
CircleCI MCP Server-integrasjon
CircleCI MCP Server bygger bro mellom CircleCIs kraftige CI-infrastruktur og MCP-økosystemet, slik at AI-assistenter kan automatisere og overvåke arbeidsflyter,...
Overvåk dine eksterne Linux-servere i sanntid med FlowHunt’s System Health MCP Server—muliggjør AI-drevne helsesjekker, ytelsesvarsler og sikkerhetsovervåking direkte fra din arbeidsflyt.
System Health MCP Server er et robust overvåkingsverktøy bygget på Multi-Channel Protocol (MCP)-rammeverket. Den kobler AI-assistenter, som Claude, til eksterne Linux-servere og gir sanntidstilgang til helse- og ytelsesmålinger. Serveren samler inn omfattende systemdata—inkludert CPU, minne, disk, nettverk og sikkerhetsmålinger—via SSH-tilkoblinger. Ved å eksponere disse innsiktene og kontrollene for AI-klienter, muliggjør den automatisert overvåking, varsler ved terskelverdier og raske responser på kritiske systemtilstander. Integrasjonen med MCP lar utviklere og driftspersonell effektivisere infrastrukturhåndtering, automatisere helsesjekker og arbeide direkte med levende serverdata fra sine utviklingsflyter.
Ingen informasjon om tilgjengelige eller definerte prompt-maler er oppgitt i depotet eller dokumentasjonen.
Ingen eksplisitte detaljer om MCP-ressurser som eksponeres av serveren er gitt i tilgjengelig dokumentasjon.
Ingen direkte liste over verktøy eller detaljer fra server.py
om MCP-verktøy er oppgitt i tilgjengelig dokumentasjon.
Ingen oppsettveiledning for Windsurf er oppgitt i dokumentasjonen.
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": "System Health MCP Server for overvåking av eksterne servere"
}
}
}
Selv om System Health MCP Server primært bruker SSH-legitimasjon, bør du sikre sensitiv informasjon ved å bruke miljøvariabler. Eksempel:
{
"mcpServers": {
"system-health": {
"env": {
"SSH_USERNAME": "your_ssh_username",
"SSH_KEY_PATH": "/path/to/key"
},
"inputs": {
"servers": "server1.example.com,server2.example.com"
}
}
}
}
Ingen oppsettveiledning for Cursor er oppgitt i dokumentasjonen.
Ingen oppsettveiledning for Cline er oppgitt i dokumentasjonen.
Bruke MCP i FlowHunt
For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flowen din og koble den til AI-agenten:
Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I seksjonen for system-MCP-konfigurasjon, legg inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:
{
"system-health": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “system-health” til navnet på din faktiske MCP-server og tilpass URL-en.
Seksjon | Tilgjengelig | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | Oppgitt i README |
Liste over prompt-maler | ⛔ | Ingen detaljerte prompt-maler |
Liste over ressurser | ⛔ | Ingen eksplisitt ressursliste |
Liste over verktøy | ⛔ | Ingen direkte verktøyliste fra server.py |
Sikring av API-nøkler | ✅ | Eksempel for SSH-legitimasjon/miljøvariabler |
Støtte for sampling (mindre viktig i vurdering) | ⛔ | Ikke nevnt |
Basert på tilgjengelig dokumentasjon tilbyr System Health MCP Server en solid overvåkingsløsning med klare bruksområder og oppsett for Claude, men mangler detaljer om MCP-prompter, ressurser, verktøy, røtter eller sampling. Den passer for utviklere som trenger systemhelseintegrasjon, men ville hatt nytte av utvidet dokumentasjon.
Har en LISENS | ✅ |
---|---|
Har minst ett verktøy | ⛔ |
Antall forks | 0 |
Antall stjerner | 1 |
Vurdering: 4/10
MCP-serveren gir kjernefunksjonalitet og tydelig oppsett for Claude, men mangler MCP-spesifikke funksjoner som verktøy, ressurser, prompt-maler og bredere plattformdokumentasjon, noe som begrenser utvidbarhet og synlighet.
Den gjør det mulig for FlowHunt eller AI-assistenter å overvåke eksterne Linux-servere i sanntid. Den samler inn målinger som CPU, minne, disk, nettverk og sikkerhetsstatus via SSH, slik at du kan automatisere helsesjekker, motta varsler og effektivisere DevOps-operasjoner.
Enhver AI-assistent som støtter Multi-Channel Protocol (MCP), som Claude, kan koble til og få tilgang til serverens overvåkingsfunksjoner. Integrasjonen med FlowHunt’s MCP-komponent er sømløs.
Bruksområder inkluderer overvåking av eksterne servere, automatisert sikkerhetsrevisjon, varsling basert på terskelverdier, administrasjon av flere servere og integrering av telemetridata fra infrastrukturen i AI-drevne arbeidsflyter.
Lagre sensitiv informasjon som SSH-brukernavn og nøkkelbaner som miljøvariabler i konfigurasjonen. Aldri hardkod passord eller nøkler—bruk 'env'-seksjonen som vist i oppsettinstruksjonene.
Ja, du kan spesifisere flere serveradresser i konfigurasjonen. System Health MCP Server er laget for sentralisert overvåking av flere servere.
Effektiviser dine DevOps-operasjoner—koble FlowHunt’s System Health MCP Server for øyeblikkelig innsikt i infrastrukturen og automatisert varsling.
CircleCI MCP Server bygger bro mellom CircleCIs kraftige CI-infrastruktur og MCP-økosystemet, slik at AI-assistenter kan automatisere og overvåke arbeidsflyter,...
Integrer AI-assistentene dine med JFrog Platform API ved å bruke JFrog MCP Server. Automatiser depotadministrasjon, byggsporing, overvåkning, artefaktsøk og sår...
Microsoft Clarity MCP Server kobler AI-assistenter med Microsoft Clarity-analyse, og gir direkte tilgang til kraftige nettstedsmålinger og innsikt gjennom Model...