ops-mcp MCP Server

Czym zajmuje się serwer MCP „ops-mcp”?

ops-mcp MCP Server został zaprojektowany do integracji z ekosystemem unikerneli poprzez toolchain nanos/ops. Działa jako pomost między asystentami AI a potężnymi funkcjami platformy OPS, pozwalając workflow AI na interakcję z instancjami i obrazami unikerneli oraz ich zarządzanie. Udostępniając operacje takie jak listowanie dostępnych obrazów, zarządzanie uruchomionymi instancjami czy tworzenie nowych wdrożeń unikerneli, ops-mcp pozwala deweloperom i klientom AI na automatyzację zadań związanych z infrastrukturą cloud-native. Serwer ten jest szczególnie przydatny w zadaniach dotyczących automatyzacji infrastruktury, wdrożeń w chmurze oraz zarządzania lekkimi, bezpiecznymi unikernelami, upraszczając procesy deweloperskie i operacyjne w zespołach wykorzystujących nanos/ops.

Lista promptów

W dostępnej dokumentacji ani plikach repozytorium nie wspomniano o żadnych szablonach promptów.

Lista zasobów

W repozytorium ani README nie udokumentowano żadnych jawnych zasobów.

Lista narzędzi

• List instances
  Wyświetla wszystkie uruchomione lub dostępne instancje unikerneli zarządzane przez toolchain OPS.
• List images
  Pobiera listę dostępnych obrazów unikerneli, które można wdrożyć lub zarządzać nimi.
• Instance create <image_name>
  Tworzy nową instancję unikernela z wybranego obrazu.
• Instance create redis-server
  Tworzy nową instancję uruchamiającą obraz unikernela Redis server.

Przypadki użycia tego serwera MCP

• Zarządzanie instancjami unikerneli
  Deweloperzy mogą listować i monitorować wszystkie aktywne instancje unikerneli, usprawniając zarządzanie infrastrukturą cloud-native.
• Automatyczne wdrożenia unikerneli
  Umożliwia szybkie tworzenie i wdrażanie instancji unikerneli z dostępnych obrazów, wspierając pipeline’y CI/CD.
• Odkrywanie i audyt obrazów
  Udostępnia listę wszystkich dostępnych obrazów unikerneli, co pomaga zespołom w audycie, wyborze i zarządzaniu artefaktami wdrożeniowymi.
• Wdrażanie wyspecjalizowanych usług
  Pozwala na szybkie uruchamianie skonfigurowanych usług (np. Redis) jako unikernel, minimalizując ręczną konfigurację i maksymalizując bezpieczeństwo.
• Automatyzacja infrastruktury przez AI
  Agenci AI mogą korzystać z udostępnionych narzędzi do automatyzacji zadań infrastrukturalnych, zmniejszając potrzebę ręcznych interwencji i ryzyko błędów operacyjnych.

Jak to skonfigurować

Windsurf

W dokumentacji ani repozytorium nie ma dostępnych instrukcji konfiguracji dla Windsurf.

Claude

1. Zbuduj serwer ops-mcp jak standardową aplikację Go.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Claude, zazwyczaj pod ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
3. Edytuj sekcję mcpServers, aby dodać ops-mcp:

   {
     "mcpServers": {
       "ops-mcp": {
         "command": "/Users/eyberg/go/src/github.com/nanovms/ops-mcp/ops-mcp",
         "args": [],
         "env": {
           "HOME":"/Users/eyberg",
           "LOGNAME":"eyberg",
           "PATH":"/bin:/Users/eyberg/.ops/bin",
           "SHELL":"/bin/zsh",
           "USER":"eyberg"
         }
       }
     }
   }
   

4. Zapisz konfigurację i upewnij się, że zmienna środowiskowa PATH zawiera katalog z binarką ops-mcp.
5. Zrestartuj Claude i sprawdź dostępność serwera MCP.

Zabezpieczanie kluczy API:
Możesz określić wrażliwe zmienne środowiskowe w sekcji env konfiguracji.
Przykład:

"env": {
  "API_KEY": "${YOUR_OPS_API_KEY}"
}

Cursor

W dokumentacji ani repozytorium nie ma dostępnych instrukcji konfiguracji dla Cursor.

Cline

W dokumentacji ani repozytorium nie ma dostępnych instrukcji konfiguracji dla Cline.

Jak używać tego MCP we flows

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflow w FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej dane serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “ops-mcp” na faktyczną nazwę Twojego serwera MCP oraz podać własny URL serwera MCP.

Przegląd

Nasza opinia

ops-mcp dostarcza podstawową, lecz użyteczną funkcjonalność do zarządzania workloadami unikerneli przez MCP, udostępniając kilka kluczowych narzędzi. Brakuje jednak dokumentacji dotyczącej szablonów promptów i zasobów oraz szczegółowych instrukcji integracji poza Claude. Projekt zyskałby na bardziej rozbudowanej dokumentacji i szerszym wsparciu integracji.

Ocena MCP

Wynik MCP Table: 4/10
Powód: Choć ops-mcp jest funkcjonalny i open source z podstawowym zestawem narzędzi, brakuje dokumentacji i wsparcia dla zaawansowanych funkcji MCP takich jak prompty, zasoby, roots czy sampling, co ogranicza jego użyteczność dla szerszej automatyzacji workflow AI.