
Server MCP Multicluster
Il Server MCP Multicluster consente ai sistemi GenAI e agli strumenti di sviluppo di gestire, monitorare e orchestrare risorse su più cluster Kubernetes tramite...
Monitora i tuoi server Linux remoti in tempo reale con il Server MCP System Health di FlowHunt—abilitando controlli di salute AI, avvisi sulle prestazioni e monitoraggio della sicurezza direttamente dal tuo flusso di lavoro.
Il Server MCP System Health è uno strumento di monitoraggio robusto basato sul framework Multi-Channel Protocol (MCP). Collega assistenti AI, come Claude, a server Linux remoti, fornendo metriche di salute e prestazioni in tempo reale. Il server raccoglie dati di sistema completi—including CPU, memoria, disco, rete e metriche di sicurezza—tramite connessioni SSH. Esporre questi insight e controlli ai client AI permette monitoraggio automatizzato, avvisi basati su soglia e risposte rapide a condizioni di sistema critiche. La sua integrazione con MCP consente a sviluppatori e operatori di semplificare la gestione dell’infrastruttura, automatizzare i controlli di salute e interagire con dati live del server direttamente dai propri flussi di sviluppo.
Nessuna informazione su template di prompt disponibili o definiti è fornita nel repository o nella documentazione.
Nessun dettaglio esplicito sulle risorse MCP esposte dal server è fornito nella documentazione disponibile.
Nessun elenco diretto di strumenti o dettagli da server.py
sugli strumenti MCP è fornito nella documentazione disponibile.
Nessuna istruzione di configurazione per Windsurf è fornita nella documentazione.
pip install -r requirements.txt
mcpServers
:{
"mcpServers": {
"system-health": {
"command": "/path/to/your/venv/bin/python3",
"args": [
"/path/to/your/system-health-mcp-server/src/mcp_launcher.py",
"--username=your_ssh_username",
"--password=your_ssh_password",
"--key-path=~/.ssh/id_rsa",
"--servers=server1.example.com,server2.example.com",
"--log-level=debug"
],
"description": "Server MCP System Health per il monitoraggio dei server remoti"
}
}
}
Anche se il Server MCP System Health utilizza principalmente credenziali SSH, dovresti proteggere le informazioni sensibili utilizzando variabili d’ambiente. Esempio:
{
"mcpServers": {
"system-health": {
"env": {
"SSH_USERNAME": "your_ssh_username",
"SSH_KEY_PATH": "/path/to/key"
},
"inputs": {
"servers": "server1.example.com,server2.example.com"
}
}
}
}
Nessuna istruzione di configurazione per Cursor è fornita nella documentazione.
Nessuna istruzione di configurazione per Cline è fornita nella documentazione.
Utilizzo di MCP in FlowHunt
Per integrare i server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:
Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione del sistema MCP, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:
{
"system-health": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Una volta configurato, l’agente AI potrà ora usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “system-health” con il nome reale del tuo server MCP e sostituire l’URL di conseguenza.
Sezione | Disponibilità | Dettagli/Note |
---|---|---|
Riepilogo | ✅ | Fornito nel README |
Elenco dei Prompt | ⛔ | Nessun template di prompt dettagliato |
Elenco delle Risorse | ⛔ | Nessun elenco esplicito di risorse |
Elenco degli Strumenti | ⛔ | Nessun elenco diretto di strumenti da server.py |
Protezione delle chiavi API | ✅ | Esempio per credenziali SSH/variabili d’ambiente |
Supporto sampling (meno importante in valutaz.) | ⛔ | Nessuna menzione |
Sulla base della documentazione disponibile, il Server MCP System Health offre una solida soluzione di monitoraggio con casi d’uso chiari e configurazione per Claude, ma manca di dettagli su prompt MCP, risorse, strumenti, root o sampling. È adatto a sviluppatori che necessitano di integrazione sulla salute del sistema ma trarrebbe beneficio da una documentazione più estesa.
Ha una LICENSE | ✅ |
---|---|
Ha almeno uno strumento | ⛔ |
Numero di Fork | 0 |
Numero di Star | 1 |
Valutazione: 4/10
Il server MCP offre funzionalità di base e una configurazione chiara per Claude, ma manca di caratteristiche specifiche MCP come strumenti, risorse, prompt e documentazione piattaforma più ampia, limitandone l’estensibilità e la reperibilità.
Permette a FlowHunt o agli assistenti AI di monitorare in tempo reale server Linux remoti. Raccoglie metriche come CPU, memoria, disco, rete e stato della sicurezza tramite SSH, permettendo controlli di salute automatici, avvisi e un'operatività DevOps semplificata.
Qualsiasi assistente AI che supporta il Multi-Channel Protocol (MCP), come Claude, può connettersi e accedere alle capacità di monitoraggio del server. L'integrazione con la componente MCP di FlowHunt è senza soluzione di continuità.
I casi d'uso includono monitoraggio remoto dei server, auditing di sicurezza automatizzato, avvisi basati su soglia, gestione multi-server e integrazione della telemetria infrastrutturale nei flussi di lavoro guidati dall'AI.
Archivia le informazioni sensibili come username SSH e percorsi delle chiavi come variabili d'ambiente nella configurazione. Non codificare mai in chiaro password o chiavi—usa la sezione 'env' come mostrato nelle istruzioni di configurazione.
Sì, puoi specificare più indirizzi server nella configurazione. Il Server MCP System Health è progettato per il monitoraggio centralizzato di più server.
Semplifica le tue operazioni DevOps—collega il Server MCP System Health di FlowHunt per avere insight istantanei sull'infrastruttura e avvisi automatici.
Il Server MCP Multicluster consente ai sistemi GenAI e agli strumenti di sviluppo di gestire, monitorare e orchestrare risorse su più cluster Kubernetes tramite...
Il Server Model Context Protocol (MCP) collega assistenti AI a fonti di dati esterne, API e servizi, consentendo un'integrazione semplificata di workflow comple...
Il server MCP del filesystem consente un accesso sicuro e programmatico al filesystem locale tramite il Model Context Protocol (MCP). Permette ad assistenti AI ...