mcp-server-commands MCP Server

Was macht der “mcp-server-commands” MCP Server?

Der mcp-server-commands MCP (Model Context Protocol) Server fungiert als Brücke zwischen KI-Assistenten und der sicheren Ausführung lokaler oder systemweiter Befehle. Durch das Bereitstellen einer Schnittstelle zur Ausführung von Shell-Befehlen ermöglicht er KI-Clients den Zugriff auf externe Daten, die Interaktion mit dem Dateisystem, die Durchführung von Diagnosen oder das Automatisieren von Workflows direkt aus ihrer Umgebung heraus. Der Server verarbeitet Befehlsanfragen von LLMs und gibt die Ausgaben – einschließlich STDOUT und STDERR – zurück, die für weitere Analysen oder Aktionen genutzt werden können. Dies verbessert Entwicklungsworkflows, indem Aufgaben wie das Auflisten von Verzeichnissen, das Anzeigen von Systeminformationen oder das Ausführen von Skripten ermöglicht werden – und erweitert so die praktischen Fähigkeiten von KI-Assistenten für Entwickler und Power User.

Liste der Prompts

• run_command – Generiert eine Prompt-Nachricht mit der Befehlsausgabe.

Liste der Ressourcen

In der verfügbaren Dokumentation oder im Code sind keine expliziten Ressourcen aufgeführt.

Liste der Tools

• run_command – Führt einen angegebenen Befehl aus (z. B. hostname, ls -al, echo "hello world"). Gibt STDOUT und STDERR als Text zurück. Unterstützt einen optionalen stdin-Parameter, um Eingaben (wie Code oder Dateiinhalte) an Befehle zu übergeben, die dies akzeptieren – ideal für Scripting und Dateioperationen.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Systemdiagnose: Führen Sie Befehle wie hostname oder top aus, um Systemstatus oder Umgebungsdetails direkt aus dem KI-Assistenten abzurufen.
• Dateiverwaltung: Listen Sie Verzeichnisse auf (ls -al), erstellen oder lesen Sie Dateien und bearbeiten Sie Textdateien mit Shell-Befehlen.
• Skriptausführung: Führen Sie Skripte oder Code-Snippets (z. B. Python, Bash) aus, indem Sie sie über stdin übergeben – für schnelles Prototyping oder Automatisierung.
• Entwicklungsautomatisierung: Automatisieren Sie wiederkehrende Aufgaben wie Code-Pulling, Projekt-Builds oder Testläufe durch Shell-Befehle, die von der KI ausgeführt werden.
• Sichere Freigabe von Befehlen: Integrieren Sie Tools wie Claude Desktop, um sicherzustellen, dass jeder Befehl vor der Ausführung überprüft und freigegeben wird, um Sicherheitsrisiken zu minimieren.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und npm installiert sind.
2. Installieren Sie das Paket mcp-server-commands:

   npm install -g mcp-server-commands
   

3. Bearbeiten Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei, um den MCP-Server hinzuzufügen.
4. Fügen Sie folgenden JSON-Abschnitt hinzu:

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

5. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
6. Überprüfen Sie, ob der Server läuft und erreichbar ist.

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und npm installiert sind.
2. Installieren Sie mcp-server-commands global:

   npm install -g mcp-server-commands
   

3. Suchen Sie Ihre Claude Desktop-Konfigurationsdatei:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Fügen Sie hinzu:

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

5. Speichern und starten Sie Claude Desktop neu.
6. Bestätigen Sie, dass der MCP-Server angezeigt wird und funktionsfähig ist.

Cursor

1. Installieren Sie Node.js und npm, falls erforderlich.
2. Installieren Sie mcp-server-commands global:

   npm install -g mcp-server-commands
   

3. Öffnen Sie Ihre Cursor-Konfigurationsdatei.
4. Fügen Sie ein:

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

5. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Cursor neu.
6. Überprüfen Sie, ob der MCP-Server verfügbar ist.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js/npm installiert sind.
2. Installieren Sie das MCP-Server-Paket:

   npm install -g mcp-server-commands
   

3. Bearbeiten Sie die Cline MCP-Server-Konfiguration.
4. Fügen Sie hinzu:

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

5. Speichern und starten Sie Cline neu.
6. Überprüfen Sie die Konnektivität zum MCP-Server.

API-Schlüssel sichern

Wenn Sie sensible Umgebungsvariablen (z. B. API-Keys) bereitstellen müssen, nutzen Sie die Felder env und inputs in Ihrer Konfiguration:

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

Ersetzen Sie EXAMPLE_API_KEY durch den tatsächlichen Namen Ihrer Umgebungsvariable.

So nutzen Sie diesen 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. Fügen Sie im Abschnitt zur System-MCP-Konfiguration Ihre MCP-Server-Details in diesem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “mcp-server-commands” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL auf Ihre eigene MCP-Server-URL anzupassen.

Übersicht

Unsere Meinung:
Dieser MCP-Server ist einfach, aber äußerst effektiv für seinen Zweck: Er gibt LLMs auf kontrollierte Weise Zugriff auf die System-Shell. Er ist gut dokumentiert, leicht zu konfigurieren und enthält klare Sicherheitshinweise. Sein Umfang ist jedoch begrenzt (ein Tool, keine expliziten Ressourcen oder Prompt-Vorlagen außer run_command), und fortgeschrittene MCP-Features wie Roots und Sampling werden in Dokumentation oder Code nicht angesprochen. Insgesamt eignet er sich hervorragend für Entwickler, die Shell-Zugriff über KI benötigen, bietet aber keine breite Erweiterbarkeit.

MCP Score