Serveur MCP ops-mcp

Que fait le serveur MCP “ops-mcp” ?

Le serveur MCP ops-mcp est conçu pour s’interfacer avec l’écosystème unikernel via la toolchain nanos/ops. Il agit comme un pont entre les assistants IA et les puissantes fonctionnalités de la plateforme OPS, permettant aux workflows pilotés par IA d’interagir avec les instances et images unikernel et de les gérer. En exposant des opérations telles que la liste des images unikernel disponibles, la gestion des instances en cours d’exécution et la création de nouveaux déploiements unikernel, ops-mcp permet aux développeurs et aux clients IA d’automatiser efficacement les tâches d’infrastructure cloud-native. Ce serveur est particulièrement utile pour les tâches d’automatisation d’infrastructure, les déploiements cloud et la gestion d’unikernels légers et sécurisés, rationalisant ainsi le flux de développement et d’exploitation pour les équipes utilisant nanos/ops.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans la documentation ou les fichiers du dépôt disponibles.

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’est documentée dans le dépôt ou le README.

Liste des outils

• Lister les instances
  Liste toutes les instances unikernel en cours d’exécution ou disponibles, gérées par la toolchain OPS.
• Lister les images
  Récupère la liste des images unikernel disponibles qui peuvent être déployées ou gérées.
• Instance create <image_name>
  Crée une nouvelle instance unikernel à partir d’une image spécifiée.
• Instance create redis-server
  Crée spécifiquement une nouvelle instance exécutant l’image unikernel du serveur Redis.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Gestion des instances unikernel
  Les développeurs peuvent lister et surveiller toutes les instances unikernel actives, facilitant la gestion d’infrastructure cloud-native.
• Déploiement unikernel automatisé
  Permet la création et le déploiement rapides d’instances unikernel à partir des images disponibles, soutenant les pipelines d’intégration continue et de livraison.
• Découverte et audit d’images
  Liste toutes les images unikernel disponibles, aidant les équipes à auditer, sélectionner et gérer leurs artefacts de déploiement.
• Instanciation de services spécialisés
  Permet le déploiement rapide de services préconfigurés (ex : Redis) sous forme d’unikernel, minimisant la configuration manuelle et maximisant la sécurité.
• Automatisation d’infrastructure pilotée par IA
  Les agents IA peuvent utiliser les outils exposés pour automatiser les tâches d’infrastructure, réduisant l’intervention manuelle et les erreurs opérationnelles.

Comment le configurer

Windsurf

Aucune instruction de configuration pour Windsurf n’est disponible dans la documentation ou le dépôt.

Claude

1. Compilez le serveur ops-mcp comme une application Go standard.
2. Repérez votre fichier de configuration Claude, en général à ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
3. Modifiez la section mcpServers pour inclure ops-mcp :

   {
     "mcpServers": {
       "ops-mcp": {
         "command": "/Users/eyberg/go/src/github.com/nanovms/ops-mcp/ops-mcp",
         "args": [],
         "env": {
           "HOME":"/Users/eyberg",
           "LOGNAME":"eyberg",
           "PATH":"/bin:/Users/eyberg/.ops/bin",
           "SHELL":"/bin/zsh",
           "USER":"eyberg"
         }
       }
     }
   }
   

4. Sauvegardez la configuration et assurez-vous que la variable d’environnement PATH inclut le dossier contenant le binaire ops-mcp.
5. Redémarrez Claude et vérifiez que le serveur MCP est accessible.

Sécurisation des clés API :
Vous pouvez spécifier des variables d’environnement sensibles dans la section env de la configuration.
Exemple :

"env": {
  "API_KEY": "${YOUR_OPS_API_KEY}"
}

Cursor

Aucune instruction de configuration pour Cursor n’est disponible dans la documentation ou le dépôt.

Cline

Aucune instruction de configuration pour Cline n’est disponible dans la documentation ou le dépôt.

Comment utiliser ce MCP dans des flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à 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 au format JSON suivant :

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

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

Aperçu

Notre avis

ops-mcp propose des fonctionnalités basiques mais utiles pour la gestion des workloads unikernel via MCP, exposant plusieurs outils essentiels. Cependant, il manque de documentation sur les modèles de prompt et les ressources, et seuls les détails d’intégration pour Claude sont présents. Le projet gagnerait à être enrichi d’une documentation plus poussée et d’un support d’intégration élargi.

Score MCP

Score Table MCP : 4/10
Raison : Bien qu’ops-mcp soit fonctionnel et open source avec un ensemble basique d’outils, il manque de documentation et de support pour des fonctionnalités MCP avancées telles que prompts, ressources, roots et sampling, limitant son utilité pour des workflows d’automatisation pilotés par IA à plus grande échelle.