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OPS MCP Server

by Heht571
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Hybrid

ops-mcp-服务器

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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

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🚀 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。

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license - permissive license
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