Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh
Lohithry

DivLens MCP

by Lohithry
OverviewSchemaRelated ServersScoreDiscussions
Rust
Local

Что такое DivLens MCP?

DivLens MCP — это высокопроизводительный сервер Model Context Protocol (MCP), написанный на Rust.

Он устраняет разрыв между ИИ-ассистентами и вашим компьютером, предоставляя Claude, Cursor, Windsurf и любому другому агенту с поддержкой MCP живой, структурированный доступ к аппаратным датчикам, метрикам хранилища, сетевой диагностике, дереву процессов, средам разработки, системным логам и многому другому.

Никаких облаков. Никаких API-ключей. Никакой настройки. Просто установите и запустите.

"Why is my Mac slow?" → Claude calls get_live_metrics() → Instant answer.
"Is my SSD healthy?"  → Claude calls get_hardware_diagnostics() → SMART data returned.
"What's eating disk?"  → Claude calls get_advanced_storage_stats() → Largest files listed.

Related MCP server: GhostInTheShell MCP

✦ 17 инструментов диагностики

Категория

Инструмент

Что возвращает

⚡ Производительность

get_live_metrics

% CPU, RAM, swap, заблокированные процессы, время работы

⚡ Производительность

get_process_list

Топ процессов по CPU / RAM с PID

💾 Хранилище

get_storage_health

Свободное/занятое/общее место по точкам монтирования

💾 Хранилище

scan_storage_inventory

Полная инвентаризация типов файлов с размерами

💾 Хранилище

get_file_type_summary

Количество и размеры файлов по расширениям

💾 Хранилище

get_specific_file_type

Все файлы, соответствующие определенному расширению

💾 Хранилище

get_advanced_storage_stats

Топ-50 самых больших файлов + анализ устаревших данных

💾 Хранилище

get_storage_diagnostics

IOPS, задержка чтения/записи, статус SMART

🖥️ Оборудование

get_hardware_diagnostics

Характеристики CPU/GPU, % заряда батареи, температуры, SMART

🌐 Сеть

get_network_diagnostics

Пропускная способность, активные соединения, сигнал

🌐 Сеть

get_network_config

IP, DNS, конфигурация интерфейсов по адаптерам

🔬 Идентификация

get_system_dna

ОС, имя хоста, время работы, отпечаток машины

🛠️ Стек разработки

get_dev_stack

Среды Node, Python, Rust, Go, Java + пакеты

🛠️ Стек разработки

get_drivers

Модули ядра и драйверы устройств

📂 Утилиты

scan_directory

Рекурсивный список директорий с размерами

🧠 Память

recall_memory

Семантический поиск по прошлым диагнозам ИИ

📋 Логи

get_system_logs

Недавние ошибки ОС/ядра, сгруппированные по шаблонам

🚀 Установка — одна команда, любая платформа

Rust не требуется. Компиляция не нужна. Ручное редактирование конфигов не требуется. Установщик загружает предварительно скомпилированный бинарный файл и автоматически настраивает ваши ИИ-клиенты.

macOS и Linux

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Lohithry/divlens-mcp/main/install.sh | bash

Windows (PowerShell — права администратора не требуются)

irm https://raw.githubusercontent.com/Lohithry/divlens-mcp/main/install.ps1 | iex

Установщик выполнит следующие действия:

  • ✅ Определит вашу ОС и архитектуру (Apple Silicon / Intel / Linux / Windows)

  • ✅ Загрузит нужный бинарный файл из GitHub Releases

  • ✅ Проверит контрольную сумму SHA-256

  • ✅ Установит в PATH без необходимости прав администратора

  • ✅ Автоматически настроит Claude Desktop, Cursor, Windsurf и Antigravity

  • ✅ Протестирует работу сервера перед завершением

Затем просто перезапустите ваш ИИ-клиент и спросите: "Что сейчас нагружает мой процессор?"

Сборка из исходного кода (для продвинутых пользователей)

Требуется Rust версии 1.82+.

git clone https://github.com/Lohithry/divlens-mcp.git
cd divlens-mcp/apps/core
cargo build --release
./target/release/divlens-core --mcp

Подключение к вашему ИИ

Claude Desktop

Файл конфигурации: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) или %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows)

{
  "mcpServers": {
    "divlens": {
      "command": "/usr/local/bin/divlens-core",
      "args": ["--mcp"]
    }
  }
}

Закройте и перезапустите Claude Desktop. Значок 🔌 подтвердит подключение.

Cursor

Файл конфигурации: ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "divlens": {
      "command": "/usr/local/bin/divlens-core",
      "args": ["--mcp"]
    }
  }
}

Cmd+Shift+P → Reload Window

Windsurf

Файл конфигурации: ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "divlens": {
      "command": "/usr/local/bin/divlens-core",
      "args": ["--mcp"]
    }
  }
}

Для получения подробной информации по настройке см. DEPLOYMENT.md.

Как это работает

  ┌─────────────────────────────────────────┐
  │   AI Client  (Claude / Cursor / etc.)   │
  │         LLM reasoning lives here        │
  └──────────────────┬──────────────────────┘
                     │  JSON-RPC 2.0  (stdio)
                     ▼
  ┌─────────────────────────────────────────┐
  │          divlens-core  (Rust)           │
  │                                         │
  │  ┌───────────────┐  ┌───────────────┐   │
  │  │  MCP Layer    │  │  17 Tools     │   │
  │  │  (JSON-RPC)   │  │  (Rust + OS)  │   │
  │  └───────────────┘  └───────────────┘   │
  │  ┌───────────────┐  ┌───────────────┐   │
  │  │  SQLite Cache │  │  Native APIs  │   │
  │  │  (sysinfo/OS) │  │  (IOKit/WMI)  │   │
  │  └───────────────┘  └───────────────┘   │
  └─────────────────────────────────────────┘

      Zero cloud.  Zero API keys.  100% local.

Транспорт: Каждое сообщение MCP — это JSON-RPC 2.0 объект, разделенный символом новой строки, передаваемый через stdio. Логика ИИ: DivLens никогда не выполняет инференс LLM — он только собирает и возвращает необработанные системные данные. Конфиденциальность: Все данные остаются на вашем компьютере. Ничего никуда не отправляется.

Структура проекта

divlens-mcp/
└── apps/
    └── core/                      # Rust MCP engine
        ├── src/
        │   ├── tools/             # 17 tool implementations
        │   ├── mcp/               # JSON-RPC 2.0 protocol handler
        │   ├── mcp_server.rs      # stdio transport loop
        │   ├── collectors/        # Native OS data collectors
        │   │   ├── volatile/      # CPU, RAM, network (live)
        │   │   ├── persistent/    # Storage, hardware (cached)
        │   │   └── ondemand/      # Drivers, logs, packages
        │   ├── modules/           # Core business logic
        │   ├── db/                # SQLite caching layer
        │   ├── models/            # Shared data types
        │   └── utils/             # Shell env rehydration
        ├── Cargo.toml
        └── env.example

Опционально: Семантическая память

Включите функцию vector-memory, чтобы дать recall_memory возможность полноценного семантического поиска с использованием локальной модели эмбеддингов ONNX (без облака, без API-ключей):

cargo build --release --features vector-memory

При включении DivLens создает локальное векторное хранилище LanceDB и использует fastembed для семантического встраивания и извлечения прошлых диагнозов.

Если функция отключена (по умолчанию), recall_memory возвращает пустой список — функциональность не нарушается.

Проверка сервера

Протестируйте протокол MCP без клиента:

# Initialize handshake
echo '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","clientInfo":{"name":"test","version":"0.1"}}}' \
  | divlens-core --mcp

# Call a tool directly
echo '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/call","params":{"name":"get_live_metrics","arguments":{}}}' \
  | divlens-core --mcp

Лицензия

Лицензировано под Apache License, Version 2.0. См. LICENSE для получения полного текста.

Copyright © 2024 Участники проекта DivLens.

This server cannot be installed

F
license - not found
-
quality - not tested
A
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
2wRelease cycle
3Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • open-monitor

    hasna
    A
    license
    -
    quality
    F
    maintenance
    Multi-machine system monitor with a built-in MCP server that enables AI agents to query health metrics, manage processes, schedule cron jobs, and run diagnostics across local and remote machines.
    133
    Apache 2.0

  • GhostInTheShell MCP

    pronzzz
    A
    license
    -
    quality
    D
    maintenance
    A sandboxed, read-only MCP server that safely exposes system metrics, container diagnostics, and logs to AI agents with intelligent context compression and strict security measures.
    MIT

  • hwprobe-mcp

    notreallycheeks
    A
    license
    A
    quality
    C
    maintenance
    Hardware probe MCP server that provides deep hardware inventory and live sensor telemetry for AI agents, including CPU, memory, disk, GPU, and sensor data across platforms.
    6
    MIT

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • microservices.sh

    MCP server for AI agents to plan, verify, and deploy Cloudflare-native apps.

  • mcp

    MCP server connecting AI agents to non-custodial staking data across 130+ networks.

  • Kody

    Personal assistant MCP server with search, execute, packages, jobs, secrets, and integrations.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Lohithry/divlens-mcp'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server