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MCP Server · 运维云端

Pcp MCP

pcp-mcp是一个基于Performance Co-Pilot (PCP)的性能指标查询服务,通过Model Context Protocol提供CPU、内存、磁盘I/O、网络、进程等系统性能指标的监控与分析功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 5
性能监控PythonClaude实时监控

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Python

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2 个

MCP World

选型结论

Pcp MCP 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,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

uvx pcp-mcp

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "pcp-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "pcp-mcp"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

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 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

pcp-mcp

MCP服务器 性能副驾驶(PCP) 韵律学。

通过模型上下文协议查询系统性能指标——CPU、内存、磁盘I/O、网络、进程等。

🚀 快速启动(无需安装)

立即运行 uvx --无需安装:

uvx pcp-mcp

或者安装为持久全局工具:

uvx tool install pcp-mcp
pcp-mcp

📦 安装

pip install pcp-mcp

或与 紫外线:

uv add pcp-mcp

📋 需求

  • python: 3.10+
  • PCP:性能副驾驶 pmcd 和 pmproxy 跑步
  # Fedora/RHEL/CentOS
  sudo dnf install pcp
  sudo systemctl enable --now pmcd pmproxy

  # Ubuntu/Debian
  sudo apt install pcp
  sudo systemctl enable --now pmcd pmproxy

⚙️ 配置

通过环境变量进行配置:

变量描述默认值
PCP_HOSTpmproxy主机localhost
PCP_PORTpmproxy端口44322
PCP_TARGET_HOST要监视的目标pmcd主机localhost
PCP_USE_TLS对pmproxy使用HTTPSfalse
PCP_TLS_VERIFY验证TLS证书true
PCP_TLS_CA_BUNDLE自定义CA包的路径(可选)
PCP_TIMEOUT请求超时(秒)30
PCP_USERNAMEHTTP基本身份验证用户(可选)
PCP_PASSWORDHTTP基本身份验证密码(可选)
PCP_ALLOWED_HOSTS通过主机参数允许的主机规格(可选)

🎯 用法

监视本地主机(默认)

pcp-mcp

监视远程主机

PCP_TARGET_HOST=webserver1.example.com pcp-mcp

或者使用CLI标志:

pcp-mcp --target-host webserver1.example.com

连接到远程pmproxy

PCP_HOST=metrics.example.com pcp-mcp

使用SSE传输

pcp-mcp --transport sse

🔌 MCP客户端配置

克劳德桌面版

添加到 ~/.config/claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "pcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["pcp-mcp"]
    }
  }
}

对于远程监控:

{
  "mcpServers": {
    "pcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["pcp-mcp", "--target-host", "webserver1.example.com"]
    }
  }
}
💡 使用 uvx 这意味着您不需要安装pcp-mcp——它直接从PyPI运行。

🛠️ 可用工具

系统监控

  • get_system_snapshot -时间点系统概述(CPU、内存、磁盘、网络、负载)
  • get_process_top -按CPU、内存或I/O使用情况列出的顶级进程
  • query_metrics -获取特定PCP指标的当前值
  • search_metrics -按名称模式发现可用指标
  • describe_metric -获取有关指标的详细元数据

查询示例

"What's the current CPU usage?"
→ Uses get_system_snapshot

"Show me the top 10 processes by memory usage"
→ Uses get_process_top(sort_by="memory", limit=10)

"What metrics are available for network traffic?"
→ Uses search_metrics(pattern="network")

"Get detailed info about kernel.all.load"
→ Uses describe_metric(name="kernel.all.load")

💡 用例

性能故障排除

请克劳德:

  • “分析当前系统性能并确定瓶颈”
  • “为什么我的磁盘I/O这么高?”
  • “哪些进程消耗的CPU最多?”

系统监控

  • “对生产服务器进行健康检查”
  • “比较最后一分钟的CPU使用率”
  • “监视eth0上的网络流量”

容量规划

  • “内存使用趋势如何?”
  • “显示所有文件系统的磁盘使用情况”
  • “分析流程资源消耗模式”

🏗️ 建筑

┌─────────┐         ┌─────────┐          ┌─────────┐         ┌─────────┐
│   LLM   │ ◄─MCP─► │ pcp-mcp │ ◄─HTTP─► │ pmproxy │ ◄─────► │  pmcd   │
└─────────┘         └─────────┘          └─────────┘         └─────────┘
                                         (REST API)          (metrics)
  • pcp-mcp:FastMCP服务器通过MCP工具公开PCP指标
  • pmproxy:PCP的REST API服务器(默认情况下在端口44322上运行)
  • 预防医学分队:PCP度量收集器守护进程
  • 远程监控:设置 PCP_TARGET_HOST 通过pmproxy查询不同的pmcd实例

🔧 发展

# Install dependencies
uv sync --dev

# Run all checks
make check

# Individual commands
make lint       # ruff check
make format     # ruff format
make typecheck  # ty check
make test       # pytest with coverage

📖 文档

完整文档请访问

📄 许可证

麻省理工学院

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

性能监控Python本地部署系统分析指标查询PCP集成实时监控

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

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。
  • 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。
  • 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 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

Pcp MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uvx pcp-mcp,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。

Pcp MCP 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。

Pcp MCP 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。

Pcp MCP 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。

Pcp MCP 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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