Serveur Windows CLI MCP

Que fait le serveur “Windows CLI” MCP ?

Le serveur Windows CLI MCP est un serveur Model Context Protocol (MCP) conçu pour permettre des interactions sécurisées en ligne de commande sur les systèmes Windows. Il agit comme un pont entre les assistants IA et les interfaces en ligne de commande du système (PowerShell, CMD, Git Bash) ainsi que les systèmes distants via SSH. En exposant l’exécution de commandes, l’accès aux fichiers et la gestion à distance sous forme de ressources et d’outils MCP, il permet aux flux de travail pilotés par l’IA d’effectuer des tâches système, d’automatiser des opérations et d’interagir de manière programmable avec des environnements locaux et distants. Ses options de configuration et de sécurité robustes offrent un contrôle précis sur les commandes et dossiers accessibles, ce qui en fait un outil puissant pour les développeurs souhaitant améliorer leurs automatisations, scripts et workflows DevOps tout en maintenant des contrôles d’accès stricts.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est explicitement mentionné dans la documentation du dépôt.

Liste des ressources

• Connexions SSH : Expose une liste des connexions SSH configurées comme ressource MCP, permettant aux clients de visualiser et de sélectionner des systèmes distants pour l’exécution de commandes.
• Répertoire courant : Fournit un accès au répertoire de travail courant comme ressource, permettant des opérations contextuelles.
• Configuration : Expose les détails de la configuration du serveur comme ressource MCP, facilitant la transparence et la gestion du comportement du serveur.

Liste des outils

• Exécuter une commande shell locale : Permet l’exécution de commandes dans PowerShell, CMD ou Git Bash sur le système Windows local.
• Exécuter une commande SSH distante : Permet d’exécuter des commandes shell sur des systèmes distants via SSH, en utilisant des connexions préconfigurées.

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Automatisation du système local : Automatisez les tâches répétitives sur votre machine Windows (par exemple, opérations sur les fichiers, maintenance système) via l’exécution de commandes par IA.
• Gestion de serveurs distants : Gérez et interagissez avec des serveurs distants en toute sécurité via SSH, idéal pour les tâches DevOps et d’administration système.
• Amélioration des flux de développement : Intégrez-vous avec des outils IA (comme Claude Desktop) pour fluidifier la compilation, les tests et le déploiement du code depuis la ligne de commande.
• Opérations axées sur la sécurité : Appliquez des restrictions strictes sur les commandes et dossiers pour une automatisation plus sûre dans des environnements sensibles.
• Interopérabilité multi-shell : Passez facilement de PowerShell à CMD ou Git Bash au sein de vos workflows IA pour une exécution de scripts polyvalente.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js et npm sont installés sur votre système.
2. Installez le paquet serveur Windows CLI MCP :

   npm install -g @simonb97/server-win-cli@latest
   

3. Localisez votre fichier de configuration Windsurf (par exemple, windsurf.json).
4. Ajoutez le serveur MCP en utilisant ce fragment JSON :

   {
     "mcpServers": {
       "win-cli": {
         "command": "npx",
         "args": ["@simonb97/server-win-cli@latest"]
       }
     }
   }
   

5. Enregistrez le fichier et redémarrez Windsurf. Vérifiez que le serveur fonctionne.

Sécuriser les clés API

{
  "mcpServers": {
    "win-cli": {
      "command": "npx",
      "args": ["@simonb97/server-win-cli@latest"],
      "env": {
        "MY_SECRET_KEY": "${MY_SECRET_KEY_ENV}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${MY_SECRET_KEY_ENV}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installez Node.js et le paquet serveur globalement ou localement.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Claude.
3. Ajoutez la configuration du serveur :

   {
     "mcpServers": {
       "win-cli": {
         "command": "npx",
         "args": ["@simonb97/server-win-cli@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Claude.
5. Confirmez la connexion au serveur Windows CLI MCP.

Cursor

1. Installez Node.js et le paquet serveur MCP.
2. Accédez au fichier de configuration de Cursor.
3. Insérez ce qui suit dans votre configuration :

   {
     "mcpServers": {
       "win-cli": {
         "command": "npx",
         "args": ["@simonb97/server-win-cli@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez l’intégration en lançant une commande simple.

Cline

1. Installez Node.js et le serveur MCP.
2. Modifiez le fichier de configuration de Cline.
3. Ajoutez l’entrée du serveur MCP :

   {
     "mcpServers": {
       "win-cli": {
         "command": "npx",
         "args": ["@simonb97/server-win-cli@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Vérifiez que le serveur MCP est actif et répond.

Remarque : Sécurisez toujours les clés API ou secrets sensibles via des variables d’environnement comme démontré ci-dessus.

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre flux 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 de configuration MCP système, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

{
  "win-cli": {
    "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 “win-cli” par le vrai nom de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Aperçu

Support roots : Non mentionné dans la documentation ou le code.

Sur la base des informations ci-dessus, le serveur Windows CLI MCP offre une utilité solide pour les développeurs ayant besoin d’un accès sécurisé en ligne de commande piloté par IA et d’une automatisation à distance. Il couvre la plupart des primitives MCP à l’exception des modèles de prompt et du support explicite de l’échantillonnage/roots. Sa documentation est claire et pratique.

Notre avis

J’attribuerais à ce serveur MCP une note solide de 8/10. Il est robuste, bien documenté et pratique pour des cas d’utilisation réels, mais il lui manque certaines fonctionnalités MCP avancées (comme les modèles de prompt et l’échantillonnage/roots) qui le rendraient encore plus polyvalent.

Score MCP