Windows CLI MCP 服务器

Q: 是开源的吗？

是的，基于 MIT 许可证发布。

Windows CLI MCP 服务器

借助 Windows CLI MCP 服务器，在 Windows 和远程系统上为你的 AI 工作流赋能，实现安全、精细的命令行访问与自动化。

AI Automation DevOps Command Line

“Windows CLI” MCP 服务器的作用是什么？

Windows CLI MCP 服务器是一款模型上下文协议（MCP）服务器，旨在实现 Windows 系统上的安全命令行交互。它作为 AI 助手与系统命令行接口（PowerShell、CMD、Git Bash）以及通过 SSH 连接的远程系统之间的桥梁。通过将命令执行、文件访问和远程管理以 MCP 资源和工具的形式暴露，它让 AI 驱动的工作流能够执行系统任务、自动化操作，并以编程方式与本地及远程环境交互。其强大的配置与安全选项可对可访问的命令和目录进行细粒度管控，非常适合需要提升自动化、脚本化和 DevOps 工作流，同时又要求严格访问控制的开发者。

Prompt 列表

仓库文档中未明确提及提示模板。

资源列表

SSH 连接：将已配置的 SSH 连接列表作为 MCP 资源暴露，允许客户端查看并选择远程系统以执行命令。
当前目录：提供对当前工作目录的访问，便于进行具备上下文感知的操作。
配置：将服务器配置详情作为 MCP 资源暴露，便于管理和透明化服务器行为。

工具列表

执行本地 Shell 命令：允许在本地 Windows 系统的 PowerShell、CMD 或 Git Bash 中执行命令。
执行远程 SSH 命令：通过 SSH 使用预先配置的连接，在远程系统上执行 Shell 命令。

典型应用场景

本地系统自动化：通过 AI 驱动的命令执行，自动化 Windows 机器上的重复性任务（如文件操作、系统维护）。
远程服务器管理：使用 SSH 安全地管理和交互远程服务器，适合 DevOps 和系统运维任务。
开发流程提升：与 AI 工具（如 Claude Desktop）集成，从命令行简化代码编译、测试和部署。
安全敏感操作：对命令和目录设置严格限制，为敏感环境下的自动化保驾护航。
多 Shell 互操作：在 AI 工作流中无缝切换 PowerShell、CMD 和 Git Bash，实现多样化脚本执行。

如何设置

Windsurf

确保系统已安装 Node.js 和 npm。

安装 Windows CLI MCP 服务器包：

npm install -g @simonb97/server-win-cli@latest

找到你的 Windsurf 配置文件（如 windsurf.json）。

使用以下 JSON 片段添加 MCP 服务器：

{
  "mcpServers": {
    "win-cli": {
      "command": "npx",
      "args": ["@simonb97/server-win-cli@latest"]
    }
  }
}

保存文件并重启 Windsurf，确认服务器已启动。

API Key 安全配置示例

{
  "mcpServers": {
    "win-cli": {
      "command": "npx",
      "args": ["@simonb97/server-win-cli@latest"],
      "env": {
        "MY_SECRET_KEY": "${MY_SECRET_KEY_ENV}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${MY_SECRET_KEY_ENV}"
      }
    }
  }
}

Claude

全局或本地安装 Node.js 和服务器包。
打开 Claude 配置文件。

添加服务器配置：

{
  "mcpServers": {
    "win-cli": {
      "command": "npx",
      "args": ["@simonb97/server-win-cli@latest"]
    }
  }
}

保存更改并重启 Claude。
确认已连接到 Windows CLI MCP 服务器。

Cursor

安装 Node.js 和 MCP 服务器包。
进入 Cursor 配置文件。

在配置中插入以下内容：

{
  "mcpServers": {
    "win-cli": {
      "command": "npx",
      "args": ["@simonb97/server-win-cli@latest"]
    }
  }
}

保存并重启 Cursor。
运行简单命令确认集成成功。

Cline

安装 Node.js 和 MCP 服务器。
编辑 Cline 的配置文件。

添加 MCP 服务器项：

{
  "mcpServers": {
    "win-cli": {
      "command": "npx",
      "args": ["@simonb97/server-win-cli@latest"]
    }
  }
}

保存并重启 Cline。
确认 MCP 服务器已激活并响应。

注意： 始终如上述所示，通过环境变量保护敏感 API Key 或密钥。

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中集成 MCP

要将 MCP 服务器集成进 FlowHunt 工作流，首先在流程中添加 MCP 组件，并将其连接到你的 AI Agent：

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，按照以下 JSON 格式填入你的 MCP 服务器信息：

{
  "win-cli": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

配置完成后，AI Agent 即可作为一个工具使用该 MCP，并访问其全部功能和能力。记得将 “win-cli” 替换为你实际的 MCP 服务器名称，并将 URL 替换为你自己的 MCP 服务器地址。

概览

部分	可用性	详情/备注
概述	✅
Prompt 列表	⛔	文档未记录提示模板
资源列表	✅	SSH 连接、当前目录、配置
工具列表	✅	本地和远程命令执行
API Key 安全配置	✅	提供了 JSON 示例
采样支持（评估时不重要）	⛔	未提及