1Panel MCP-serverintegration

Vad gör “1Panel” MCP-servern?

1Panel MCP-servern är en implementation av Model Context Protocol (MCP)-servern, specifikt utvecklad för integration med 1Panel . Den fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och 1Panel-plattformen, och möjliggör förbättrade utvecklingsarbetsflöden genom att låta AI-agenter interagera programmatiskt med 1Panels API:er och datakällor. Genom att använda denna server kan utvecklare använda AI-drivna verktyg för att automatisera och effektivisera vanliga administrativa och operativa uppgifter i sina 1Panel-miljöer, så som att fråga systemstatus, hantera filer eller utföra kontrollkommandon. Servern stöder flera transportmetoder (stdio och sse), vilket ger flexibilitet vid integration i olika miljöer. Den kan konfigureras säkert med API-tokens och värdadresser.

Lista över Promptar

Inga promptmallar nämns i den tillgängliga dokumentationen eller koden.

Lista över Resurser

Inga explicita MCP-resurser beskrivs i den tillgängliga dokumentationen eller koden.

Lista över Verktyg

Inga specifika verktyg är listade eller beskrivna i den tillgängliga dokumentationen eller koden (t.ex. server.py existerar inte i detta Go-baserade projekt).

Användningsområden för denna MCP-server

• Automatisering av 1Panel: Integrera AI-assistenter för att automatisera administrativa uppgifter i 1Panel, som omstart av tjänster, användarhantering eller statuskontroller via standardiserade AI-kommandon.
• Fjärroperationer: Möjliggör att AI-drivna skript eller arbetsflöden interagerar med 1Panel-servrar på distans, vilket stärker DevOps och systemadministrativa möjligheter.
• SSE/Strömmande AI-integration: Aktivera realtidsinteraktion mellan 1Panel och AI-agenter med SSE-transportläge, vilket möjliggör liveövervakning och snabba svar.
• Säker programmatisk åtkomst: Använd access tokens och miljöbaserade konfigurationer för att säkert exponera enbart nödvändiga delar av 1Panel för AI-agenter, och därmed bibehålla driftsäkerheten.

Hur man sätter upp det

Windsurf

1. Säkerställ att du har 1Panel MCP-serverns binärfil eller Docker-image.

2. Hämta din 1Panel access token och värd-URL.

3. Redigera Windsurf-konfigurationsfilen.

4. Lägg till följande JSON-snutt under mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-1panel": {
         "command": "mcp-1panel",
         "env": {
           "PANEL_ACCESS_TOKEN": "<din 1Panel access token>",
           "PANEL_HOST": "t.ex. http://localhost:8080"
         }
       }
     }
   }
   

5. Spara och starta om Windsurf, och verifiera sedan serveranslutningen.

Docker-exempel

{
  "mcpServers": {
    "mcp-1panel": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "PANEL_HOST",
        "-e",
        "PANEL_ACCESS_TOKEN",
        "1panel/1panel-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "PANEL_HOST": "t.ex. http://localhost:8080",
        "PANEL_ACCESS_TOKEN": "<din 1Panel access token>"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Ladda ner eller bygg 1Panel MCP-servern.
2. Skaffa din 1Panel API-token och värdinformation.
3. Öppna Claudes konfigurationsfil.
4. Infoga samma konfiguration som för Windsurf under mcpServers.
5. Spara och starta om Claude.

Cursor

1. Kontrollera att 1Panel MCP-servern är installerad.

2. Hämta din access token och värd-URL.

3. Redigera Cursor-konfigurationsfilen.

4. Lägg till:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-1panel": {
         "command": "mcp-1panel",
         "env": {
           "PANEL_ACCESS_TOKEN": "<din 1Panel access token>",
           "PANEL_HOST": "t.ex. http://localhost:8080"
         }
       }
     }
   }
   

5. Spara ändringarna och starta om Cursor.

SSE-läge exempel

Om du använder SSE-läge, starta servern med:

mcp-1panel -host http://localhost:8080 -token <din 1Panel access token> -transport sse -addr http://localhost:8000

Lägg till i mcpServers:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-1panel": {
      "url": "http://localhost:8000/sse"
    }
  }
}

Cline

1. Installera 1Panel MCP-servern.
2. Ange din PANEL_ACCESS_TOKEN och PANEL_HOST.
3. Redigera Clines konfigurationsfil och infoga samma JSON som ovan.
4. Spara och starta om Cline.

Säkerhet för API-nycklar

Lagra API-nycklar och känslig information i miljövariabler. Exempel på konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-1panel": {
      "command": "mcp-1panel",
      "env": {
        "PANEL_ACCESS_TOKEN": "${PANEL_ACCESS_TOKEN}",
        "PANEL_HOST": "${PANEL_HOST}"
      }
    }
  }
}

Byt ut ${PANEL_ACCESS_TOKEN} och ${PANEL_HOST} mot namnen på dina miljövariabler.

Hur man använder denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, ange din MCP-serverinformation med detta JSON-format:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “MCP-name” till “mcp-1panel” och byt ut URL:en mot din egen MCP-serveradress.

Översikt

Vår åsikt

1Panel MCP-servern erbjuder tydliga installations- och integrationsinstruktioner och underhålls aktivt med ett bra antal stjärnor och forkningar. Bristen på detaljerad dokumentation kring verktyg, promptar och resurser begränsar dock användbarheten för komplexa AI-arbetsflöden direkt utanför lådan. Utifrån ovanstående ger vi denna MCP-implementation ett 5/10 för fullständighet och utvecklarvänlighet.

MCP-poäng