mcp-server-commands

runProcess-Tool

Das runProcess-Tool führt Prozesse auf dem Host-Rechner aus. Es gibt zwei sich gegenseitig ausschließende Möglichkeiten, es aufzurufen:

1. command_line (Zeichenkette) — Wird über die Standard-Shell des Systems ausgeführt (genau wie die Eingabe in bash/fish/pwsh/etc.). Shell-Funktionen wie Pipes, Umleitungen und Variablenexpansion funktionieren alle.

2. argv (Zeichenketten-Array) — Direkter Aufruf einer ausführbaren Datei. argv[0] ist die ausführbare Datei, der Rest sind Argumente. Keine Shell-Interpretation.

Sie können nicht beides übergeben. Das Tool leitet anhand des bereitgestellten Parameters ab, ob eine Shell verwendet werden soll.

Wenn Sie möchten, dass Ihr Modell bestimmte Shells auf einem System verwendet, würde ich diese in Ihrem System-Prompt auflisten. Oder vielleicht in Ihren Tool-Anweisungen, obwohl Modelle dazu neigen, Beispielen in einem System-Prompt mehr Aufmerksamkeit zu schenken.

Lassen Sie mich wissen, wenn Sie auf Probleme stoßen!

Related MCP server: cargo-mcp

Tools

Tools sind für LLMs zum Anfordern gedacht. Claude Sonnet 3.5 verwendet run_process intelligent. Und erste Tests zeigen vielversprechende Ergebnisse mit Groq Desktop mit MCP und llama4-Modellen.

Derzeit gibt es nur einen Befehl, der sie alle beherrscht!

• run_process - führt einen Befehl aus, z. B. hostname oder ls -al oder echo "hello world" usw.

  • Gibt STDOUT und STDERR als Text zurück

  • Der optionale stdin-Parameter bedeutet, dass Ihr LLM

    • Skripte über STDIN an Befehle wie fish, bash, zsh, python übergeben kann

    • Dateien mit cat >> foo/bar.txt aus dem Text in stdin erstellen kann

[!WARNING] Seien Sie vorsichtig, was Sie diesen Server ausführen lassen! Verwenden Sie in der Claude Desktop-App "Einmal genehmigen" (nicht "Für diesen Chat erlauben"), damit Sie jeden Befehl überprüfen können. Verwenden Sie "Ablehnen", wenn Sie dem Befehl nicht vertrauen. Die Berechtigungen werden durch den Benutzer bestimmt, der den Server ausführt. Führen Sie ihn NICHT mit sudo aus.

Video-Walkthrough

Prompts

Prompts sind für Benutzer gedacht, die sie in den Chatverlauf einfügen können, z. B. über Zeds Slash-Befehle (im AI-Chat-Panel)

• run_process - generiert eine Prompt-Nachricht mit der Befehlsausgabe

• Zur Info: Dies war hauptsächlich eine Lernübung... Ich sehe dies als ein vom Benutzer angefordertes Tool-Call. Das ist eine schicke Art zu sagen, es ist eine Vorlage zum Ausführen eines Befehls und zum Weiterleiten der Ausgaben an das Modell!

Entwicklung

Abhängigkeiten installieren:

npm install

Server bauen:

npm run build

Für die Entwicklung mit automatischem Neuaufbau:

npm run watch

Installation

Um es mit Claude Desktop zu verwenden, fügen Sie die Serverkonfiguration hinzu:

Unter MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Unter Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

Groq Desktop (Beta, macOS) verwendet ~/Library/Application Support/groq-desktop-app/settings.json

Verwenden des veröffentlichten npm-Pakets

Veröffentlicht auf npm als mcp-server-commands unter Verwendung dieses Workflows

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-commands": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-server-commands"]
    }
  }
}

Verwenden eines lokalen Builds (Repo-Checkout)

Stellen Sie sicher, dass Sie npm run build ausführen

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-commands": {
      // works b/c of shebang in index.js
      "command": "/path/to/mcp-server-commands/build/index.js"
    }
  }
}

Lokale Modelle

• Die meisten Modelle sind so trainiert, dass sie nicht glauben, sie könnten Befehle für Sie ausführen.

  • Manchmal verwenden sie Tools ohne Zögern... andere Male muss ich sie dazu überreden.

  • Verwenden Sie einen System-Prompt oder eine Prompt-Vorlage, um anzuweisen, dass sie Benutzeranfragen befolgen sollen. Einschließlich der Verwendung von run_process ohne doppelte Überprüfung.

• Ollama ist eine großartige Möglichkeit, ein Modell lokal auszuführen (mit Open-WebUI)

# NOTE: make sure to review variants and sizes, so the model fits in your VRAM to perform well!

# Probably the best so far is [OpenHands LM](https://www.all-hands.dev/blog/introducing-openhands-lm-32b----a-strong-open-coding-agent-model)
ollama pull https://huggingface.co/lmstudio-community/openhands-lm-32b-v0.1-GGUF

# https://ollama.com/library/devstral
ollama pull devstral

# Qwen2.5-Coder has tool use but you have to coax it
ollama pull qwen2.5-coder

HTTP / OpenAPI

Der Server ist mit dem STDIO-Transport implementiert. Für HTTP verwenden Sie mcpo für eine OpenAPI-kompatible Webserver-Schnittstelle. Dies funktioniert mit Open-WebUI

uvx mcpo --port 3010 --api-key "supersecret" -- npx mcp-server-commands

# uvx runs mcpo => mcpo run npx => npx runs mcp-server-commands
# then, mcpo bridges STDIO <=> HTTP

[!WARNING] Ich habe mcpo kurz mit open-webui verwendet, stellen Sie sicher, dass Sie es auf Sicherheitsbedenken prüfen.

Protokollierung

Die Claude Desktop-App schreibt Protokolle nach ~/Library/Logs/Claude/mcp-server-mcp-server-commands.log

Standardmäßig werden nur wichtige Meldungen protokolliert (z. B. Fehler). Wenn Sie mehr Meldungen sehen möchten, fügen Sie --verbose zu den args hinzu, wenn Sie den Server konfigurieren.

Übrigens werden Protokolle in STDERR geschrieben, da Claude Desktop dies an die Protokolldateien weiterleitet. In Zukunft erwarte ich, dass gut formatierte Protokollmeldungen über den STDIO-Transport an den MCP-Client geschrieben werden (Hinweis: nicht die Claude Desktop-App).

Debugging

Da MCP-Server über stdio kommunizieren, kann das Debugging eine Herausforderung sein. Wir empfehlen die Verwendung des MCP Inspector, der als Paket-Skript verfügbar ist:

npm run inspector

Der Inspector stellt eine URL bereit, um auf Debugging-Tools in Ihrem Browser zuzugreifen.