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OPS MCP Server

by Heht571
GitHub
Python
MIT License
11
  • Linux
  • Apple
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ops-mcp-서버

ops-mcp-server : LLM과 MCP 아키텍처를 융합하여 엔터프라이즈급 보안 및 확장성을 갖춘 지능형 모니터링, 이상 감지, 자연스러운 인간-인프라 상호 작용을 가능하게 하는 AI 기반 IT 운영 플랫폼입니다.

📖 목차

🚀 프로젝트 개요

ops-mcp-server 는 AI 시대를 위한 IT 운영 관리 솔루션입니다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 대규모 언어 모델(LLM)의 원활한 통합을 통해 지능적인 IT 운영을 구현합니다. LLM과 MCP의 분산 아키텍처의 강력한 기능을 활용하여 기존 IT 운영을 AI 기반 환경으로 전환하고, 자동화된 서버 모니터링, 지능형 이상 탐지, 그리고 상황 인식 문제 해결을 지원합니다. 이 시스템은 인간 운영자와 복잡한 IT 인프라를 연결하는 다리 역할을 하며, 일상적인 유지 관리부터 복잡한 문제 진단에 이르기까지 다양한 작업에 자연어 상호작용을 제공하는 동시에 엔터프라이즈급 보안과 확장성을 유지합니다.

🌟 주요 특징

🖥️ 서버 모니터링

  • 실시간 CPU, 메모리, 디스크 검사.
  • 시스템 부하 및 프로세스 모니터링.
  • 서비스 및 네트워크 인터페이스 점검.
  • 로그 분석 및 구성 백업.
  • 보안 취약점 검사(SSH 로그인, 방화벽 상태).
  • 자세한 OS 정보 검색.

📦 컨테이너 관리(Docker)

  • 컨테이너, 이미지 및 볼륨 관리.
  • 컨테이너 리소스 사용 모니터링.
  • 로그 검색 및 상태 점검.

🌐 네트워크 장치 관리

  • 다양한 공급업체 지원(Cisco, Huawei, H3C).
  • 스위치 포트, VLAN, 라우터 경로 확인.
  • ACL 보안 구성 분석.
  • 광 모듈 및 장치 성능 모니터링.

➕ 추가 기능

  • 확장 가능한 플러그인 아키텍처.
  • 여러 기기에 걸친 일괄 작업.
  • 도구 목록 및 설명 명령.

🎬 데모 영상

📌 프로젝트 데모

체리 스튜디오에서

데모 애니메이션

📌 대화형 클라이언트 데모

터미널에서

클라이언트 데모 애니메이션

⚙️ 설치

Python 3.10 이상이 설치되어 있는지 확인하세요. 이 프로젝트에서는 종속성 및 환경 관리를 위해 uv 사용합니다.

1. UV 설치

지엑스피1

2. 가상 환경 설정

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

3. 종속성 설치

uv pip install -r requirements.txt

종속성은 pyproject.toml 을 통해 관리됩니다.

🚧 배포

📡 SSE 원격 배포(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 원격 배포(Docker Compose)

Docker와 Docker Compose가 설치되어 있는지 확인하세요.

cd server_monitor_sse docker compose up -d # Check status docker compose ps # Logs monitoring docker compose logs -f

🛠️ 로컬 MCP 서버 구성(Stdio)

MCP 설정에 다음 구성을 추가하세요.

{ "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": [] }, }

참고 : YOUR_PROJECT_PATH_HERE 프로젝트의 실제 경로로 바꾸세요.

💬 대화형 클라이언트 사용

대화형 클라이언트( client.py )를 사용하면 자연어를 사용하여 MCP 서비스와 상호 작용할 수 있습니다.

1. 클라이언트 종속성 설치

uv pip install openai rich

2. 클라이언트 구성

client.py 에서 다음 구성을 편집하세요.

# 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. 클라이언트 실행

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

예:

uv run client.py ./server_monitor.py

클라이언트 명령

  • help - 도움말을 표시합니다.
  • quit - 클라이언트를 종료합니다.
  • clear - 대화 기록을 지웁니다.
  • model <name> - 모델을 전환합니다.

📄 라이센스

이 프로젝트는 MIT 라이선스 에 따라 라이선스가 부여되었습니다.

📌 참고사항

  • 원격 SSH 액세스가 올바르게 구성되었는지 확인하세요.
  • 실제 배치 조건에 따라 도구 매개변수를 조정합니다.
  • 이 프로젝트는 현재 활발하게 개발 중입니다. 피드백과 기여를 환영합니다.
Install Server
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
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.

서버의 네트워크 인터페이스, 서비스 상태, 방화벽 구성을 확인하기 위한 원격 유틸리티를 제공하는 서버 모니터링 및 검사 도구 모음입니다.

  1. 📖 목차
    1. 🚀 프로젝트 개요
      1. 🌟 주요 특징
        1. 🖥️ 서버 모니터링
        2. 📦 컨테이너 관리(Docker)
        3. 🌐 네트워크 장치 관리
        4. ➕ 추가 기능
      2. 🎬 데모 영상
        1. 📌 프로젝트 데모
        2. 📌 대화형 클라이언트 데모
      3. ⚙️ 설치
        1. UV 설치
        2. 가상 환경 설정
        3. 종속성 설치
      4. 🚧 배포
        1. 📡 SSE 원격 배포(UV)
        2. 🐳 SSE 원격 배포(Docker Compose)
      5. 🛠️ 로컬 MCP 서버 구성(Stdio)
        1. 💬 대화형 클라이언트 사용
          1. 클라이언트 종속성 설치
          2. 클라이언트 구성
          3. 클라이언트 실행
          4. 클라이언트 명령
        2. 📄 라이센스
          1. 📌 참고사항

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