Skip to main content
Glama

srv-explore

Интерфейс, позволяющий агенту безопасно работать и собирать информацию на сервере. Рядом с данными, логами и сервисами.

Explore-агент живёт на удалённом сервере за MCP-интерфейсом: подключаешься к нему из локального кодового агента и работаешь как со скиллом. Read-only держит не промпт, а окружение — песочница без прав записи — и плагины, выдающие контролируемый доступ к системам (docker, web) и данным (БД, кеши, файлы).

Как это устроено

Сервис слушает только loopback: и инженер, и админ ходят через SSH-туннель, публичного порта нет. Ставится и обновляется деплой-воркфлоу, от остального проекта не зависит.


На что это похоже в работе

srv_explore("почему nginx отдаёт 502 последний час?")
  → agent: tail -n 200 /var/log/nginx/error.log | grep 502
            docker logs --since 1h api | tail -50
  → upstream api:8080 connection refused, контейнер api рестартовал 4 раза за час

Запрос — цель словами, не команда: чем смотреть, агент решает сам, а в ответе видно, какие команды он выполнил. Если команда известна заранее, второй инструмент выполняет её без агента — быстро и без токенов модели:

srv_explore_cmd("docker ps --format '{{.Names}} {{.Status}}'")
  → api Up 3 minutes
    db  Up 6 days

Инструмент

Аргумент

Что делает

srv_explore

task — цель словами

Прогон агента на сервере. Держит вызов до конца (обычно 20с — пара минут) и возвращает факты + выполненные команды. Больше 8 минут — вернёт job_id

srv_explore_cmd

cmd — одна команда

Выполняет её как есть, отдаёт дословный вывод. Без агента: быстро и без токенов модели

srv_explore_status

job_id

Догнать прогон, который не уложился в один вызов


Related MCP server: GhostInTheShell MCP

Зачем это нужно

Задача

Как решают обычно

С srv-explore

дать кодовому агенту посмотреть прод

SSH-ключ и --dangerously-skip-permissions: одна галлюцинация — и прод лежит

деструктивная команда возвращает отказ: RO-ФС, read-роли БД, Docker API без POST

разбор инцидента ночью

SSH «на время», который остаётся навсегда

сервер инженеру не выдаётся; токен админ отзывает одной кнопкой вместе с ключом

нужен один SELECT в проде

пароль рабочей роли уезжает в чужой .env

плагин создаёт отдельную read-роль, креды остаются на сервере


Быстрый старт

1. Поставить — деплой-воркфлоу

Actions → «Deploy srv-explore (host service)», выбрать environment. Воркфлоу копирует бандл на сервер и гоняет install.sh — идемпотентно. Руками (sudo bash srv_explore/install.sh) — только для отладки.

Требования: Linux с systemd и cgroup v2, root, apt-get (Debian/Ubuntu) — python3 доустановится сам. В environment нужны SSH_HOST / SSH_USER (variables) и SSH_KEY + CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN (secrets).

Если API модели заблокирован для хоста по гео (напр. РФ-адрес → api.anthropic.com отдаёт 403) — задать secret SRV_EXPLORE_UPSTREAM_PROXY (http://[user:pass@]host:port): tinyproxy пустит через него только домены из SRV_EXPLORE_UPSTREAM_DOMAINS (по умолчанию api.anthropic.com), остальной egress агента идёт напрямую. Доменный allowlist остаётся на месте и проверяется до пересылки. Пусто — прямой выход.

Админ-токен генерится на сервере при первой установке, в лог Actions не попадает:

ssh root@<host> grep SRV_EXPLORE_ADMIN_TOKEN /etc/srv-explore/env

Перевыпустить: удалить эту строку и запустить деплой снова.

2. Выдать доступ инженеру

Админка на loopback, поэтому через туннель:

ssh -N -L 8765:localhost:8765 root@<host>     # держать открытым
# → http://localhost:8765/admin, вставить админ-токен

«Пользователи» → Добавить: метка + публичный SSH-ключ инженера. Вернётся srvx_-токен — отдать инженеру. Удаление пользователя снимает и ключ, и все его токены разом.

3. Инженеру — страница агента

Отдай инженеру токен и ссылку http://localhost:8765/ (по его туннелю). Там всё остальное: quick start подключения, принципы работы, свой доступ, вопросы к серверу из браузера.

ssh-keygen -t ed25519 -f ~/.ssh/srvx -N ""            # публичную часть — админу
ssh -N -L 8765:localhost:8765 srvx-tunnel@<host> -i ~/.ssh/srvx
claude mcp add --transport http srv-explore http://localhost:8765/mcp \
  --header "Authorization: Bearer srvx_..."

Как устроено

flowchart TB
  subgraph server["Remote server"]
    subgraph svc["systemd service · root"]
      MCP["mcp_server.py · MCP · /admin · /"]
      PROV["provision.py · plugin install"]
      ST[("StateDir · tokens · plugins · creds")]
    end
    subgraph box["Sandbox · srvx-agent, no privileges"]
      W["agent_worker.py · Claude Agent SDK"]
      G["guard.py · command hygiene"]
    end
    PX["docker-socket-proxy · POST=0"]
    TP["tinyproxy · domain allowlist"]
    RES[("files · logs · docker · DB")]
  end
  MCP -->|"systemd-run --uid · RO-FS · egress firewall"| W
  MCP -.->|"creds of enabled plugins"| W
  W --> G --> RES
  W -->|docker| PX --> RES
  W -->|"model API"| TP
  PROV --> ST
  MCP --> ST

Плагины

Плагин — один файл в src/srv_explore/plugins/, который даёт агенту безопасный доступ к одному ресурсу: docker, postgres, redis, mongo, rabbitmq. Он создаёт отдельный доступ без права записи и обязан это доказать: последний шаг установки пытается что-нибудь записать и должен получить отказ. Всё выключено по умолчанию, включает администратор.

Как ими пользоваться и как написать свой — PLUGINS.md; часть «написать свой» можно целиком отдать кодовому агенту как задание.

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

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (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

  • A
    license
    -
    quality
    C
    maintenance
    A secure SSH-based MCP server for diagnosing remote servers. It allows AI agents to execute read-only commands and read files automatically, while requiring user confirmation for write operations.
    MIT
  • 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
  • F
    license
    A
    quality
    C
    maintenance
    A secure, read-only MCP server for AI-powered system monitoring. It provides real-time OS metrics, config discovery, and safe log tailing to enable autonomous infrastructure audits without shell access risks.
    4

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Let AI operate servers without SSH. Choose actions, approve risky changes, and audit every step.

  • Operate your Linux servers from your LLM. Every action runs through an auditable allowlist.

  • Scans MCP servers for tool poisoning, prompt injection and supply chain risks.

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/redmadrobot-rnd/srv-explore'

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