mcp-server-commands MCP Server

Cosa fa il server “mcp-server-commands” MCP?

Il mcp-server-commands MCP (Model Context Protocol) Server agisce come un ponte tra gli assistenti AI e la possibilità di eseguire comandi locali o di sistema in modo sicuro. Espone un’interfaccia per l’esecuzione di comandi shell, consentendo ai client AI di accedere a dati esterni, interagire con il file system, effettuare diagnostica o automatizzare flussi di lavoro direttamente dal loro ambiente. Il server elabora le richieste di comando provenienti dagli LLM e restituisce l’output, includendo sia STDOUT che STDERR, che possono essere utilizzati per ulteriori analisi o azioni. Questo migliora i flussi di lavoro di sviluppo, permettendo attività come l’elenco delle directory, la visualizzazione di informazioni di sistema o l’esecuzione di script, ampliando così le reali capacità degli assistenti AI per sviluppatori e utenti avanzati.

Elenco dei Prompt

• run_command – Genera un messaggio prompt con l’output del comando.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicita elencata nella documentazione o nel codice disponibile.

Elenco degli Strumenti

• run_command – Esegue un comando specificato (es. hostname, ls -al, echo "hello world"). Restituisce STDOUT e STDERR come testo. Supporta un parametro opzionale stdin per passare input (come codice o contenuti di file) a comandi che lo accettano, facilitando scripting e operazioni sui file.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Diagnostica di Sistema: Esegui comandi come hostname o top per ottenere lo stato del sistema o dettagli dell’ambiente direttamente dall’assistente AI.
• Gestione File: Elenca directory (ls -al), crea o leggi file e manipola file di testo usando i comandi shell.
• Esecuzione Script: Esegui script o frammenti di codice (es. Python, Bash) passandoli tramite stdin, abilitando prototipazione rapida o automazione.
• Automazione Sviluppo: Automatizza compiti ripetitivi come il pull del codice, la build di progetti o l’esecuzione di test tramite comandi shell emessi dall’AI.
• Approvazione Sicura dei Comandi: Integra con strumenti come Claude Desktop per assicurare che ogni comando venga revisionato e approvato prima dell’esecuzione, minimizzando i rischi di sicurezza.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Node.js e npm siano installati.
2. Installa il pacchetto mcp-server-commands:

   npm install -g mcp-server-commands
   

3. Modifica il file di configurazione di Windsurf per aggiungere il server MCP.
4. Aggiungi il seguente snippet JSON:

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

5. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
6. Verifica che il server sia attivo e accessibile.

Claude

1. Assicurati che Node.js e npm siano installati.
2. Installa mcp-server-commands globalmente:

   npm install -g mcp-server-commands
   

3. Trova il file di configurazione di Claude Desktop:
   • MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
4. Aggiungi:

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

5. Salva e riavvia Claude Desktop.
6. Conferma che il server MCP sia visibile e funzionante.

Cursor

1. Installa Node.js e npm se richiesto.
2. Installa globalmente mcp-server-commands:

   npm install -g mcp-server-commands
   

3. Apri il file di configurazione di Cursor.
4. Inserisci:

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

5. Salva le modifiche e riavvia Cursor.
6. Verifica che il server MCP sia disponibile per l’uso.

Cline

1. Assicurati che Node.js/npm siano installati.
2. Installa il pacchetto MCP server:

   npm install -g mcp-server-commands
   

3. Modifica la configurazione MCP server di Cline.
4. Aggiungi:

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

5. Salva e riavvia Cline.
6. Verifica la connettività con il server MCP.

Protezione delle chiavi API

Se hai bisogno di fornire variabili d’ambiente sensibili (ad esempio, chiavi API), utilizza i campi env e inputs nella configurazione:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-commands": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-server-commands"],
      "env": {
        "EXAMPLE_API_KEY": "${EXAMPLE_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${EXAMPLE_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Sostituisci EXAMPLE_API_KEY con il nome effettivo della tua variabile d’ambiente.

Come utilizzare questo MCP nei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Fai clic sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del server MCP utilizzando questo formato JSON:

{
  "mcp-server-commands": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “mcp-server-commands” con il nome effettivo del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

La nostra opinione:
Questo server MCP è semplice ma altamente efficace per il suo scopo: dare agli LLM accesso alla shell di sistema in modo controllato. È ben documentato, facile da configurare e con chiare avvertenze di sicurezza. Tuttavia, la sua portata è limitata (uno strumento, nessuna risorsa esplicita o template di prompt oltre a run_command), e funzionalità MCP avanzate come Roots e Sampling non sono menzionate nella documentazione o nel codice. Nel complesso, è ideale per sviluppatori che cercano l’accesso alla shell tramite AI, ma manca di maggiore estendibilità.

MCP Score