MCP Linux 通用工具服务器 (MCP LCU Server) 技术详解

MCP Linux 通用工具服务器 (MCP LCU Server) 技术详解

1. 项目简介

MCP Linux 通用工具服务器（Model Context Protocol Linux Common Utility Server，简称 MCP LCU Server）是一个基于 Python 开发的服务器，通过模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）提供对 Linux 系统各种操作和信息的访问能力。该项目旨在为大语言模型（LLM）提供一个标准化的接口，使其能够直接与 Linux 系统进行交互，执行各种系统操作，获取系统信息，从而增强 AI 助手在系统管理和问题诊断方面的能力。

欢迎访问项目主页并参与开发：https://github.com/guolisen/mcp_lcu_server

什么是 MCP（模型上下文协议）？

模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）是一个允许大语言模型（如 Claude, GPT 等）安全地访问外部工具和资源的协议。通过 MCP，模型可以：

• 调用工具（Tools）：执行特定的功能和操作
• 访问资源（Resources）：获取外部数据和信息

MCP 服务器作为连接语言模型和外部系统的桥梁，使模型能够根据用户需求执行实际操作并获取实时信息。

2. 核心功能

MCP LCU Server 提供了全面的 Linux 系统操作和信息访问功能，主要包括：

CPU 相关操作

• 获取 CPU 详细信息（型号、架构、核心数等）
• 监控 CPU 使用率
• 获取系统负载
• 分析 CPU 性能

内存操作

• 获取内存详细信息
• 监控内存使用情况
• 获取交换空间信息
• 分析内存性能

进程/线程操作

• 列出系统进程
• 获取进程详细信息
• 搜索特定进程
• 分析资源占用最高的进程

存储操作

• 列出物理磁盘
• 列出磁盘分区
• 获取磁盘使用情况
• 分析存储使用情况

文件系统操作

• 列出目录内容
• 读取文件内容
• 写入文件
• 删除文件或目录
• 复制或移动文件
• 搜索文件

硬件操作

• 获取系统硬件信息
• 获取 PCI 设备信息
• 获取 USB 设备信息
• 分析硬件配置

网络操作

• 获取网络接口信息
• 获取网络连接
• 网络连通性测试（ping、traceroute）
• HTTP 请求
• 文件上传下载
• 分析网络配置和连通性

系统监控

• 获取系统状态
• 检查系统健康状况
• 监控资源使用情况
• 获取系统运行时间
• 分析系统性能

日志操作

• 列出可用日志源
• 获取系统日志
• 获取内核日志
• 获取应用程序日志
• 跨多个日志源搜索
• 分析日志以识别模式和问题

3. 技术架构

整体架构

MCP LCU Server 采用模块化设计，主要由以下几个部分组成：

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Linux 操作实现层

MCP LCU Server 核心组件

Linux 系统操作接口

MCP LCU Server

Tools 工具集

Resources 资源集

MCP 客户端/大语言模型

Linux 操作系统

核心组件

工作流程

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MCP 客户端/大语言模型

MCP LCU Server

工具实现

资源实现

Linux 系统

连接请求

连接确认

工具调用请求

转发请求

执行系统操作

返回操作结果

处理并格式化结果

返回结果

资源访问请求

解析资源 URI

获取系统信息

返回系统信息

处理并格式化信息

返回资源内容

alt

[调用工具]

[访问资源]

MCP 客户端/大语言模型

MCP LCU Server

工具实现

资源实现

Linux 系统

MCP 工具与资源的关系

• 工具（Tools）：提供主动执行操作的能力，如获取 CPU 信息、读写文件等
• 资源（Resources）：提供被动访问信息的能力，如系统信息、监控数据等

两者共同构成了 MCP 服务器的功能接口，使大语言模型能够灵活地与 Linux 系统交互。

4. 安装与配置

系统要求

• Python 3.10 或更高版本
• Linux 操作系统
• 适当的系统权限（部分功能需要 root 权限）

安装步骤

配置选项

MCP LCU Server 使用 YAML 格式的配置文件。默认情况下，它会在以下位置查找配置文件：

• ./config.yaml
• ./config/config.yaml
• /etc/mcp-lcu-server/config.yaml
• ~/.config/mcp-lcu-server/config.yaml

也可以通过 –config 命令行选项指定自定义配置文件路径。

配置文件示例及主要选项：

server:
name: mcp–lcu–server # 服务器名称
transport: both # 传输方式: stdio, sse 或 both
port: 8000 # SSE 传输的端口
host: 127.0.0.1 # SSE 传输的主机

monitoring:
enabled: true # 是否启用监控
interval: 30 # 监控间隔（秒）
metrics: # 要监控的指标
– cpu
– memory
– disk
– network

filesystem:
allowed_paths: # 允许访问的文件系统路径
– /
max_file_size: 10485760 # 最大文件大小（10MB）

network:
allow_downloads: true # 是否允许下载
allow_uploads: true # 是否允许上传
max_download_size: 104857600 # 最大下载大小（100MB）
max_upload_size: 10485760 # 最大上传大小（10MB）
allowed_domains: # 允许的域名
– "*" # 允许所有域名

process:
allow_kill: false # 是否允许终止进程
allowed_users: [] # 允许操作的用户列表（空为所有用户）

command:
enabled: true # 是否启用命令执行功能
allowed_commands: # 允许执行的命令
– "*" # 允许所有命令
blocked_commands: # 禁止执行的命令
– "rm -rf /*" # 危险命令
timeout: 60 # 命令执行超时（秒）
allow_sudo: false # 是否允许 sudo 命令

logs:
paths: # 自定义日志路径（可选）
# syslog: /var/log/syslog
max_entries: 1000 # 最大返回日志条目数

5. 使用示例

启动服务器

可以通过命令行启动 MCP LCU Server：

# 使用标准输入输出（stdio）传输
mcp-lcu-server –transport stdio

# 使用 SSE 传输在指定端口
mcp-lcu-server –transport sse –port 8000

# 同时使用两种传输方式
mcp-lcu-server –transport both

调用工具示例

以下是调用 MCP 工具的简单示例：

from mcp.client import MCPClient

# 连接到 MCP 服务器
client = MCPClient("mcp-lcu-server", transport="sse", host="127.0.0.1", port=8000)

# 获取 CPU 信息
cpu_info = client.tools.cpu_get_cpu_info()
print(cpu_info)

# 获取系统进程列表
processes = client.tools.list_processes()
print(processes)

# 读取文件内容
file_content = client.tools.read_file(path="/etc/hostname")
print(file_content)

# 分析 CPU 性能
cpu_analysis = client.tools.cpu_analyze_cpu_performance()
print(cpu_analysis)

访问资源示例

以下是访问 MCP 资源的简单示例：

from mcp.client import MCPClient

# 连接到 MCP 服务器
client = MCPClient("mcp-lcu-server", transport="sse", host="127.0.0.1", port=8000)

# 获取系统信息
system_info = client.resources.get("linux://system")
print(system_info)

# 获取 CPU 信息
cpu_info = client.resources.get("linux://cpu")
print(cpu_info)

# 获取目录列表
dir_listing = client.resources.get("linux://fs/dir/etc")
print(dir_listing)

# 获取网络接口信息
network_info = client.resources.get("linux://network/interfaces")
print(network_info)

实际应用示例：系统健康检查

下面是一个使用 MCP LCU Server 进行系统健康检查的完整示例：

from mcp.client import MCPClient
import json

def check_system_health():
# 连接到 MCP 服务器
client = MCPClient("mcp-lcu-server", transport="sse", host="127.0.0.1", port=8000)

# 1. 获取系统状态概览
system_info = json.loads(client.resources.get("linux://system"))
print(f"系统: {system_info['system']} {system_info['release']}")
print(f"主机名: {system_info['hostname']}")
print(f"运行时间: {system_info['uptime']}")

# 2. 检查 CPU 使用率
cpu_analysis = json.loads(client.tools.cpu_analyze_cpu_performance())
print(f"\\nCPU 使用率: {cpu_analysis['summary']['avg_usage']:.2f}%")
print(f"CPU 状态: {cpu_analysis['summary']['bottleneck_status']}")

if cpu_analysis['summary']['bottleneck_status'] in ['High', 'Critical']:
print("警告: CPU 使用率过高!")
# 获取占用 CPU 最高的进程
top_processes = json.loads(client.tools.analyze_top_processes(sort_by="cpu"))
print("CPU 占用最高的进程:")
for proc in top_processes[:3]:
print(f" – {proc['name']} (PID: {proc['pid']}): {proc['cpu_percent']}%")

# 3. 检查内存使用率
memory_info = json.loads(client.resources.get("linux://memory"))
print(f"\\n内存使用率: {memory_info['percent']}%")
print(f"总内存: {memory_info['total_human']}")
print(f"可用内存: {memory_info['available_human']}")

if memory_info['percent'] > 90:
print("警告: 内存使用率过高!")
# 获取占用内存最高的进程
top_memory_processes = json.loads(client.tools.analyze_top_processes(sort_by="memory"))
print("内存占用最高的进程:")
for proc in top_memory_processes[:3]:
print(f" – {proc['name']} (PID: {proc['pid']}): {proc['memory_percent']}% ({proc['memory_human']})")

# 4. 检查磁盘使用率
storage_info = json.loads(client.tools.get_disk_usage())
print("\\n磁盘使用情况:")
for partition in storage_info:
if partition['percent'] > 90:
print(f"警告: {partition['mountpoint']} 使用率过高! {partition['percent']}%")
else:
print(f" – {partition['mountpoint']}: {partition['used_human']} / {partition['total_human']} ({partition['percent']}%)")

# 5. 检查系统日志中的错误
print("\\n最近的系统错误日志:")
system_logs = json.loads(client.tools.log_search_logs(query="error OR critical OR failed", count=5))
for log in system_logs:
print(f" – [{log['timestamp']}] {log['message']}")

# 6. 总结系统健康状况
print("\\n系统健康状况摘要:")
health_check = json.loads(client.tools.check_system_health())
print(f"总体状态: {health_check['status']}")

if health_check['issues']:
print("检测到的问题:")
for issue in health_check['issues']:
print(f" – {issue['description']} (严重程度: {issue['severity']})")

if health_check['recommendations']:
print("\\n建议:")
for recommendation in health_check['recommendations']:
print(f" – {recommendation}")

if __name__ == "__main__":
check_system_health()

6. 安全考虑

MCP LCU Server 提供对 Linux 系统的广泛访问能力，因此需要注意安全配置：

文件系统安全

• 使用 filesystem.allowed_paths 限制可访问的文件系统路径
• 设置 filesystem.max_file_size 限制文件大小

网络安全

• 使用 network.allowed_domains 限制允许访问的域名
• 设置 network.allow_downloads 和 network.allow_uploads 控制网络传输

进程安全

• 设置 process.allow_kill 控制是否允许终止进程
• 使用 process.allowed_users 限制可操作的用户

命令执行安全

命令执行功能功能强大但潜在风险高：

• 如果不需要命令执行功能，可以在配置中设置 command.enabled: false 禁用
• 使用 command.allowed_commands 和 command.blocked_commands 限制命令执行范围
• 设置 command.allow_sudo: false 禁用 sudo 权限
• 设置 command.timeout 控制命令执行时间

7. 应用场景

系统监控与管理

MCP LCU Server 提供了全面的系统监控和管理能力：

• 实时监控系统资源使用情况
• 检测潜在的性能瓶颈
• 分析系统健康状况
• 执行基本的系统管理操作

自动化运维

通过与大语言模型结合，可以实现智能化的运维自动化：

• 自动诊断系统问题
• 执行常规维护任务
• 生成系统性能报告
• 响应异常事件

AI 助手增强

为 AI 助手提供与 Linux 系统交互的能力：

• 查询系统状态和配置
• 执行文件操作
• 分析系统日志
• 进行网络诊断

8. 流程图示例：系统问题诊断

以下是使用 MCP LCU Server 进行系统问题诊断的流程：

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请求系统诊断

连接

获取系统信息

cpu_get_cpu_info

get_memory_info

get_disk_usage

list_processes

cpu_analyze_cpu_performance

analyze_memory_performance

analyze_storage_usage

analyze_top_processes

日志分析

日志分析

日志分析

日志分析

log_search_logs

log_analyze_logs

整合结果

整合结果

返回结果

提供诊断报告和解决方案

用户

大语言模型

MCP LCU Server

系统资源检查

检查 CPU 状态

检查内存状态

检查磁盘状态

检查进程状态

CPU 性能分析

内存性能分析

存储性能分析

进程性能分析

系统日志检查

搜索相关日志

分析日志模式

诊断结果生成

9. 与大语言模型的集成流程

下面是 MCP LCU Server 与大语言模型集成的工作流程：

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用户

大语言模型

MCP LCU Server

Linux 系统

请求 (例如: "检查我的系统为什么很慢")

分析请求，确定需要系统信息

连接 MCP 服务器

连接成功

请求系统资源使用情况

获取 CPU 使用率

获取内存使用情况

获取磁盘使用情况

获取高负载进程

返回系统数据

返回格式化的系统信息

请求最近的系统日志

搜索系统日志中的错误

返回日志数据

返回格式化的日志信息

分析系统信息和日志

提供诊断结果和解决方案

请求执行解决方案

执行修复命令

执行系统操作

操作结果

返回执行结果

报告操作结果和系统状态

alt

[用户请求执行修复操作]

用户

大语言模型

MCP LCU Server

Linux 系统

10. 总结与展望

MCP Linux 通用工具服务器（MCP LCU Server）为大语言模型提供了一个强大的接口，使其能够与 Linux 系统进行交互，执行各种系统操作，获取系统信息。这大大增强了 AI 在系统管理、问题诊断和自动化运维方面的能力。

通过标准化的 MCP 协议，MCP LCU Server 能够与各种支持 MCP 的大语言模型无缝集成，为用户提供更智能、更实用的系统管理体验。

未来的发展方向

欢迎访问项目主页并参与开发：https://github.com/guolisen/mcp_lcu_server

通过 MCP LCU Server，我们将大语言模型的智能与 Linux 系统的强大功能相结合，为系统管理和问题诊断带来了全新的可能性。无论是系统管理员、开发人员还是普通用户，都能从这一结合中受益，使 Linux 系统管理变得更加智能、高效和便捷。