mcp-server-commands

Herramienta runProcess

La herramienta runProcess ejecuta procesos en la máquina anfitriona. Existen dos formas mutuamente excluyentes de invocarla:

1. command_line (cadena) — Ejecutado a través del shell predeterminado del sistema (igual que escribir en bash/fish/pwsh/etc). Las funciones del shell como tuberías (pipes), redirecciones y expansión de variables funcionan correctamente.

2. argv (matriz de cadenas) — Invocación directa del ejecutable. argv[0] es el ejecutable, el resto son argumentos. Sin interpretación del shell.

No puedes pasar ambos. La herramienta infiere si debe usar un shell a partir del parámetro que proporciones.

Si deseas que tu modelo utilice shells específicos en un sistema, te recomiendo listarlos en tu prompt del sistema. O quizás en las instrucciones de tu herramienta, aunque los modelos tienden a prestar más atención a los ejemplos en un prompt del sistema.

¡Avísame si encuentras algún problema!

Related MCP server: cargo-mcp

Herramientas

Las herramientas son para que los LLM las soliciten. Claude Sonnet 3.5 utiliza run_process de forma inteligente. Además, las pruebas iniciales muestran resultados prometedores con Groq Desktop with MCP y modelos llama4.

Actualmente, ¡solo un comando para gobernarlos a todos!

• run_process - ejecuta un comando, p. ej. hostname o ls -al o echo "hello world" etc.

  • Devuelve STDOUT y STDERR como texto

  • El parámetro opcional stdin significa que tu LLM puede

    • pasar scripts a través de STDIN a comandos como fish, bash, zsh, python

    • crear archivos con cat >> foo/bar.txt a partir del texto en stdin

[!WARNING] ¡Ten cuidado con lo que le pides a este servidor que ejecute! En la aplicación Claude Desktop, usa Approve Once (no Allow for This Chat) para que puedas revisar cada comando, usa Deny si no confías en el comando. Los permisos están dictados por el usuario que ejecuta el servidor. NO ejecutes con sudo.

Tutorial en video

Prompts

Los prompts son para que los usuarios los incluyan en el historial del chat, p. ej. mediante los comandos de barra diagonal de Zed (en su panel de AI Chat)

• run_process - genera un mensaje de prompt con la salida del comando

• Para tu información, esto fue principalmente un ejercicio de aprendizaje... Veo esto como una llamada de herramienta solicitada por el usuario. ¡Esa es una forma elegante de decir que es una plantilla para ejecutar un comando y pasar las salidas al modelo!

Desarrollo

Instalar dependencias:

npm install

Construir el servidor:

npm run build

Para desarrollo con reconstrucción automática:

npm run watch

Instalación

Para usar con Claude Desktop, añade la configuración del servidor:

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

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

Usar el paquete npm publicado

Publicado en npm como mcp-server-commands usando este flujo de trabajo

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

Usar una compilación local (repositorio clonado)

Asegúrate de ejecutar npm run build

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

Modelos locales

• La mayoría de los modelos están entrenados de tal manera que no creen que pueden ejecutar comandos por ti.

  • A veces, usan herramientas sin dudarlo... otras veces, tengo que convencerlos.

  • Usa un prompt del sistema o una plantilla de prompt para indicar que deben seguir las solicitudes del usuario. Incluyendo el uso de run_process sin verificar dos veces.

• Ollama es una excelente manera de ejecutar un modelo localmente (con 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

El servidor está implementado con el transporte STDIO. Para HTTP, usa mcpo para una interfaz de servidor web compatible con OpenAPI. Esto funciona con 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] He usado brevemente mcpo con open-webui, asegúrate de verificarlo por problemas de seguridad.

Registro (Logging)

La aplicación Claude Desktop escribe registros en ~/Library/Logs/Claude/mcp-server-mcp-server-commands.log

Por defecto, solo se registran los mensajes importantes (p. ej. errores). Si deseas ver más mensajes, añade --verbose a los args al configurar el servidor.

Por cierto, los registros se escriben en STDERR porque eso es lo que Claude Desktop enruta a los archivos de registro. En el futuro, espero que los mensajes de registro bien formateados se escriban a través del transporte STDIO al cliente MCP (nota: no a la aplicación Claude Desktop).

Depuración

Dado que los servidores MCP se comunican a través de stdio, la depuración puede ser un desafío. Recomendamos usar el MCP Inspector, que está disponible como un script del paquete:

npm run inspector

El Inspector proporcionará una URL para acceder a las herramientas de depuración en tu navegador.