Intégration du serveur MCP 1Panel

À quoi sert le serveur MCP “1Panel” ?

Le serveur MCP 1Panel est une implémentation du serveur Model Context Protocol (MCP) conçue spécifiquement pour s’intégrer à 1Panel. Il sert de passerelle reliant les assistants IA à la plateforme 1Panel, permettant d’améliorer les workflows de développement en autorisant les agents IA à interagir de façon programmatique avec les API et sources de données de 1Panel. En déployant ce serveur, les développeurs peuvent utiliser des outils dopés à l’IA pour automatiser et rationaliser les tâches administratives et opérationnelles courantes dans leurs environnements 1Panel, telles que l’interrogation de l’état du système, la gestion de fichiers ou l’exécution de commandes de contrôle. Le serveur prend en charge plusieurs méthodes de transport (stdio et sse), offrant une flexibilité d’intégration selon les environnements, et peut être configuré de manière sécurisée avec des tokens API et adresses d’hôte.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans la documentation ou le code disponible.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est décrite dans la documentation ou le code disponible.

Liste des outils

Aucun outil spécifique n’est listé ou décrit dans la documentation ou le code disponible (par exemple, server.py n’existe pas dans ce projet basé sur Go).

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Automatisation 1Panel : Intégrez des assistants IA pour automatiser les tâches d’administration 1Panel, comme les redémarrages de services, la gestion des utilisateurs ou les vérifications de statut via des commandes IA standardisées.
• Opérations à distance : Autorisez des scripts ou workflows pilotés par IA à interagir à distance avec des serveurs 1Panel, améliorant ainsi les capacités DevOps et d’administration système.
• Intégration IA en streaming/SSE : Permettez des interactions en temps réel entre 1Panel et les agents IA grâce au mode de transport SSE, pour une surveillance en direct et des réponses immédiates.
• Accès programmatique sécurisé : Utilisez des tokens d’accès et une configuration basée sur les variables d’environnement pour exposer de façon sécurisée uniquement les parties nécessaires de 1Panel aux agents IA, tout en maintenant la sécurité opérationnelle.

Comment le mettre en place

Windsurf

1. Assurez-vous de posséder le binaire ou l’image Docker du serveur MCP 1Panel.

2. Obtenez votre token d’accès 1Panel et l’URL de l’hôte.

3. Modifiez le fichier de configuration de Windsurf.

4. Ajoutez l’extrait JSON suivant sous mcpServers :

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-1panel": {
         "command": "mcp-1panel",
         "env": {
           "PANEL_ACCESS_TOKEN": "<votre token d'accès 1Panel>",
           "PANEL_HOST": "par exemple http://localhost:8080"
         }
       }
     }
   }
   

5. Enregistrez et redémarrez Windsurf, puis vérifiez la connexion au serveur.

Exemple Docker

{
  "mcpServers": {
    "mcp-1panel": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "PANEL_HOST",
        "-e",
        "PANEL_ACCESS_TOKEN",
        "1panel/1panel-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "PANEL_HOST": "par exemple http://localhost:8080",
        "PANEL_ACCESS_TOKEN": "<votre token d'accès 1Panel>"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Téléchargez ou construisez le serveur MCP 1Panel.
2. Récupérez votre token API 1Panel et les informations de l’hôte.
3. Ouvrez le fichier de configuration de Claude.
4. Insérez la même configuration que pour Windsurf sous mcpServers.
5. Enregistrez et redémarrez Claude.

Cursor

1. Vérifiez que le serveur MCP 1Panel est installé.

2. Récupérez votre token d’accès et l’URL de l’hôte.

3. Modifiez le fichier de configuration de Cursor.

4. Ajoutez :

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-1panel": {
         "command": "mcp-1panel",
         "env": {
           "PANEL_ACCESS_TOKEN": "<votre token d'accès 1Panel>",
           "PANEL_HOST": "par exemple http://localhost:8080"
         }
       }
     }
   }
   

5. Enregistrez les modifications et redémarrez Cursor.

Exemple mode SSE

Si vous utilisez le mode SSE, démarrez le serveur avec :

mcp-1panel -host http://localhost:8080 -token <votre token d'accès 1Panel> -transport sse -addr http://localhost:8000

Ajoutez à mcpServers :

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

Cline

1. Installez le serveur MCP 1Panel.
2. Définissez vos variables PANEL_ACCESS_TOKEN et PANEL_HOST.
3. Modifiez le fichier de configuration de Cline et insérez le même JSON que ci-dessus.
4. Enregistrez et redémarrez Cline.

Sécuriser les clés API

Stockez les clés API et informations sensibles dans des variables d’environnement. Exemple de configuration :

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

Remplacez ${PANEL_ACCESS_TOKEN} et ${PANEL_HOST} par les noms de vos variables d’environnement.

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://votreserveurmcp.example/cheminverslemcp/url"
  }
}

Une fois la configuration en place, l’agent IA peut utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “MCP-name” par “mcp-1panel” et d’indiquer l’URL de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Notre avis

Le serveur MCP 1Panel propose des instructions d’installation et d’intégration claires et est activement maintenu avec un bon nombre d’étoiles et de forks. Cependant, l’absence de descriptions détaillées sur les outils, prompts et ressources dans la documentation limite son utilisabilité immédiate pour des workflows IA complexes. Sur cette base, nous évaluons cette implémentation MCP à 5/10 pour sa complétude et sa convivialité pour les développeurs.

Score MCP