.
4. Speichern und starten Sie Cline neu.

Sicherung von API-Schlüsseln

Speichern Sie API-Schlüssel und sensible Informationen in Umgebungsvariablen. Beispielkonfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-1panel": {
      "command": "mcp-1panel",
      "env": {
        "PANEL_ACCESS_TOKEN": "${PANEL_ACCESS_TOKEN}",
        "PANEL_HOST": "${PANEL_HOST}"
      }
    }
  }
}

Ersetzen Sie ${PANEL_ACCESS_TOKEN} und ${PANEL_HOST} durch die Namen Ihrer Umgebungsvariablen.

Nutzung dieses MCP in Flows

Verwendung von MCP in FlowHunt

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich zur System-MCP-Konfiguration fügen Sie die Details Ihres MCP-Servers in folgendem JSON-Format ein:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle seine Funktionen und Möglichkeiten verwenden. Denken Sie daran, “MCP-name” durch “mcp-1panel” zu ersetzen und Ihre eigene MCP-Server-URL einzutragen.

Übersicht

Unsere Meinung

Der 1Panel MCP-Server bietet klare Installations- und Integrationsanleitungen und wird aktiv gepflegt, mit einer guten Anzahl an Stars und Forks. Das Fehlen detaillierter Tool-, Prompt- und Ressourcenbeschreibungen in der Dokumentation schränkt jedoch die sofortige Nutzbarkeit für komplexe KI-Workflows ein. Basierend auf dem oben genannten bewerten wir diese MCP-Implementierung mit 5/10 hinsichtlich Vollständigkeit und Entwicklerfreundlichkeit.

MCP-Score