Servidor OPS MCP

servidor ops-mcp

ops-mcp-server : una plataforma de operaciones de TI impulsada por IA que fusiona la arquitectura LLM y MCP para permitir el monitoreo inteligente, la detección de anomalías y la interacción natural entre el ser humano y la infraestructura con seguridad y escalabilidad de nivel empresarial.

📖 Índice de contenidos

🚀 Descripción general del proyecto

ops-mcp-server es una solución de gestión de operaciones de TI para la era de la IA. Logra operaciones de TI inteligentes mediante la integración fluida del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) y los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM). Al aprovechar la potencia de los LLM y la arquitectura distribuida de MCP, transforma las operaciones de TI tradicionales en una experiencia impulsada por IA, lo que permite la monitorización automatizada de servidores, la detección inteligente de anomalías y la resolución de problemas contextual. El sistema actúa como puente entre los operadores humanos y la compleja infraestructura de TI, proporcionando interacción en lenguaje natural para tareas que abarcan desde el mantenimiento rutinario hasta el diagnóstico de problemas complejos, a la vez que mantiene una seguridad y escalabilidad de nivel empresarial.

🌟 Características principales

🖥️ Monitoreo de servidores

Inspecciones de CPU, memoria y disco en tiempo real.
Monitoreo de procesos y carga del sistema.
Comprobaciones de interfaz de red y servicio.
Análisis de registros y respaldo de configuración.
Escaneos de vulnerabilidad de seguridad (inicio de sesión SSH, estado del firewall).
Recuperación de información detallada del sistema operativo.

📦 Gestión de contenedores (Docker)

Gestión de contenedores, imágenes y volúmenes.
Monitoreo del uso de recursos del contenedor.
Recuperación de registros y comprobaciones de estado.

🌐 Administración de dispositivos de red

Soporte de múltiples proveedores (Cisco, Huawei, H3C).
Comprobaciones de puertos de conmutador, VLAN y rutas de enrutador.
Análisis de configuración de seguridad de ACL.
Monitoreo del rendimiento de dispositivos y módulos ópticos.

➕ Capacidades adicionales

Arquitectura de complemento extensible.
Operaciones por lotes en múltiples dispositivos.
Listado de herramientas y comandos descriptivos.

Vídeos de demostración

📌 Demostración del proyecto

En Cherry Studio

Animación de demostración

Demostración interactiva para clientes

En la terminal

Animación de demostración del cliente

⚙️ Instalación

Asegúrese de tener instalado Python 3.10 o superior . Este proyecto utiliza uv para la gestión de dependencias y entornos.

1. Instalar UV

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

2. Configurar el entorno virtual

uv venv .venv

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

3. Instalar dependencias

uv pip install -r requirements.txt

Las dependencias se gestionan a través de pyproject.toml .

🚧 Implementación

Implementación remota de SSE (UV)

cd server_monitor_sse

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

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

Implementación remota de SSE (Docker Compose)

Asegúrese de que Docker y Docker Compose estén instalados.

cd server_monitor_sse
docker compose up -d

# Check status
docker compose ps

# Logs monitoring
docker compose logs -f

🛠️ Configuración del servidor MCP local (Stdio)

Agregue esta configuración a la configuración de su MCP:

{
  "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": []
  },
}

Nota : reemplace YOUR_PROJECT_PATH_HERE con la ruta real de su proyecto.

💬 Uso interactivo del cliente

Un cliente interactivo ( client.py ) le permite interactuar con los servicios MCP utilizando lenguaje natural.

1. Instalar dependencias del cliente

uv pip install openai rich

2. Configurar el cliente

Edite estas configuraciones dentro de client.py :

# 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. Ejecute el cliente

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

Ejemplo:

uv run client.py ./server_monitor.py

Comandos del cliente

help - Mostrar ayuda.
quit - Salir del cliente.
clear - Borrar el historial de conversaciones.
model <name> - Cambiar modelos.

📄 Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT .

📌 Notas

Asegúrese de que el acceso SSH remoto esté configurado correctamente.
Ajuste los parámetros de la herramienta según las condiciones de implementación reales.
Este proyecto está en desarrollo activo; comentarios y contribuciones son bienvenidos.

Install 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.

Una colección de herramientas de inspección y monitoreo de servidores que proporciona utilidades remotas para verificar interfaces de red, estados de servicio y configuraciones de firewall en los servidores.

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