这是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的服务器，它允许AI助手直接与您的Ansible环境交互。这意味着AI可以调用Ansible功能来执行自动化脚本、管理服务器清单等。

项目简介

Ansible MCP Server 将AI的能力扩展到自动化和基础设施管理领域。它通过将Ansible的功能封装成标准化的MCP工具和资源，使得AI助手能够理解并执行复杂的自动化任务，无需用户手动操作Ansible命令行。

主要功能点

运行Ansible Playbook: AI可以直接调用工具执行指定的Playbook，并可传入变量、限定目标主机、指定标签等。
列出清单: AI可以查询和展示Ansible清单文件中的主机和组信息。
检查语法: AI可以对指定的Playbook进行语法检查，确保脚本的正确性。
列出任务: AI可以预览一个Playbook中将要执行的所有任务列表。
访问默认清单资源: AI可以直接读取系统默认的Ansible清单文件内容。
运行Ad-Hoc命令: AI可以执行临时的Ansible命令，快速在目标主机上执行特定操作。
Ansible Vault操作: 支持AI对敏感字符串进行Vault加密和解密。
AWS服务管理: 提供丰富的工具集，允许AI通过Ansible模块管理AWS资源，如EC2、S3、VPC、CloudFormation、IAM、RDS、Route53、ELB、Lambda等。
AWS动态清单: 支持AI创建和测试基于AWS EC2的动态清单。

安装步骤

安装前请确保您的系统已安装Node.js (版本18或更高) 和npm/yarn，并且已安装Ansible并配置在系统PATH中。对于AWS相关工具，您还需要安装AWS CLI并配置好凭证。

克隆仓库:

git clone https://github.com/tarnover/mcp-ansible.git
cd mcp-ansible

安装依赖:
```
npm install
```
构建服务器:
```
npm run build
```

服务器配置

MCP服务器通常需要配置在支持MCP协议的AI客户端（如某些编辑器插件或桌面应用）中。您需要在客户端的MCP设置中添加该服务器的启动信息。配置通常是一个JSON对象，指定服务器的名称、启动命令及其参数。

配置示例如下（请根据您的AI客户端和实际安装路径进行调整）：

{
  "mcpServers": {
    "ansible": {
      "command": "node", // 启动Node.js解释器
      "args": ["/absolute/path/to/mcp-ansible/build/index.js"], // 指向构建好的服务器入口脚本
      "env": {} // 可选的环境变量
    }
  }
}

将 '"ansible"' 替换为您想在AI客户端中使用的服务器名称。
'"command"' 指向用于启动服务器进程的可执行文件，此处是Node.js。
'"args"' 是传递给command的参数数组，第一个参数应指向您克隆并构建后生成的服务器入口脚本（通常位于'build/index.js'）。请务必将'/absolute/path/to/mcp-ansible'替换为您系统中该仓库的绝对路径。
'"env"' 可以用来设置服务器进程所需的环境变量（此处为空对象）。

配置完成后，重启您的AI客户端，它应该就能检测到并连接到新配置的Ansible MCP服务器。

基本使用方法

一旦服务器成功配置并在AI客户端中可用，您就可以通过AI助手与Ansible进行自然语言交互。您可以尝试向AI提出以下类型的请求：

"运行位于 '/path/to/my/playbook.yml' 的 playbook，目标是 'webservers' 组。"
"列出我默认 Ansible 清单中的所有主机和组。"
"帮我检查 '/path/to/another/playbook.yml' 的语法。"
"告诉我 '/path/to/tasks/playbook.yml' 会执行哪些任务。"
"在 us-east-1 区域列出所有正在运行的 EC2 实例。"
"使用我的 Vault 密码文件加密字符串 'sensitive_data_here'。"

AI助手会根据您的请求，通过MCP协议调用Ansible MCP服务器暴露的相应工具或资源，并将结果呈现给您。

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