SSH MCP 服务器的 AI 智能体
通过 SSH-MCP-Server，将安全的 SSH 命令执行无缝集成到您的 AI 工作流中。让支持 Model Context Protocol (MCP) 的 AI 助理和应用程序能够远程执行服务器命令、传输文件并管理凭证——全部无需暴露敏感 SSH 信息。通过这个开源、即开即用的桥梁，提升您的运维效率与安全性。
远程执行 SSH 命令
通过标准化的 MCP 协议接口，直接在远程服务器上执行 SSH 命令。让您的 AI 智能体安全地与生产、预发布或测试服务器交互，SSH 凭证永不暴露。提高生产力并保障运维安全。
- 凭证隔离:
- SSH 凭证绝不会暴露给 AI 模型。所有认证细节均本地存储，最大限度保障安全。
- 标准 MCP 协议:
- 可与支持 Model Context Protocol 的 AI 助理与工具无缝集成。
- 即开即用部署:
- 通过 NPX 即刻运行——无需全局安装。数秒内即可开启安全远程操作。
- 多种认证方式:
- 支持密码和私钥认证，包括带密码保护的私钥。
双向安全文件传输
轻松在本地环境与远程服务器间通过 SSH 上传和下载文件。SSH-MCP-Server 为您的 AI 驱动工作流提供无缝的文件管理，始终确保数据安全与完整性。
- 文件上传工具:
- 使用 'upload' 工具安全地将本地文件上传至远程服务器。
- 文件下载工具:
- 使用 'download' 工具从服务器下载文件到本地目标位置。
- 简单集成:
- 无需手动 SSH 会话，将文件管理整合至自动化 AI 工作流。
强大的命令安全与多服务器管理
通过灵活的白名单与黑名单选项，精确控制哪些命令可在您的服务器上执行。集中管理多个 SSH 服务器配置，单一界面即可无缝访问各类环境。
- 命令白名单/黑名单:
- 通过正则表达式精确定义允许或拒绝的命令，实现最大化控制。
- 服务器列表工具:
- 快速查看全部可用 SSH 服务器配置及其连接信息。
- 多 SSH 管理:
- 配置并管理多台服务器连接，为团队与多环境运维提效。
可扩展的多连接编排
轻松管理并切换多个 SSH 服务器连接。SSH-MCP-Server 提供所有服务器操作的集中界面，支持可扩展、强健的基础设施管理。
- 多服务器连接:
- 轻松配置和管理多条 SSH 连接，每条均有独立的认证与访问权限。
- 连接切换:
- 在工具调用时通过 'connectionName' 参数切换服务器执行上下文。
MCP 集成
可用的 SSH MCP 集成工具
以下工具可作为 SSH MCP 集成的一部分使用：
- execute-command
在远程服务器执行 SSH 命令并获取结果，实现自动化与远程管理。
- upload
将本地文件上传至远程服务器指定路径，用于部署或备份。
- download
从远程服务器下载文件到本地指定路径，便于检索或分析。
- list-servers
列出集成管理的全部 SSH 服务器配置。
用 AI 助理安全管控 SSH 服务器
安全桥接 AI 与远程服务器运维。试用 ssh-mcp-server，体验安全的 SSH 命令执行、凭证隔离与灵活访问控制——无需暴露敏感数据。
什么是 ssh-mcp-server
ssh-mcp-server 是一个开源桥接工具，旨在为支持 Model Context Protocol (MCP) 的 AI 助手和其他应用提供安全高效的远程 SSH 命令执行能力。通过为 MCP 智能体与传统 SSH 连接之间提供无缝接口，ssh-mcp-server 让用户能够在 AI 驱动平台上直接与远程服务器交互、自动化工作流并管理基础设施。该项目由社区驱动，致力于将 SSH 的可靠性与现代 AI 智能体的强大能力相结合，简化服务器管理。
功能能力
ssh-mcp-server 能做什么
借助 ssh-mcp-server，用户和 AI 智能体可通过标准 MCP 协议，利用 SSH 实现远程服务器管理、自动化和控制。这为开发者和 AI 助手带来高级工作流、安全自动化与无缝远程访问能力。
- 远程命令执行
- 通过 MCP 智能体或应用，使用 SSH 在远程服务器上运行 Shell 命令。
- 基础设施自动化
- 利用 AI 驱动的工作流自动化复杂服务器管理和部署流程。
- 安全远程访问
- 与 AI 和 MCP 系统集成，实现安全、认证的 SSH 连接。
- 工作流集成
- 将服务器操作集成进更广泛的 AI 自动化或 DevOps、系统运维工作流。
- 多平台支持
- 跨多种环境和平台运行，确保服务器管理的灵活性和可扩展性。
什么是 ssh-mcp-server
AI 智能体通过 ssh-mcp-server 可获得安全的编程化 SSH 远程访问能力，从而自动化服务器管理、部署及监控任务。这一集成让智能体能够执行复杂操作、响应实时事件并简化工作流，提升 AI 驱动环境下的运维效率与生产力。