Сервер MCP диагностики времени выполнения (runtime-mcp-server)

Локальный сервер Model Context Protocol (MCP), предоставляющий ИИ-агентам для написания кода (например, OpenAI Codex CLI) диагностику состояния выполнения в реальном времени, мониторинг процессов и анализ журналов для локальных сред разработки.

🎯 Назначение

ИИ-агенты для написания кода отлично справляются с анализом статического кода, но не видят состояние выполнения программы. Этот сервер закрывает этот разрыв, предоставляя ИИ-агентам программные инструменты только для чтения, которые позволяют наблюдать за работающими процессами, анализировать журналы сбоев, проверять активные порты и отслеживать системные ресурсы.

Related MCP server: Harbor MCP Server

🛠️ Основные инструменты (возможности v1)

1. tail_app_logs

   • Описание: Читает и отслеживает последние потоки stdout/stderr или журналы сбоев активных фоновых dev-серверов (npm run dev, python, docker).

   • Цель: Автоматически передаёт Codex необработанные стек-трейсы без ручного копирования.

2. inspect_ports

   • Описание: Сканирует активные локальные сетевые порты (например, 3000, 8080) и определяет идентификаторы процессов (PID), занимающих эти порты.

   • Цель: Автоматически устраняет ошибки EADDRINUSE / «Порт уже занят» и может безопасно отправлять сигналы зомби-процессам.

3. get_process_metrics

   • Описание: Отслеживает использование CPU и RAM конкретными локальными процессами приложений.

   • Цель: Помогает Codex в реальном времени обнаруживать бесконечные циклы, утечки памяти и вышедшие из-под контроля фоновые сценарии.

4. capture_network_errors

   • Описание: Проверяет локальные неудачные HTTP/gRPC-ответы, CORS-заголовки и статус-коды.

   • Цель: Находит первопричины неработающих локальных API-соединений между фронтендом и бэкендом.

🏗️ Технический стек

• Язык: TypeScript / Node.js

• Протокол: Model Context Protocol (MCP) через @modelcontextprotocol/sdk

• Транспорт: стандартный ввод/вывод (stdio)

• Системные API: child_process, fs/promises, psutil / системные утилиты для работы с процессами

🚀 Начало работы

Установите зависимости и скомпилируйте исходный код TypeScript:

npm install
npm run build

Запустите MCP-сервер:

npm start

Базовый сервер подключается через stdio и готов к добавлению диагностических инструментов.

🚀 Интеграция с Codex CLI

Настраивается в ~/.codex/config.json (или в настройках клиента Codex):

{
  "mcpServers": {
    "runtime-diagnostics": {
      "command": "node",
      "args": ["/Users/USERNAME/Documents/Codex/runtime-mcp-server/build/index.js"]
    }
  }
}

📋 Дорожная карта разработки

• Инициализировать проект TypeScript и @modelcontextprotocol/sdk

• Реализовать инструмент inspect_ports

• Реализовать инструмент tail_app_logs

• Реализовать инструмент get_process_metrics

• Добавить интеграционные тесты с Codex CLI