
Kubernetes MCP Server
Kubernetes MCP Server łączy asystentów AI z klastrami Kubernetes/OpenShift, umożliwiając programistyczne zarządzanie zasobami, operacje na podach oraz automatyz...
Monitoruj swoje zdalne serwery Linux w czasie rzeczywistym z System Health MCP Server FlowHunt — umożliwiając sprawdzanie kondycji przez AI, alerty wydajności i monitorowanie bezpieczeństwa bezpośrednio z Twojego przepływu pracy.
System Health MCP Server to zaawansowane narzędzie monitorujące oparte na frameworku Multi-Channel Protocol (MCP). Łączy asystentów AI, takich jak Claude, ze zdalnymi serwerami Linux, dostarczając w czasie rzeczywistym metryki kondycji i wydajności. Serwer zbiera kompleksowe dane systemowe — w tym metryki CPU, pamięci, dysku, sieci i bezpieczeństwa — poprzez połączenia SSH. Udostępniając te informacje i kontrolę klientom AI, umożliwia automatyczny monitoring, alerty progowe i szybkie reakcje na krytyczne stany systemu. Integracja z MCP pozwala deweloperom i operatorom usprawnić zarządzanie infrastrukturą, zautomatyzować sprawdzanie kondycji systemu oraz pracować na żywych danych serwerowych bezpośrednio ze swojego środowiska programistycznego.
Brak informacji o dostępnych lub zdefiniowanych szablonach promptów w repozytorium lub dokumentacji.
Brak szczegółowych informacji na temat zasobów MCP udostępnianych przez serwer w dostępnej dokumentacji.
Brak bezpośredniej listy narzędzi lub szczegółów z server.py
na temat narzędzi MCP w dostępnej dokumentacji.
Brak instrukcji konfiguracji Windsurf w dokumentacji.
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 do monitorowania zdalnych serwerów"
}
}
}
Chociaż System Health MCP Server korzysta głównie z poświadczeń SSH, należy zabezpieczyć wrażliwe informacje za pomocą zmiennych środowiskowych. Przykład:
{
"mcpServers": {
"system-health": {
"env": {
"SSH_USERNAME": "your_ssh_username",
"SSH_KEY_PATH": "/path/to/key"
},
"inputs": {
"servers": "server1.example.com,server2.example.com"
}
}
}
}
Brak instrukcji konfiguracji Cursor w dokumentacji.
Brak instrukcji konfiguracji Cline w dokumentacji.
Korzystanie z MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i podłączenia go do agenta AI:
Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji systemu MCP wprowadź dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:
{
"system-health": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “system-health” na nazwę swojego serwera MCP i odpowiednio podać URL.
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | Zawarty w README |
Lista promptów | ⛔ | Brak szczegółów dotyczących szablonów promptów |
Lista zasobów | ⛔ | Brak jawnej listy zasobów |
Lista narzędzi | ⛔ | Brak bezpośredniej listy narzędzi z server.py |
Zabezpieczanie kluczy API | ✅ | Przykład dla poświadczeń SSH/zmiennych środowiskowych |
Wsparcie próbkowania (mało istotne) | ⛔ | Brak wzmianki |
Na podstawie dostępnej dokumentacji System Health MCP Server oferuje solidne rozwiązanie monitorujące z jasnymi przypadkami użycia i sposobem konfiguracji dla Claude, ale brakuje szczegółów o promptach MCP, zasobach, narzędziach, rootach czy próbkowaniu. Nadaje się dla deweloperów potrzebujących integracji monitoringu zdrowia systemu, ale wymaga rozbudowania dokumentacji.
Posiada LICENCJĘ | ✅ |
---|---|
Posiada przynajmniej 1 narzędzie | ⛔ |
Liczba Forków | 0 |
Liczba Gwiazdek | 1 |
Ocena: 4/10
Serwer MCP zapewnia podstawową funkcjonalność i jasną konfigurację dla Claude, ale brakuje mu funkcji specyficznych dla MCP, takich jak narzędzia, zasoby, promptów oraz szerszej dokumentacji platformowej, co ogranicza jego elastyczność i możliwość odkrycia.
Umożliwia FlowHunt lub asystentom AI monitorowanie zdalnych serwerów Linux w czasie rzeczywistym. Zbiera metryki takie jak CPU, pamięć, dysk, status sieci i bezpieczeństwa przez SSH, umożliwiając automatyczne sprawdzanie kondycji, alerty i usprawnione operacje DevOps.
Każdy asystent AI obsługujący Multi-Channel Protocol (MCP), taki jak Claude, może się połączyć i korzystać z możliwości monitorowania serwera. Integracja z komponentem MCP FlowHunt jest bezproblemowa.
Zastosowania obejmują zdalny monitoring serwera, automatyczne audyty bezpieczeństwa, powiadomienia progowe, zarządzanie wieloma serwerami oraz integrację telemetrii infrastruktury z przepływami pracy opartymi o AI.
Przechowuj wrażliwe informacje, takie jak nazwy użytkowników SSH i ścieżki do kluczy, jako zmienne środowiskowe w swojej konfiguracji. Nigdy nie umieszczaj na stałe haseł ani kluczy — użyj sekcji 'env' zgodnie z instrukcją konfiguracji.
Tak, możesz określić wiele adresów serwerów w konfiguracji. System Health MCP Server został zaprojektowany do scentralizowanego monitorowania wielu serwerów.
Usprawnij operacje DevOps — połącz System Health MCP Server FlowHunt, aby uzyskać natychmiastowy wgląd w infrastrukturę i zautomatyzowane powiadomienia.
Kubernetes MCP Server łączy asystentów AI z klastrami Kubernetes/OpenShift, umożliwiając programistyczne zarządzanie zasobami, operacje na podach oraz automatyz...
Rust MCP Filesystem to błyskawicznie szybki, asynchroniczny i lekki serwer MCP napisany w Rust, umożliwiający bezpieczne i wydajne operacje na systemie plików d...
Serper MCP Server łączy asystentów AI z wyszukiwarką Google za pośrednictwem API Serper, umożliwiając natychmiastowe wyszukiwanie w sieci, obrazów, wideo, wiado...