mcp-server-commands Serveur MCP

Que fait le serveur MCP “mcp-server-commands” ?

Le serveur MCP mcp-server-commands (Model Context Protocol) agit comme un pont entre les assistants IA et la capacité d’exécuter des commandes locales ou système de manière sécurisée. En exposant une interface pour l’exécution de commandes shell, il permet aux clients IA d’accéder à des données externes, d’interagir avec le système de fichiers, de réaliser des diagnostics ou d’automatiser des workflows directement depuis leur environnement. Le serveur traite les requêtes de commandes émises par les LLMs et retourne la sortie, y compris STDOUT et STDERR, qui peuvent être utilisés pour des analyses ou actions ultérieures. Cela enrichit les workflows de développement en permettant des tâches telles que la liste de répertoires, l’affichage d’informations système ou l’exécution de scripts, élargissant ainsi les capacités pratiques des assistants IA pour les développeurs et utilisateurs avancés.

Liste des Prompts

• run_command – Génère un message d’invite avec la sortie de la commande.

Liste des Ressources

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

Liste des Outils

• run_command – Exécute une commande spécifiée (ex. : hostname, ls -al, echo "hello world"). Retourne STDOUT et STDERR en texte. Prend en charge un paramètre optionnel stdin pour fournir une entrée (comme du code ou le contenu d’un fichier) aux commandes qui l’acceptent, facilitant le scripting et les opérations sur fichiers.

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Diagnostics système : Exécutez des commandes telles que hostname ou top pour récupérer l’état du système ou des détails d’environnement directement depuis l’assistant IA.
• Gestion de fichiers : Listez des répertoires (ls -al), créez ou lisez des fichiers, et manipulez des fichiers texte à l’aide de commandes shell.
• Exécution de scripts : Exécutez des scripts ou extraits de code (ex. Python, Bash) en les passant via stdin, pour un prototypage rapide ou l’automatisation.
• Automatisation du développement : Automatisez des tâches répétitives telles que la récupération de code, la compilation de projets ou l’exécution de tests via des commandes shell émises par l’IA.
• Approbation sécurisée de commandes : Intégrez des outils comme Claude Desktop pour que chaque commande soit examinée et approuvée avant exécution, minimisant ainsi les risques de sécurité.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js et npm sont installés.
2. Installez le package mcp-server-commands :

   npm install -g mcp-server-commands
   

3. Modifiez le fichier de configuration Windsurf pour ajouter le serveur MCP.
4. Ajoutez l’extrait JSON suivant :

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

5. Sauvegardez la configuration et redémarrez Windsurf.
6. Vérifiez que le serveur fonctionne et est accessible.

Claude

1. Vérifiez que Node.js et npm sont installés.
2. Installez mcp-server-commands globalement :

   npm install -g mcp-server-commands
   

3. Localisez votre fichier de configuration Claude Desktop :
   • MacOS : ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows : %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Ajoutez :

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

5. Sauvegardez et redémarrez Claude Desktop.
6. Confirmez que le serveur MCP apparaît et fonctionne.

Cursor

1. Installez Node.js et npm si nécessaire.
2. Installez mcp-server-commands globalement :

   npm install -g mcp-server-commands
   

3. Ouvrez votre fichier de configuration Cursor.
4. Insérez :

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

5. Sauvegardez les modifications et redémarrez Cursor.
6. Vérifiez que le serveur MCP est disponible.

Cline

1. Assurez-vous que Node.js/npm sont installés.
2. Installez le package du serveur MCP :

   npm install -g mcp-server-commands
   

3. Modifiez la configuration du serveur MCP de Cline.
4. Ajoutez :

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

5. Sauvegardez et redémarrez Cline.
6. Vérifiez la connectivité au serveur MCP.

Sécurisation des clés API

Si vous devez fournir des variables d’environnement sensibles (ex. clés API), utilisez les champs env et inputs dans votre configuration :

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

Remplacez EXAMPLE_API_KEY par le nom réel de votre variable d’environnement.

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation de MCP dans FlowHunt

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

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

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “mcp-server-commands” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Notre avis :
Ce serveur MCP est simple mais très efficace dans son objectif : offrir aux LLMs un accès au shell système de manière contrôlée. Il est bien documenté, facile à configurer et comporte des avertissements de sécurité clairs. Cependant, sa portée est limitée (un seul outil, pas de ressources explicites ni de modèles d’invite au-delà de run_command), et les fonctionnalités MCP avancées comme Roots et Sampling ne sont pas référencées dans la documentation ou le code. Dans l’ensemble, il est bien adapté aux développeurs cherchant un accès shell via l’IA, mais manque d’extensibilité plus large.

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