项目简介

MCP SysOperator 是一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器实现，专注于基础设施即代码 (IaC) 操作。它允许连接到 MCP 服务器的 LLM (大型语言模型) 客户端（如AI助手）直接通过标准化的 MCP 接口来执行 Ansible Playbooks、管理 Ansible 库存、执行 Terraform 命令以及与 AWS 等云服务进行交互。

主要功能点

运行 Ansible Playbooks： 执行指定的 Ansible Playbook，支持传递变量、指定库存、限制主机等。
管理 Ansible 库存： 查看 Ansible 库存文件中的主机和分组信息。
检查配置语法： 验证 Ansible Playbook 的语法是否正确。
列出任务： 预览 Ansible Playbook 中将要执行的任务列表。
访问默认库存资源： 通过资源接口读取默认的 Ansible 库存文件内容。
AWS 集成： 提供对多种 AWS 服务（如 EC2, S3, VPC, CloudFormation, IAM, RDS, Route53, ELB, Lambda）的管理操作能力。
Terraform 支持： 执行常见的 Terraform 命令（初始化、计划、应用、销毁、校验、输出等）。
LocalStack 集成： 支持通过 tflocal 或修改配置的方式，在本地使用 LocalStack 测试 AWS 和 Terraform 操作。
Ansible Vault： 支持对字符串进行加密和解密。

安装步骤

克隆仓库：

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

安装依赖：
```
npm install
```
构建服务器代码：
```
npm run build
```
安装前置依赖：
- 确保您的系统已安装 Node.js 18 或更高版本。
- 确保已安装 Ansible 并在系统的 PATH 中可执行。
- 如需使用 AWS 相关功能，需要安装 AWS CLI 并配置有效的凭据。
- 如需使用 Terraform 功能，需要安装 Terraform 并在系统的 PATH 中可执行。
- 如需使用 LocalStack 相关测试或功能，需要安装 LocalStack 和 awslocal CLI。

服务器配置 (供 MCP 客户端使用)

MCP 服务器通常由 MCP 客户端（如 AI 助手插件）启动和管理。您需要在您的 MCP 客户端的配置中添加 SysOperator 服务器的信息。配置格式通常是一个 JSON 文件，其中包含一个 'mcpServers' 部分。

找到您的 MCP 客户端的配置文件（例如，VSCode Claude 扩展的 '~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json' 或 Claude 桌面应用的配置文件），并在 'mcpServers' 部分添加类似以下的配置项：

{
  "mcpServers": {
    "sysoperator": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/absolute/path/to/mcp-sysoperator/build/index.js"
      ],
      "env": {}
    }
  }
}

请将 '/absolute/path/to/mcp-sysoperator' 替换为您实际克隆并构建的仓库路径。'command' 指定了启动服务器的可执行文件（这里是 node），'args' 提供了传递给 'node' 命令的参数，即服务器的入口文件路径。

基本使用方法 (通过 MCP 客户端)

配置完成后，您的 LLM 客户端将能够发现并与 MCP SysOperator 服务器交互。

访问资源： AI 助手可以通过 MCP 的资源访问指令（如 '<access_mcp_resource>') 来读取服务器提供的资源，例如访问默认的 Ansible 库存：

<access_mcp_resource>
<server_name>sysoperator</server_name>
<uri>sysoperator://inventory/default</uri>
</access_mcp_resource>

使用工具： AI 助手可以通过 MCP 的工具调用指令（如 '<use_mcp_tool>') 来执行服务器提供的各种工具，例如运行一个 Ansible Playbook 或执行 Terraform 计划：

<use_mcp_tool>
<server_name>sysoperator</server_name>
<tool_name>run_playbook</tool_name>
<arguments>
{
  "playbook": "/path/to/your/playbook.yml",
  "inventory": "/path/to/inventory.ini",
  "extraVars": {}
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

<use_mcp_tool>
<server_name>sysoperator</server_name>
<tool_name>terraform</tool_name>
<arguments>
{
  "action": "plan",
  "workingDir": "/path/to/terraform/project",
  "vars": {}
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

AI 助手会根据您的指令、对话上下文以及工具的描述和输入Schema来构造正确的工具调用请求。

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服务器配置 (供 MCP 客户端使用)

基本使用方法 (通过 MCP 客户端)

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