MCP CMD Windows Command MCP Server

关键词

Windows命令执行进程管理安全沙箱JSON-RPC自动化

使用说明（Markdown 格式）

  • 项目简介

    • 这是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，运行在 Windows 上。它暴露一组工具（如 cmd_run、cmd_batch、powershell_run 等），供 MCP 客户端通过 STDIO 的 JSON-RPC 进行调用，以获得命令执行、系统信息、进程管理等能力。

  • 主要功能点

    • 提供多种工具：
      • cmd_run：执行单条 CMD 命令，自动关闭输入、限制输出、并在超时/异常时杀死整棵进程树。
      • cmd_batch：按顺序执行多条 CMD 命令，支持在遇到错误时可选是否继续。
      • powershell_run：安全执行 PowerShell 命令（使用 Base64 编码执行，降低转义风险）。
      • system_info：获取系统基本信息（OS、内存、用户名等）。
      • process_list：列出正在运行的相关进程，便于诊断。
      • process_cleanup：清理老旧的挂起的 CMD/Conhost 进程，防止僵死。
      • show_security_rules：展示当前的安全规则与运行时限制。
    • 安全与稳定性：
      • 严格的输入长度、超时、输出上限、并发控制与速率限制。
      • 禁止系统级破坏性命令的执行，文件操作仅在受控的项目根目录内有效。
      • 支持并发进程的管理、闲置超时清理、以及对整个进程树的强制清理。
    • 通信与部署：
      • 基于 MCP 的核心 JSON-RPC 协议，使用 Stdio 传输，与 MCP 客户端无缝对接。
      • 额外提供 wrapper/launcher 辅助确保执行时不会弹出窗口或产生僵死进程。

  • 安装步骤

    • 安装前提：Node.js 18+，Windows OS。
    • 步骤1：克隆仓库并安装依赖
      • 通过 npm install 安装所需依赖。
    • 步骤2：启动 MCP 服务器
      • 直接运行 index.js（Windows 下确保 Node 18+ 环境，index.js 使用 ES 模块语法，直接 node index.js 即可启动）。
    • 步骤3：在 MCP 客户端中进行配置
      • 将服务器作为 MCP 客户端可用的后端，配置其启动命令与参数，使 MCP 客户端可以通过 JSON-RPC 调用上述工具。

  • 服务器配置（MCP 客户端需要的启动信息） 为了方便集成，下面给出准确的配置示例信息，非代码块呈现，便于理解。实际使用时请按你的 MCP 客户端配置 JSON 格式填写。

    { "mcpServers": { "cmd": { "command": "node", "args": ["C:\path\to\MCP_CMD\index.js"], "autoApprove": ["cmd_run", "cmd_batch", "powershell_run", "system_info", "process_list", "process_cleanup", "show_security_rules"] } // 说明： // - "cmd" 为服务器在 MCP 客户端中的名称标识。 // - command/args 指定启动 MCP_CMD 的命令及参数，请替换成实际路径。 // - autoApprove 列表中的工具将自动授权给该 MCP 服务器使用。 } }

  • 基本使用方法

    • 启动后，MCP 客户端可以通过 JSON-RPC 调用以下工具：
      • cmd_run：传入 command、cwd、timeout，请求执行单条 CMD 命令。
      • cmd_batch：传入多条命令对象数组、timeout、continueOnError，批量执行。
      • powershell_run：传入 command、cwd、timeout，执行 PowerShell 命令。
      • system_info：获取系统信息的诊断输出。
      • process_list：列出相关进程，便于排查。
      • process_cleanup：清理历史进程，释放资源。
      • show_security_rules：查看当前服务器的安全配置与限制。
    • 使用时请务必遵守安全规则，如命令长度、输出大小、以及项目根目录内的文件操作安全检查。

  • 注意事项

    • 本实现包含 anti-hang 与 anti-zombie 机制，确保在命令执行超时或客户端异常关闭时，能彻底清理相关进程树。
    • 服务器通过 STDIO 传输 JSON-RPC 数据，与 LLM 客户端的交互需要正确的调用格式和参数结构。

  • 适用场景

    • 需要在本地 Windows 环境中为大模型/LLM 客户端提供可控的系统命令执行能力、系统信息、以及进程管理等后端工具的场景。

  • 备注

    • 本仓库还提供 wrapper.js 与 launcher.cs 等辅助实现，用以提升命令执行的稳定性和防止弹窗、僵死子进程等问题，适合对鲁棒性要求较高的使用场景。

服务器信息

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