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MCP Server · 运维云端

Cloud Vm MCP Py

Cloud VM MCP是一个用于跨多云提供商(AWS、Azure、阿里云)管理和查看虚拟机的模型上下文协议(MCP)服务器,提供统一的虚拟机管理界面。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 5
PythonClaude云端部署Claude Desktop

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作者 / 组织
sondt2709
提供方
sondt2709

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MCP World

选型结论

Cloud Vm MCP Py 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 5 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude Desktop、Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install cloud-vm-mcp-py

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 5 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

云VM MCP:用于云VM管理的模型上下文协议

Cloud VM MCP是一个模型上下文协议(MCP)服务器,用于管理和查看跨多个云提供商(AWS、Azure、阿里云)的虚拟机。它使AI助手能够通过统一的界面列出、检查和控制虚拟机。

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安装📦

# Install from PyPI
pip install cloud-vm-mcp-py

# Or using uv
uv add cloud-vm-mcp-py

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使用指南📖

VM MCP可以通过两种方式使用:作为MCP服务器或作为直接的命令行工具。

MCP服务器使用情况

启动MCP服务器:

uv run vm-mcp

可用的MCP工具:

  1. list_vms:列出已配置提供程序中的所有虚拟机

- 参数: provider (可选), tenant (可选), region (可选)

  1. list_提供者:列出所有已配置的云提供商

- 参数:无

  1. get_vm_details:获取特定VM的详细信息

- 参数: vm_id (复合ID格式: provider:tenant:region:instance)

  1. start_vm:启动虚拟机

- 参数: vm_id

  1. stop_vm:停止虚拟机

- 参数: vm_id, force (可选,默认值:false)

与Claude Desktop集成

要将Cloud VM MCP与Claude Desktop一起使用,请将以下配置添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "vm": {
      "command": "uvx",
      "args": ["cloud-vm-mcp-py"],
      "env": {
        "MCP_TRANSPORT": "stdio",
        "PROVIDERS_CONFIG_PATH": "/path/to/your/providers.yaml"
      }
    }
  }
}

配置文件位置:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

直接命令行使用

您可以直接使用CLI管理虚拟机:

列出所有虚拟机:

PROVIDERS_CONFIG_PATH=./providers.yaml uv run python cli.py list

按提供商/租户/地区筛选:

uv run python cli.py list --provider aws --tenant production --region us-east-1

获取VM详细信息:

uv run python cli.py info aws:production:us-east-1:i-1234567890abcdef0

启动/停止虚拟机:

uv run python cli.py start aws:production:us-east-1:i-1234567890abcdef0
uv run python cli.py stop azure:corp-main:eastus:web-server --force

列出已配置的提供程序:

uv run python cli.py providers

MCP检查员

您可以使用MCP检查器检查和测试MCP服务器:

npx @modelcontextprotocol/inspector uv run vm-mcp -e PROVIDERS_CONFIG_PATH=/path/to/providers.yaml

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主要特点🚀

  • 多提供商支持:从单个界面跨AWS、Azure和阿里云管理虚拟机
  • 多账户支持:配置多个AWS帐户和Azure目录
  • 统一VM模型:跨提供商的一致VM表示
  • 过滤:按提供商、租户(帐户/目录)或地区筛选虚拟机
  • 电源管理:使用可选的强制标志启动和停止VM
  • 热重新加载:配置更改会自动检测并应用
  • MCP集成:通过模型上下文协议为AI助手提供工具

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需求📋

  • Python 3.10或更高版本
  • 肉毒杆菌3:用于AWS EC2操作
  • azure身份、azure mgmt计算、azure mgmtnetwork:用于Azure VM操作
  • 阿里巴巴云-ecs20140526,阿里巴巴云茶openapi:用于阿里云ECS运营
  • Yaml:用于YAML配置解析
  • 看门狗:用于查看配置文件

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配置⚙️

Cloud VM MCP使用YAML配置文件来定义云提供商凭据。设置 PROVIDERS_CONFIG_PATH 环境变量指向您的配置文件。

配置文件设置

创建一个 providers.yaml 使用您的提供商凭据文件:

示例 providers.yaml:

providers:
  aws:
    accounts:
      - alias: production
        access_key_id: AKIAIOSFODNN7EXAMPLE
        secret_access_key: wJalrXUtnFEMI/K7MDENG/bPxRfiCYEXAMPLEKEY
        regions:
          - us-east-1
          - us-west-2

      - alias: staging
        access_key_id: AKIAI44QH8DHBEXAMPLE
        secret_access_key: je7MtGbClwBF/2Zp9Utk/h3yCo8nvbEXAMPLEKEY
        regions:
          - us-east-1

  azure:
    directories:
      - alias: corp-main
        tenant_id: 00000000-0000-0000-0000-000000000000
        client_id: 11111111-1111-1111-1111-111111111111
        client_secret: your-client-secret-here
        subscription_ids:
          - 22222222-2222-2222-2222-222222222222

  alibaba:
    accounts:
      - alias: china-prod
        access_key_id: LTAI5tYourAccessKeyId
        access_key_secret: YourAccessKeySecret
        regions:
          - cn-hangzhou
          - ap-southeast-1

环境变量

  • MCP_TRANSPORT:stdio、sse、可流式传输的http(默认为stdio)
  • PROVIDERS_CONFIG_PATH:YAML配置文件的路径(必需)

安全建议

  • 以受限权限存储配置文件(chmod 600 providers.yaml)
  • 从不将凭据提交到版本控制
  • 考虑在生产中使用环境变量作为敏感值

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VM标识符格式🔖

VM使用复合ID格式标识:

{provider}:{tenant_alias}:{region}:{instance_id}

示例:

  • AWS: aws:production:us-east-1:i-1234567890abcdef0
  • Azure: azure:corp-main:eastus:web-server-01
  • 阿里巴巴: alibaba:china-prod:cn-hangzhou:i-bp1234567890abcdef

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超时配置⏱️

  • 每次请求超时:60秒
  • 查询总超时时间:180秒(3分钟)用于多提供商查询

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开发与测试🧪

设置

  1. 克隆仓库
  2. 安装依赖项: uv sync
  3. 设置预提交: uv run pre-commit install

运行测试

# Run all tests
uv run pytest tests/ -v

# Run with coverage
uv run pytest tests/ --cov=vm_mcp --cov-report=html

代码质量

uv run ruff check .
uv run ruff format .

发布到PyPI

rm -rf dist
uv build
uv publish --username __token__ --password YOUR_PYPI_API_KEY

______________________________________________________________________

未来路线图🗺️

  • 防火墙规则查看
  • 弹性IP管理
  • RAM/CPU/GPU详细信息
  • 计划启动/停止操作

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许可证

MIT许可证-请参阅 许可证 了解详情。

工具与能力

工具数量

5

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

多云管理Python本地部署虚拟机控制云服务集成AI助手支持统一接口

支持客户端

Claude DesktopClaude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 5 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Cloud Vm MCP Py 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install cloud-vm-mcp-py,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Cloud Vm MCP Py 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Cloud Vm MCP Py 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Cloud Vm MCP Py 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Cloud Vm MCP Py 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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