System Health MCP Server

System Health MCP Server

Monitoring MCP Server AI Integration Linux

Vad gör “System Health” MCP Server?

System Health MCP Server är ett robust övervakningsverktyg byggt på Multi-Channel Protocol (MCP)-ramverket. Den kopplar AI-assistenter, som Claude, till fjärrstyrda Linux-servrar och tillhandahåller realtidsdata om systemhälsa och prestanda. Servern samlar in omfattande systemdata—inklusive CPU, minne, disk, nätverk och säkerhetsmetrik—via SSH-anslutningar. Genom att exponera dessa insikter och kontroller för AI-klienter möjliggörs automatiserad övervakning, tröskelbaserade aviseringar och snabba åtgärder vid kritiska systemtillstånd. Integrationen med MCP ger utvecklare och driftspersonal möjlighet att effektivisera infrastrukturhantering, automatisera systemhälsokontroller och interagera med live serverdata direkt från sina utvecklingsflöden.

Lista över frågor

Ingen information om tillgängliga eller definierade promptmallar finns i förvaret eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita detaljer om MCP-resurser som exponeras av servern finns i tillgänglig dokumentation.

Lista över verktyg

Ingen direkt lista över verktyg eller detaljer från server.py om MCP-verktyg finns i tillgänglig dokumentation.

Användningsområden för denna MCP-server

  • Fjärrövervakning av infrastruktur: Möjliggör realtidsspårning av CPU, minne, disk och nätverksanvändning på flera Linux-servrar för att säkerställa drifttid och prestanda.
  • Automatiserad säkerhetsgranskning: Övervakar efter misslyckade inloggningsförsök, misstänkta processer och väntande säkerhetsuppdateringar för att upprätthålla en säker servermiljö.
  • Tröskelbaserade aviseringar: Upptäcker och rapporterar automatiskt kritiska systemtillstånd (t.ex. full disk, hög CPU-belastning) så att operatörer snabbt kan agera.
  • Integration med AI-assistenter: AI-agenter som Claude kan direkt fråga om serverhälsa, ta emot aviseringar och till och med trigga åtgärdsflöden.
  • Multiserverhantering: Centraliserar övervakning av flera fjärrservrar i en MCP-instans, vilket effektiviserar arbetet för administratörer och DevOps-team.

Så här sätter du upp det

Windsurf

Inga installationsinstruktioner för Windsurf finns i dokumentationen.

Claude

  1. Se till att du har Python 3.10+ och installera alla beroenden:
    pip install -r requirements.txt
    
  2. Lokalisera din Claude MCP-konfigurationsfil.
  3. Lägg till posten för System Health MCP Server i objektet 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 för övervakning av fjärrservrar"
        }
      }
    }
    
  4. Starta om Claude för att tillämpa ändringar.
  5. Verifiera att servern körs och är tillgänglig genom att utföra ett testkommando eller kontrollera loggar.

Säkra API-nycklar

Även om System Health MCP Server främst använder SSH-uppgifter bör du säkra känslig information med miljövariabler. Exempel:

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

Cursor

Inga installationsinstruktioner för Cursor finns i dokumentationen.

Cline

Inga installationsinstruktioner för Cline finns i dokumentationen.

Så använder du 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:

FlowHunt MCP flow

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, sätt in dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

{
  "system-health": {
    "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 kapabiliteter. Kom ihåg att byta ut “system-health” till ditt faktiska MCP-servernamn och justera URL:en därefter.


Översikt

SektionTillgänglighetDetaljer/Noteringar
ÖversiktTillhandahållen i README
Lista över frågorInga promptmallar specificerade
Lista över resurserIngen explicit resurslista
Lista över verktygIngen direkt verktygslista från server.py
Säkra API-nycklarExempel för SSH-uppgifter/miljövariabler
Samplingstöd (mindre viktigt vid utvärdering)Ingen omnämning

Utifrån tillgänglig dokumentation erbjuder System Health MCP Server en stabil övervakningslösning med tydliga användningsområden och installationsvägledning för Claude, men saknar detaljer om MCP-prompter, resurser, verktyg, rötter eller sampling. Den är lämplig för utvecklare som behöver systemhälsointegration men skulle dra nytta av utökad dokumentation.

MCP-betyg

Har LICENSE
Har minst ett verktyg
Antal forkningar0
Antal stjärnor1

Betyg: 4/10
MCP-servern tillhandahåller grundläggande funktionalitet och tydlig installation för Claude, men saknar MCP-specifika funktioner såsom verktyg, resurser, prompts och bredare plattformsdokumentation, vilket begränsar dess utbyggbarhet och synlighet.

Vanliga frågor

Vad gör System Health MCP Server?

Den gör det möjligt för FlowHunt eller AI-assistenter att övervaka fjärrstyrda Linux-servrar i realtid. Den samlar in metrik som CPU, minne, disk, nätverk och säkerhetsstatus via SSH, vilket möjliggör automatiserade hälsokontroller, aviseringar och effektiva DevOps-arbetsflöden.

Vilka AI-agenter eller klienter kan använda System Health MCP Server?

Alla AI-assistenter som stöder Multi-Channel Protocol (MCP), som Claude, kan ansluta och få tillgång till serverns övervakningsfunktioner. Integrationen med FlowHunt’s MCP-komponent är sömlös.

Vilka är typiska användningsområden för denna MCP-server?

Användningsområden inkluderar fjärrövervakning av servrar, automatiserad säkerhetsgranskning, tröskelbaserade aviseringar, hantering av flera servrar samt integrering av infrastrukturtelemetri i AI-drivna arbetsflöden.

Hur säkrar jag mina SSH-uppgifter?

Lagra känslig information som SSH-användarnamn och nyckelvägar som miljövariabler i din konfiguration. Hårdkoda aldrig lösenord eller nycklar—använd 'env'-sektionen som demonstreras i installationsinstruktionerna.

Kan jag övervaka flera servrar med en MCP-instans?

Ja, du kan ange flera serveradresser i konfigurationen. System Health MCP Server är utformad för centraliserad övervakning av flera servrar.

Integrera systemhälsa med AI-övervakning

Effektivisera dina DevOps-processer—anslut FlowHunt’s System Health MCP Server för omedelbara infrastrukturinsikter och automatiska aviseringar.

Lär dig mer

Terminal Controller MCP Server
Terminal Controller MCP Server

Terminal Controller MCP Server

Terminal Controller MCP Server möjliggör säker körning av terminalkommandon, katalognavigering och filsystemoperationer via ett standardiserat gränssnitt. Den f...

4 min läsning
AI Automation MCP Server +4
Fjärr-MacOs Använd MCP-server
Fjärr-MacOs Använd MCP-server

Fjärr-MacOs Använd MCP-server

Fjärr-MacOs Använd MCP-server möjliggör för AI-agenter att säkert automatisera, styra och hantera fjärrstyrda macOS-system utan extra programvara. Den skapar en...

4 min läsning
AI macOS +4
Flightradar24 MCP Server-integration
Flightradar24 MCP Server-integration

Flightradar24 MCP Server-integration

Integrera realtids flygspårning i dina AI-arbetsflöden med Flightradar24 MCP Server. Få tillgång till live flygdata, övervaka flyg och förbättra rese- och situa...

3 min läsning
AI Aviation +5