Skip to main content
Glama
port-doctor-mcp

port-doctor-mcp

by GrantKnoche

port-doctor-mcp

Локальный stdio MCP-сервер на основе FastMCP для проверки занятости портов разработки и завершения соответствующих процессов по номеру порта.

Функции

  • check_port_status(port: int): проверяет, занят ли порт, и возвращает PID, имя, объём памяти RSS, протокол и состояние соединения процесса, занимающего порт.

  • kill_process_by_port(port: int, force: bool = True): завершает процесс, занимающий порт. По умолчанию используется принудительное завершение; при передаче force=false применяется более мягкий terminate. Сервер не завершает сам себя.

  • scan_common_dev_ports(): сканирует распространённые порты разработки: 3000, 3001, 4173, 5000, 5173, 8000, 8001, 8080, 8081, 8888, 9000.

Related MCP server: runkeep-mcp

Установка

Требуется Python 3.10 или новее.

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate       # Windows PowerShell: .venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install -r requirements.txt

Проверьте, что зависимости действительно установлены в текущем интерпретаторе:

python -c "import sys, psutil, fastmcp; print(sys.executable); print('psutil', psutil.__version__); print('fastmcp', fastmcp.__version__)"

Если здесь по-прежнему появляется ModuleNotFoundError, значит, установка зависимостей и запуск сервера выполняются не в одном и том же Python. Не ограничивайтесь только выполнением Invalidate Caches; в PyCharm выберите .venv/bin/python этого проекта в Settings -> Project -> Python Interpreter и используйте тот же интерпретатор в Run Configuration.

Например, путь к интерпретатору проекта должен выглядеть примерно так:

/path/to/port-doctor-mcp/.venv/bin/python

Пример для Windows:

C:\path\to\port-doctor-mcp\.venv\Scripts\python.exe

Запуск

Это stdio-сервер: после запуска он ожидает обмена данными с MCP-клиентом через stdin/stdout и не предоставляет HTTP-порт.

python server.py

Также можно использовать FastMCP CLI:

fastmcp run server.py

Для разработки и отладки можно использовать MCP Inspector (если это поддерживает установленная версия FastMCP CLI):

fastmcp dev inspector server.py

Отсутствие обычного вывода и постоянное ожидание ввода в терминале после запуска python server.py — это нормальное явление: stdio MCP-сервер ожидает, пока клиент отправит сообщения JSON-RPC через stdin/stdout. Не воспринимайте «процесс не завершается» как сбой запуска.

Чек-лист ручного тестирования

Выполните в корневом каталоге проекта:

source .venv/bin/activate
python -m pip check
python -m py_compile server.py
git diff --check
fastmcp list server.py --input-schema --output-schema --json

fastmcp list должен отображать следующие три инструмента:

  • check_port_status: обязательный параметр port, целое число.

  • kill_process_by_port: обязательный параметр port, необязательный force, по умолчанию true.

  • scan_common_dev_ports: без параметров.

Тестирование с помощью Inspector

Выполните:

fastmcp dev inspector server.py

В открывшемся Inspector последовательно проверьте:

  1. Вызовите check_port_status, передав 5000 или 8000.

  2. Вызовите scan_common_dev_ports и убедитесь, что возвращаются scanned_ports и occupied_ports.

  3. Запустите отдельный тестовый сервис:

    python -m http.server 8765 --bind 127.0.0.1
  4. Вызовите check_port_status(8765) и убедитесь, что видны PID, имя и объём памяти процесса Python.

  5. Вызовите kill_process_by_port(8765, force=false) и убедитесь, что возвращается success: true, затем закройте тестовый терминал.

Не тестируйте kill_process_by_port напрямую на важных процессах, таких как базы данных, IDE и системные службы. Этот инструмент по умолчанию использует force=true и отправляет сигнал принудительного завершения.

Проверка схемы с помощью FastMCP CLI

fastmcp inspect server.py --format mcp

Проверьте, что в выводе корректны имена инструментов, описания, типы параметров и значения по умолчанию.

Конфигурация MCP-клиента

Замените путь ниже на абсолютный путь к этому проекту и добавьте его в конфигурацию клиента, поддерживающего MCP:

{
  "mcpServers": {
    "port-doctor-mcp": {
      "command": "/absolute/path/to/port-doctor-mcp/.venv/bin/python",
      "args": ["/absolute/path/to/port-doctor-mcp/server.py"]
    }
  }
}

Пример для Windows:

{
  "mcpServers": {
    "port-doctor-mcp": {
      "command": "C:\\path\\to\\port-doctor-mcp\\.venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": ["C:\\path\\to\\port-doctor-mcp\\server.py"]
    }
  }
}

В MCP.so передаётся информация о каталоге GitHub-репозитория; это не исправит за вас локальный интерпретатор Python. Другим пользователям после установки по-прежнему нужно сначала создать виртуальное окружение и выполнить pip install -r requirements.txt.

Публикация на MCP.so

MCP.so — это каталог MCP-серверов; он не превращает локальный stdio-процесс в публичный HTTP-сервис. Перед публикацией сначала отправьте этот проект в публичный GitHub-репозиторий, затем откройте:

https://mcp.so/submit?type=server

Заполните:

  • Repository URL: адрес вашего GitHub-репозитория.

  • Name: port-doctor-mcp.

На странице отправки может быть доступна платная опция ускоренной публикации; покупка не влияет на работу кода этого проекта. После того как пользователи найдут проект в каталоге, им всё равно потребуется настроить локальное окружение Python в соответствии с приведёнными выше шагами установки.

Пример возвращаемого значения

check_port_status(8000) возвращает структуру примерно следующего вида:

{
  "port": 8000,
  "in_use": true,
  "process_count": 1,
  "processes": [
    {
      "pid": 12345,
      "name": "python",
      "memory_rss_bytes": 52428800,
      "memory_rss_mb": 50.0,
      "connections": [
        {
          "protocol": "tcp",
          "local_address": "127.0.0.1:8000",
          "status": "LISTEN"
        }
      ]
    }
  ]
}

Предупреждение о безопасности

kill_process_by_port — инструмент с побочными эффектами. По умолчанию (force=true) отправляется сигнал принудительного завершения, что может привести к потере несохранённых данных; рекомендуется сначала вызвать check_port_status, чтобы подтвердить PID, и только потом решать, завершать ли процесс. При чтении информации о процессах других пользователей или завершении защищённых процессов операционная система может вернуть ошибку прав доступа.

Лицензия

См. LICENSE.

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    A
    quality
    D
    maintenance
    Inspect, manage, and kill local dev servers via MCP. Stop guessing what's on :3000. Five tools: list servers with framework detection, inspect ports, find zombies, diagnose conflicts, safe-kill with dry-run default. Local, no cloud, no telemetry.
    5
    14 npm
    4
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Enables management of long-running development processes (such as dev servers, compilers, and watchers) from MCP hosts. Provides tools to start, stop, restart, check status, view logs, and send input to managed processes.
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    MCP server for managing local dev ports on macOS. It enables AI agents to inspect listening ports, identify owning processes and parent chains, kill processes safely, wait for ports, and report LAN exposure.
    8 npm
    1
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    Enables an AI agent to manage local development environments over MCP by starting, stopping, and restarting applications and processes, reading logs with cursors, and inspecting or freeing listening ports. Exposes a fixed set of id- and port-based tools, so the agent can operate registered processes without running arbitrary commands.
    4 npm
    MIT