MCPilot
MCPilot
MCP-basierter agentischer Linux-Diagnoseassistent — beantwortet natürlichsprachliche Fragen wie „Warum ist mein Laptop langsam?", indem Gemini typisierte, sandboxed Tools auswählt und aufruft, die von einem benutzerdefinierten MCP-Server bereitgestellt werden, und dabei durch eine LangGraph-Zustandsmaschine iteriert, bis genügend Beweise für eine Diagnose vorliegen.
Nur lokal · Ubuntu · CLI · Keine beliebige Shell · Mensch-im-Loop für Mutationen
Architektur
USER
│
▼
CLI Interface (rich)
│
▼
┌─────────────────┐
│ LangGraph │
│ Diagnostic Agent│◄──── Gemini (function calling)
└────────┬────────┘
│
MCP Client (stdio)
│
MCP Protocol
│
▼
┌─────────────────┐
│ MCPilot Server │ (MCPServer, subprocess-launched)
└────────┬────────┘
│
┌───────────────┼────────────────┐
│ │ │
▼ ▼ ▼
System Filesystem Git
/proc, psutil POSIX APIs, Git CLI via
systemd, path allow-list controlled
journalctl subprocessSchichtungsregel: MCP-Dekoratoren rufen eine zentrale Linux-Abstraktionsebene auf; sie enthalten selbst keine OS-Logik.
server/tools/system.py → server/core/linux.py → /proc, psutil, uname
server/tools/services.py → server/core/systemd.py → systemctl, journalctl
server/tools/filesystem.py → server/core/fs.py → pathlib / POSIX APIs
server/tools/git.py → server/core/git.py → git CLI (controlled subprocess)Related MCP server: mcp-linux-ops
Tool-Katalog (18 Tools)
Tool | Modul | Rückgabe | Risiko |
| system |
| READ_ONLY |
| system |
| READ_ONLY |
| system |
| READ_ONLY |
| system |
| READ_ONLY |
| system |
| READ_ONLY |
| system |
| READ_ONLY |
| services |
| READ_ONLY |
| services |
| READ_ONLY |
| services |
| READ_ONLY |
| services |
| APPROVAL_REQUIRED |
| filesystem |
| READ_ONLY |
| filesystem |
| READ_ONLY |
| filesystem |
| READ_ONLY |
| filesystem |
| READ_ONLY |
| git |
| READ_ONLY |
| git |
| READ_ONLY |
| git |
| READ_ONLY |
| git |
| READ_ONLY |
Es gibt bewusst kein delete_file, sudo_command oder generisches Shell-Tool.
Sicherheitsmodell
MCPilots Sicherheitskonzept ist Defense-in-Depth über vier Ebenen:
Kein beliebiges Shell-Tool — Jede Fähigkeit ist eine spezifische, eng begrenzte Python-Funktion mit einer festen Subprocess-Argumentliste. Nie
shell=True, nie string-interpolierte Befehle.Pfadbeschränkung — Alle Dateisystem- und Git-Tools validieren Pfade gegen eine explizite Allow-Liste (
~/Projects,~/Documents). Symlink-aufgelöst, geprüft mitis_relative_to(). Sieheserver/core/fs.py::validate_path.Verhinderung von Service-Namen-Injection — Ein strenger Regex (
^[a-zA-Z0-9@_.\-]+$) lehnt;,|,&,$, Backticks, Leerzeichen und Pfadtrennzeichen ab. Sieheserver/core/systemd.py::validate_service_name.Risikoklassifizierung + menschliche Genehmigung — Jedes Tool hat eine Risikostufe (
READ_ONLY,APPROVAL_REQUIRED,DENIED). Unbekannte Tools standardmäßig aufDENIED(Fail-Closed). Das einzige mutierende Tool (restart_service) pausiert für explizitey-Bestätigung.Audit-Protokollierung — Jeder Tool-Aufruf wird in
logs/audit.jsonlmit Zeitstempel, Tool, Argumenten, Risiko, Genehmigungsstatus und Ergebnis protokolliert.Sicherer Subprocess-Runner — Alle Subprocess-Aufrufe laufen über eine einzige
run_safe()-Funktion: immershell=False, immer Listen-Argumente, immer mit Timeout.
Vollständiges Bedrohungsmodell: docs/security.md
Schnellstart
# Prerequisites: Ubuntu, Python 3.12+, uv
git clone <repo-url> && cd mcpilot
# Install dependencies
uv sync
# Set Gemini API key
cp .env.example .env
# Edit .env and add your GEMINI_API_KEY
# Run tests (44 tests, all layers)
PYTHONPATH="" uv run python -m pytest tests/ -v --override-ini="asyncio_mode=auto"
# Interactive mode
uv run python -m cli.main
# One-shot mode
uv run python -m cli.main "Why is my system slow?"Beispiel-Traces
Systemdiagnose
You: Why is my system slow?
[Agent] Analyzing request...
[MCP] get_cpu_usage()
[MCP] get_memory_usage()
[MCP] list_processes(limit=20)
[MCP] get_disk_usage()
[Agent] Evaluating evidence...
[Agent] Generating diagnosis...
Diagnosis: Memory pressure (92% used, 70% swap) driven by firefox.
Confidence: HIGH.Servicediagnose
You: Why isn't PostgreSQL working?
[Agent] Analyzing request...
[MCP] get_service_status(service='postgresql')
[MCP] get_service_logs(service='postgresql')
[MCP] get_listening_ports()
[MCP] list_processes(limit=20)
[Agent] Evaluating evidence...
[Agent] Generating diagnosis...
Diagnosis: systemd shows failed; journal shows "address already in use";
port 5432 is held by PID <n> (<process>). Confidence: HIGH.Sicherheitsdemo
You: Restart PostgreSQL
[Agent] Analyzing request...
┌──────────────────────────────┐
│ MCPilot requests action │
├──────────────────────────────┤
│ Tool: restart_service │
│ Service: postgresql │
│ │
│ Reason: service action │
│ requested by diagnostic agent│
│ │
│ Approve? [y/N] │
└──────────────────────────────┘Testsuite
Ebene | Tests | Was abgedeckt wird |
Ebene 1 — Core Linux | 8 |
|
Ebene 2 — MCP-Protokoll | 4 | 18 Tools registriert, Schemas, Beschreibungen |
Ebene 3 — Sicherheit | 24 | Pfad-Traversal, Service-Injection, unbekannte Tools, Ausgabelimits |
Ebene 4 — Agent | 8 | Richtlinien, Iterationslimit, Ablehnung von Genehmigungen, Zustandsintegrität |
Gesamt | 44 |
Konfidenz-Labels
Konfidenz ist ein diskretes, erklärbares Label — kein kalibrierter statistischer Score:
HOCH: ≥3 unabhängige Beobachtungen weisen auf dieselbe Ursache hin
MITTEL: Einige unterstützende Beweise, aber eine bestätigende Beobachtung fehlt
NIEDRIG: Beweise sind dünn, Iterationslimit erreicht oder Beobachtungen widersprechen sich
Projektstruktur
mcpilot/
├── server/
│ ├── main.py # MCPServer app, registers all 18 tools
│ ├── tools/ # MCP tool wrappers (thin, no OS logic)
│ │ ├── system.py # 6 system tools
│ │ ├── services.py # 4 service tools (incl. restart_service)
│ │ ├── filesystem.py # 4 filesystem tools
│ │ └── git.py # 4 git tools
│ ├── core/ # Linux abstraction layer
│ │ ├── linux.py # /proc + psutil parsing
│ │ ├── systemd.py # systemctl/journalctl wrappers
│ │ ├── fs.py # path validation + file ops
│ │ ├── git.py # git subprocess wrappers
│ │ └── command.py # shared safe-subprocess runner
│ ├── policies.py # risk classification map
│ ├── schemas.py # all Pydantic models
│ └── audit.py # JSONL audit logger
├── client/
│ └── mcp_client.py # MCP stdio client
├── agent/
│ ├── state.py # DiagnosticState TypedDict
│ ├── graph.py # LangGraph wiring
│ ├── nodes.py # 4 LangGraph nodes
│ ├── prompts.py # LLM prompt templates
│ └── tool_adapter.py # MCP → Gemini function declarations
├── cli/
│ └── main.py # CLI entrypoint, rich output, approval UI
├── tests/ # 44 tests across 4 layers
│ ├── server/ # Layer 1+2 tests
│ ├── agent/ # Layer 4 tests
│ └── security/ # Layer 3 tests (interview demo suite)
├── docs/ # Architecture, security, MCP docs
├── examples/ # Captured diagnostic transcripts
└── logs/ # audit.jsonl (gitignored)Lizenz
MIT
Maintenance
Resources
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Runtime permission, approval, and audit layer for AI agent tool execution.
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