mcp-server-commands MCP Server

mcp-server-commands MCP Server

AI MCP Server Shell Access Automation

Ce face serverul “mcp-server-commands” MCP?

mcp-server-commands MCP (Model Context Protocol) Server acționează ca o punte între asistenții AI și posibilitatea de a executa local sau la nivel de sistem comenzi, în mod sigur. Prin expunerea unei interfețe pentru rularea comenzilor shell, permite clienților AI să acceseze date externe, să interacționeze cu sistemul de fișiere, să efectueze diagnosticări sau să automatizeze fluxuri de lucru direct din mediul lor. Serverul procesează cererile de comandă de la LLM-uri și returnează rezultatul, inclusiv atât STDOUT, cât și STDERR, care pot fi folosite pentru analize suplimentare sau acțiuni. Acest lucru îmbunătățește fluxurile de dezvoltare prin activarea unor sarcini precum listarea directoarelor, vizualizarea informațiilor despre sistem sau rularea de scripturi, extinzând astfel capacitățile practice ale asistenților AI pentru dezvoltatori și utilizatori avansați.

Lista de prompturi

  • run_command – Generează un mesaj prompt cu rezultatul comenzii.

Lista de resurse

Nu există resurse explicite menționate în documentația sau codul disponibil.

Lista de unelte

  • run_command – Rulează o comandă specificată (de exemplu, hostname, ls -al, echo "hello world"). Returnează STDOUT și STDERR ca text. Suportă un parametru opțional stdin pentru a transmite input (cum ar fi cod sau conținut de fișier) către comenzi care acceptă acest lucru, facilitând scriptingul și operațiunile pe fișiere.

Cazuri de utilizare pentru acest server MCP

  • Diagnosticare sistem: Rulează comenzi precum hostname sau top pentru a obține detalii despre statusul sistemului sau mediul de execuție direct din asistentul AI.
  • Gestionare fișiere: Listează directoare (ls -al), creează sau citește fișiere și manipulează fișiere text folosind comenzi shell.
  • Execuție scripturi: Rulează scripturi sau fragmente de cod (ex: Python, Bash) prin transmiterea lor prin stdin, permițând prototiparea rapidă sau automatizarea.
  • Automatizare dezvoltare: Automatizează sarcini repetitive precum extragerea codului, compilarea proiectelor sau rularea testelor prin comenzi shell emise de AI.
  • Aprobare sigură a comenzilor: Integrare cu unelte precum Claude Desktop pentru a te asigura că fiecare comandă este revizuită și aprobată înainte de execuție, minimizând riscurile de securitate.

Cum se configurează

Windsurf

  1. Asigură-te că Node.js și npm sunt instalate.
  2. Instalează pachetul mcp-server-commands:
    npm install -g mcp-server-commands
    
  3. Editează fișierul de configurare Windsurf pentru a adăuga serverul MCP.
  4. Adaugă următorul fragment JSON:
    {
      "mcpServers": {
        "mcp-server-commands": {
          "command": "npx",
          "args": ["mcp-server-commands"]
        }
      }
    }
    
  5. Salvează configurația și repornește Windsurf.
  6. Verifică dacă serverul rulează și este accesibil.

Claude

  1. Asigură-te că Node.js și npm sunt instalate.
  2. Instalează mcp-server-commands global:
    npm install -g mcp-server-commands
    
  3. Localizează fișierul de configurare Claude Desktop:
    • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
  4. Adaugă:
    {
      "mcpServers": {
        "mcp-server-commands": {
          "command": "npx",
          "args": ["mcp-server-commands"]
        }
      }
    }
    
  5. Salvează și repornește Claude Desktop.
  6. Confirmă că serverul MCP apare și este funcțional.

Cursor

  1. Instalează Node.js și npm dacă este necesar.
  2. Instalează global mcp-server-commands:
    npm install -g mcp-server-commands
    
  3. Deschide fișierul de configurare Cursor.
  4. Inserează:
    {
      "mcpServers": {
        "mcp-server-commands": {
          "command": "npx",
          "args": ["mcp-server-commands"]
        }
      }
    }
    
  5. Salvează modificările și repornește Cursor.
  6. Verifică dacă serverul MCP este disponibil pentru utilizare.

Cline

  1. Asigură-te că Node.js/npm sunt instalate.
  2. Instalează pachetul serverului MCP:
    npm install -g mcp-server-commands
    
  3. Editează configurația serverului MCP pentru Cline.
  4. Adaugă:
    {
      "mcpServers": {
        "mcp-server-commands": {
          "command": "npx",
          "args": ["mcp-server-commands"]
        }
      }
    }
    
  5. Salvează și repornește Cline.
  6. Verifică conectivitatea la serverul MCP.

Securizarea cheilor API

Dacă trebuie să furnizezi variabile de mediu sensibile (ex: chei API), folosește câmpurile env și inputs în configurația ta:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-commands": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-server-commands"],
      "env": {
        "EXAMPLE_API_KEY": "${EXAMPLE_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${EXAMPLE_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Înlocuiește EXAMPLE_API_KEY cu numele variabilei tale reale de mediu.

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în workflow-ul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul AI:

FlowHunt MCP flow

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

Odată configurat, agentul AI va putea folosi acest MCP ca unealtă cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “mcp-server-commands” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel al serverului tău MCP.


Prezentare generală

SecțiuneDisponibilitateDetalii/Note
Prezentare generalăOferă execuție de comenzi shell ca unealtă pentru LLM-uri.
Lista de prompturirun_command
Lista de resurseNu sunt listate resurse explicite.
Lista de unelterun_command
Securizarea cheilor APISuportat prin env și inputs în configurație.
Suport sampling (mai puțin relevant la evaluare)Nu este menționat în documentație sau cod.

Opinia noastră:
Acest server MCP este simplu, dar foarte eficient pentru scopul său: oferirea accesului LLM-urilor la shell-ul de sistem într-un mod controlat. Este bine documentat, ușor de configurat și are avertismente clare de securitate. Totuși, scopul său este limitat (o singură unealtă, fără resurse explicite sau șabloane de prompt dincolo de run_command), iar funcționalități MCP avansate precum Roots și Sampling nu sunt menționate în documentație sau cod. Per total, este potrivit pentru dezvoltatorii care doresc acces shell prin AI, dar îi lipsește extensibilitatea generală.


Scor MCP

Are o LICENȚĂ✅ (MIT)
Are cel puțin o unealtă
Număr de Fork-uri27
Număr de Stars159

Întrebări frecvente

Ce este serverul mcp-server-commands MCP?

Este un server MCP care expune o interfață sigură pentru ca asistenții AI să execute comenzi shell locale sau de sistem. Acest lucru permite clienților AI să interacționeze cu sistemul de fișiere, să ruleze diagnosticări sau să automatizeze fluxuri de lucru prin procesarea cererilor de comenzi și returnarea rezultatelor.

Ce unelte oferă acest server MCP?

Principala unealtă este 'run_command', care permite rularea comenzilor shell (de exemplu, 'ls -al', 'echo', 'hostname'). Returnează atât STDOUT, cât și STDERR și suportă transmiterea inputului prin stdin pentru scripturi sau operațiuni pe fișiere.

Care sunt cazurile de utilizare tipice?

Cazurile de utilizare includ diagnosticare de sistem, gestionare fișiere, rulare de scripturi, automatizare a sarcinilor de dezvoltare și fluxuri de aprobare a comenzilor în mod securizat.

Cum securizez cheile API sau variabilele de mediu?

Valorile sensibile pot fi furnizate prin câmpurile 'env' și 'inputs' din configurație. Folosește variabile de mediu pentru a evita expunerea secretelor în clar.

Suportă funcții MCP avansate precum sampling sau Roots?

Nu, mcp-server-commands MCP este axat pe execuția comenzilor. Funcții precum managementul avansat al resurselor sau sampling nu sunt menționate în documentația disponibilă.

Cum folosesc acest server MCP într-un workflow FlowHunt?

Adaugă componenta MCP în flow-ul tău FlowHunt și conecteaz-o la agentul AI. În configurație, specifică detaliile serverului MCP, precum transportul și URL-ul, pentru a permite execuția comenzilor de către AI direct în fluxurile tale.

Deblochează automatizarea Shell cu FlowHunt MCP

Oferă asistenților tăi AI acces shell sigur și configurabil pentru automatizare, diagnosticare și gestionare fișiere cu mcp-server-commands MCP Server.

Află mai multe

DesktopCommander MCP Server
DesktopCommander MCP Server

DesktopCommander MCP Server

DesktopCommander MCP Server oferă asistenților AI precum Claude automatizare directă a desktopului, furnizând control securizat al terminalului, căutare în sist...

4 min citire
AI Automation Developer Tools +4
Integrarea serverului ModelContextProtocol (MCP)
Integrarea serverului ModelContextProtocol (MCP)

Integrarea serverului ModelContextProtocol (MCP)

Serverul ModelContextProtocol (MCP) acționează ca o punte între agenții AI și sursele externe de date, API-uri și servicii, permițând utilizatorilor FlowHunt să...

3 min citire
AI Integration +4
mcp-server-docker MCP Server
mcp-server-docker MCP Server

mcp-server-docker MCP Server

Serverul mcp-server-docker MCP permite asistenților AI să gestioneze containere Docker prin limbaj natural. Integrează acest MCP cu FlowHunt și alte clienți pen...

4 min citire
AI Ops Docker +5