ops-mcp MCP Server

Cosa fa il server MCP “ops-mcp”?

Il server ops-mcp MCP è progettato per interfacciarsi con l’ecosistema unikernel tramite il toolchain nanos/ops. Funziona da ponte tra assistenti AI e le potenti funzionalità della piattaforma OPS, permettendo a workflow guidati dall’AI di interagire e gestire istanze e immagini unikernel. Espone operazioni come l’elenco delle immagini unikernel disponibili, la gestione delle istanze in esecuzione e la creazione di nuovi deployment unikernel: ops-mcp consente a sviluppatori e client AI di automatizzare in modo efficiente i task infrastrutturali cloud-native. Questo server è particolarmente utile per attività di automazione infrastrutturale, deployment cloud e gestione di unikernel leggeri e sicuri, semplificando i flussi di sviluppo e operativi dei team che utilizzano nanos/ops.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è menzionato nella documentazione o nei file del repository disponibili.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicita è documentata nel repository o nel README.

Elenco degli Strumenti

• List instances
  Elenca tutte le istanze unikernel attive o disponibili gestite dal toolchain OPS.
• List images
  Recupera un elenco delle immagini unikernel disponibili che possono essere distribuite o gestite.
• Instance create <image_name>
  Crea una nuova istanza unikernel da una specifica immagine.
• Instance create redis-server
  Crea specificamente una nuova istanza eseguendo l’immagine unikernel del server Redis.

Casi d’uso di questo Server MCP

• Gestione delle istanze Unikernel
  Gli sviluppatori possono elencare e monitorare tutte le istanze unikernel attive, semplificando la gestione dell’infrastruttura cloud-native.
• Deployment Unikernel Automatizzato
  Permette la creazione e il deployment rapido di istanze unikernel dalle immagini disponibili, supportando pipeline di integrazione e delivery continua.
• Scoperta e Auditing delle Immagini
  Elenca tutte le immagini unikernel disponibili, aiutando i team ad auditare, selezionare e gestire i propri artefatti di deployment.
• Istanze di Servizi Specializzati
  Consente il deployment rapido di servizi preconfigurati (es. Redis) come unikernel, minimizzando la configurazione manuale e massimizzando la sicurezza.
• Automazione Infrastrutturale Guidata da AI
  Gli agent AI possono utilizzare gli strumenti esposti per automatizzare task infrastrutturali, riducendo l’intervento manuale e gli errori operativi.

Come configurarlo

Windsurf

Nessuna istruzione di setup per Windsurf è disponibile nella documentazione o nel repository.

Claude

1. Compila il server ops-mcp come una normale applicazione Go.
2. Individua il file di configurazione di Claude, tipicamente in ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
3. Modifica la sezione mcpServers per includere 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. Salva la configurazione e assicurati che la variabile d’ambiente PATH includa la directory contenente il binario ops-mcp.
5. Riavvia Claude e verifica che il server MCP sia accessibile.

Protezione delle API Key:
Puoi specificare variabili d’ambiente sensibili nella sezione env della configurazione.
Esempio:

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

Cursor

Nessuna istruzione di setup per Cursor è disponibile nella documentazione o nel repository.

Cline

Nessuna istruzione di setup per Cline è disponibile nella documentazione o nel repository.

Come usare questo MCP nei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI è ora in grado di utilizzare questo MCP come strumento, con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di sostituire “ops-mcp” con il vero nome del tuo server MCP e la URL con quella del tuo server MCP.

Panoramica

La nostra opinione

ops-mcp offre funzionalità di base ma utili per la gestione dei workload unikernel tramite MCP, esponendo diversi strumenti chiave. Tuttavia manca documentazione su template di prompt e risorse, e include setup dettagliato solo per Claude. Il progetto beneficerebbe di una documentazione più approfondita e di un supporto all’integrazione più ampio.

MCP Score

Punteggio MCP in Tabella: 4/10
Motivo: Sebbene ops-mcp sia funzionale e open source con un set di strumenti di base, manca di documentazione e supporto per funzionalità MCP avanzate come prompt, risorse, radici e sampling, limitandone l’utilità per workflow di automazione AI più ampi.