OPS MCP 服务器

ops-mcp-服务器

ops-mcp-server ：一个由人工智能驱动的 IT 运营平台，融合了 LLM 和 MCP 架构，实现智能监控、异常检测和自然的人机基础设施交互，具有企业级安全性和可扩展性。

📖 目录

🚀 项目概述

ops-mcp-server是面向 AI 时代的 IT 运维管理解决方案。它通过无缝集成模型上下文协议 (MCP) 和大型语言模型 (LLM)，实现智能化的 IT 运维。借助 LLM 的强大功能和 MCP 的分布式架构，它将传统的 IT 运维转变为 AI 驱动的体验，实现服务器的自动化监控、智能异常检测和上下文感知的故障排除。该系统充当人工运维人员与复杂 IT 基础架构之间的桥梁，为从日常维护到复杂问题诊断等各种任务提供自然语言交互，同时保持企业级的安全性和可扩展性。

🌟 主要特点

🖥️ 服务器监控

实时CPU、内存、磁盘检查。
系统负载和进程监控。
服务和网络接口检查。
日志分析和配置备份。
安全漏洞扫描（SSH 登录、防火墙状态）。
详细的操作系统信息检索。

📦容器管理（Docker）

容器、图像和卷管理。
容器资源使用情况监控。
日志检索和健康检查。

🌐 网络设备管理

多供应商支持（思科、华为、H3C）。
交换机端口、VLAN 和路由器路由检查。
ACL安全配置分析。
光模块和设备性能监控。

➕ 附加功能

可扩展的插件架构。
跨多个设备的批量操作。
工具列表和描述性命令。

🎬 演示视频

📌 项目演示

关于 Cherry Studio

演示动画

📌 交互式客户端演示

在终端上

客户端演示动画

⚙️ 安装

确保已安装Python 3.10 及以上版本。本项目使用uv进行依赖项和环境管理。

1.安装UV

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

2. 设置虚拟环境

uv venv .venv

# Activate the environment
source .venv/bin/activate      # Linux/macOS
.\.venv\Scripts\activate       # Windows

3.安装依赖项

uv pip install -r requirements.txt

依赖关系通过pyproject.toml进行管理。

🚧 部署

📡 SSE 远程部署 (UV)

cd server_monitor_sse

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Start service
cd ..
uv run server_monitor_sse --transport sse --port 8000

🐳 SSE 远程部署（Docker Compose）

确保已安装 Docker 和 Docker Compose。

cd server_monitor_sse
docker compose up -d

# Check status
docker compose ps

# Logs monitoring
docker compose logs -f

🛠️ 本地 MCP 服务器配置 (Stdio)

将此配置添加到您的 MCP 设置中：

{
  "ops-mcp-server": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory", "YOUR_PROJECT_PATH_HERE",
      "run", "server_monitor.py"
    ],
    "env": {},
    "disabled": true,
    "autoApprove": ["list_available_tools"]
  },
  "network_tools": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory", "YOUR_PROJECT_PATH_HERE",
      "run", "network_tools.py"
    ],
    "env": {},
    "disabled": false,
    "autoApprove": []
  },
}

注意：将YOUR_PROJECT_PATH_HERE替换为您的项目的实际路径。

💬 交互式客户端使用

交互式客户端 ( client.py ) 允许您使用自然语言与 MCP 服务进行交互。

1.安装客户端依赖项

uv pip install openai rich

2.配置客户端

在client.py中编辑这些配置：

# Initialize OpenAI client
self.client = AsyncOpenAI(
    base_url="https://your-api-endpoint",
    api_key="YOUR_API_KEY"
)

# Set model
self.model = "your-preferred-model"

3.运行客户端

uv run client.py [path/to/server.py]

例子：

uv run client.py ./server_monitor.py

客户端命令

help ——显示帮助。
quit ——退出客户端。
clear - 清除对话历史记录。
model <name> - 切换模型。

📄 许可证

该项目已获得MIT 许可。

📌 注释

确保远程 SSH 访问配置正确。
根据实际部署情况调整工具参数。
该项目正在积极开发中；欢迎反馈和贡献。

Deploy Server

HTTP connection URL

security – no known vulnerabilities

license - permissive license

quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Tools

View all tools

服务器监控和检查工具集合，提供用于检查服务器上的网络接口、服务状态和防火墙配置的远程实用程序。

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