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MCP Server · 开发工具

Bash MCP Server

一个基于模型上下文协议(MCP)的服务,用于执行bash命令并返回执行结果、错误代码及耗时。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 1
命令行工具服务器部署PythonClaude开发工具

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作者 / 组织
NimbleBrainInc
提供方
NimbleBrainInc
运行时
Python

工具数量

1

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资源数量

0

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提示词数量

0

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2 个

MCP World

选型结论

Bash MCP Server 属于开发工具类 MCP Server,公开资料标注 1 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 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

开发工具

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

uv run python -m mcp_bash.server

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 Python,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 1 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

Bash MCP服务器

A. 模型上下文协议 执行bash命令的(MCP)服务器。返回每个命令的stdout、stderr、退出代码和执行持续时间。

安装

安装时使用 篮子:

mpak install @nimblebraininc/bash

克劳德代码

claude mcp add bash -- mpak run @nimblebraininc/bash

克劳德桌面

添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "bash": {
      "command": "mpak",
      "args": ["run", "@nimblebraininc/bash"]
    }
  }
}

看 mpak注册表页 获取完整安装选项。

工具

bash-exec

执行bash命令并返回stdout、stderr、退出代码和持续时间。

参数类型必填说明
commandstringYes要执行的bash命令
cwdstring否工作目录(默认为服务器的cwd)
timeoutinteger否超时时间(秒)(默认值: 30,最大值: 600)
envobject否要设置的其他环境变量

示例调用:

{
  "name": "bash_exec",
  "arguments": {
    "command": "ls -la /tmp",
    "timeout": 10
  }
}

示例响应:

{
  "stdout": "total 0\ndrwxrwxrwt  12 root  wheel  384 Jan 15 12:00 .\ndrwxr-xr-x   6 root  wheel  192 Jan  1 00:00 ..\n",
  "stderr": "",
  "exit_code": 0,
  "duration_ms": 12
}

安全模型

此服务器执行任意bash命令。安全是 部署安全:服务器本身没有允许列表或沙盒。相反,安全性是由部署环境强制执行的:

  • 篮子:用户批准MTF权限(subprocess: "full")安装时
  • 容器:Linux命名空间、cgroups和网络策略限制了命令可以执行的操作
  • 克劳德桌面:在用户自己的操作系统权限下运行

MTF许可声明(subprocess: "full", filesystem: "full", network: "full")准确反映了bash命令可以读/写文件和进行网络调用。

快速开始

本地开发

git clone https://github.com/NimbleBrainInc/mcp-bash.git
cd mcp-bash

# Install dependencies
uv sync

# Run the server (stdio mode)
uv run python -m mcp_bash.server

# Or run via FastMCP
uv run fastmcp run src/mcp_bash/server.py

服务器支持HTTP传输:

  • 健康检查: GET /health
  • MCP端点: POST /mcp

发展

# Install with dev dependencies
uv sync --group dev

# Run unit tests
make test

# Run with coverage
make test-cov

# Run all checks (format, lint, typecheck, unit tests)
make check

# Format
uv run ruff format .

# Lint
uv run ruff check .

E2E测试

端到端测试验证了完整的MCPB包生命周期:构建包、将其部署到Docker容器中,以及通过HTTP调用工具。

先决条件: Docker正在运行, mcpb 已安装CLI(npm install -g @anthropic-ai/mcpb)

make test-e2e

测试:

  1. Docker容器Linux架构的供应商依赖关系
  2. 建立一个 .mcpb 捆绑销售 mcpb pack
  3. 通过HTTP提供捆绑包
  4. 开始a nimbletools/mcpb-python 下载并运行捆绑包的容器
  5. 验证 /health 端点、MCP工具列表和通过流式HTTP调用工具

关于

许可证

麻省理工学院

工具与能力

工具数量

1

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

命令行工具Python本地部署服务器部署开发工具自动化脚本

支持客户端

Claude

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

让助手直接读代码

把仓库、提交记录和 issue 交给模型检索,补全和重构时不用来回复制文件。

在对话里跑命令

触发构建、测试和脚本,执行结果直接回到上下文,省去切终端。

接进开发流程

把 PR、CI 状态和代码审查接进助手,减少在几个工具之间跳。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 1 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。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 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

  • 需要在开发工具场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 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

Bash MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run python -m mcp_bash.server,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Bash MCP Server 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 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Bash MCP Server 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。

Bash MCP Server 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。

Bash MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 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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