システムヘルス MCP サーバー

「System Health」MCP サーバーは何をするのか

System Health MCP サーバーは、Multi-Channel Protocol (MCP) フレームワーク上に構築された堅牢な監視ツールです。Claude などの AI アシスタントをリモート Linux サーバーへ接続し、リアルタイムでヘルスやパフォーマンスのメトリクスを提供します。サーバーは SSH 接続を用いて、CPU、メモリ、ディスク、ネットワーク、セキュリティなどの包括的なシステムデータを収集します。これらのインサイトや制御を AI クライアントに公開することで、自動監視や閾値ベースのアラート、重要なシステム状態への迅速な対応が可能です。MCP との統合により、開発者や運用者はインフラ管理を効率化し、システムヘルスチェックの自動化や開発ワークフローからのライブサーバーデータとの直接的なやり取りが実現します。

プロンプト一覧

リポジトリやドキュメント内に利用可能または定義済みのプロンプトテンプレートについての情報はありません。

リソース一覧

サーバーが公開する MCP リソースに関する明示的な詳細は、利用可能なドキュメントには記載されていません。

ツール一覧

server.py からの MCP ツールの直接的なリストや詳細は、利用可能なドキュメントにはありません。

この MCP サーバーのユースケース

• リモートインフラ監視: 複数の Linux サーバーにわたり、CPU、メモリ、ディスク、ネットワーク使用状況をリアルタイムで監視し、稼働率やパフォーマンスを確保します。
• 自動セキュリティ監査: ログイン失敗や不審なプロセス、保留中のセキュリティアップデートを監視し、安全なサーバー環境の維持に貢献します。
• 閾値ベースのアラート: ディスク満杯や高負荷など重大なシステム状態を自動検知・報告し、迅速な対応を支援します。
• AI アシスタントとの連携: Claude などの AI エージェントがサーバーヘルスを直接問い合わせ、アラート受信、リメディエーションワークフローのトリガーも可能です。
• マルチサーバー管理: 複数のリモートサーバー監視を 1 つの MCP インスタンスに集約し、管理者や DevOps チームの運用を効率化します。

セットアップ方法

Windsurf

Windsurf のセットアップ手順はドキュメントに記載されていません。

Claude

1. Python 3.10 以上を用意し、依存パッケージをインストールします:

   pip install -r requirements.txt
   

2. Claude MCP 設定ファイルを探します。
3. mcpServers オブジェクトに System Health MCP サーバーのエントリを追加します:

   {
     "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": "System Health MCP Server for monitoring remote servers"
       }
     }
   }
   

4. 変更を反映するため Claude を再起動します。
5. テストコマンドの実行やログ確認などでサーバーが稼働していることを確認します。

API キーの保護

System Health MCP サーバーは主に SSH 認証情報を使用しますが、機密情報は環境変数で管理しましょう。例:

{
  "mcpServers": {
    "system-health": {
      "env": {
        "SSH_USERNAME": "your_ssh_username",
        "SSH_KEY_PATH": "/path/to/key"
      },
      "inputs": {
        "servers": "server1.example.com,server2.example.com"
      }
    }
  }
}

Cursor

Cursor のセットアップ手順はドキュメントに記載されていません。

Cline

Cline のセットアップ手順はドキュメントに記載されていません。

フロー内での MCP 利用方法

FlowHunt で MCP を使う

FlowHunt ワークフローに MCP サーバーを統合するには、MCP コンポーネントをフローに追加し、AI エージェントと接続します。

MCP コンポーネントをクリックして設定パネルを開き、system MCP 設定セクションに以下の JSON 形式で MCP サーバー情報を入力します:

{
  "system-health": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定完了後、AI エージェントはこの MCP の全機能にアクセスできるようになります。“system-health” を実際の MCP サーバー名に、URL も適切に変更してください。

概要

利用可能なドキュメントによれば、System Health MCP サーバーは明確なユースケースと Claude 用セットアップを提供する堅実な監視ソリューションですが、MCP プロンプト・リソース・ツール・ルート・サンプリングに関する詳細が不足しています。システムヘルス連携を求める開発者には有用ですが、さらなるドキュメント拡充が望まれます。

MCP スコア

評価: 4/10
この MCP サーバーは、Claude 用の基本機能と明確なセットアップ手順を提供しますが、MCP 固有のツール、リソース、プロンプトや他プラットフォーム向けドキュメントが不足しており、拡張性や発見性が限定されます。