MCP System Monitor — это инструмент системного мониторинга, который предоставляет AI-ассистентам и LLM-клиентам доступ к метрикам компьютера в реальном времени через интерфейс Model Context Protocol, позволяя диагностировать проблемы с производительностью, отслеживать состояние ресурсов и управлять процессами.
Ключевые особенности:
Мониторинг процессора: Инструмент get_cpu_info предоставляет данные об общей загрузке CPU и детальную информацию о каждом ядре в отдельности, включая точный процент использования и тактовую частоту.
Анализ оперативной памяти: get_memory_info отображает полную статистику использования виртуальной памяти и памяти подкачки (swap), позволяя оперативно выявлять утечки и перегрузки.
Диагностика дисков: get_disk_info показывает занятость по указанному пути или всем разделам, а также агрегирует статистику ввода-вывода для оценки состояния накопителей.
Сетевой анализ: get_network_info выводит список сетевых интерфейсов с детализацией трафика и может фокусироваться на конкретном адаптере для отладки сетевых задержек.
Информация о хосте: get_host_info собирает сводку о системе — uptime, время загрузки, список пользователей и общие характеристики машины.
Управление процессами: get_process_info формирует топ процессов с сортировкой по CPU, памяти, PID или имени, а также позволяет получить микроскопическую статистику по конкретному идентификатору процесса.
Для кого: Предназначен для системных администраторов, DevOps-инженеров и разработчиков, использующих LLM-клиенты в повседневной работе. Решение ориентировано на специалистов, которым удобнее спросить AI-ассистента о нагрузке на продакшн-сервер или о причинах аномального потребления ресурсов, чем вручную вводить команды терминала.
Сценарии использования:
Диагностика проблем на удаленном или локальном сервере через диалог с AI: “Почему сервер тормозит?” — и агент анализирует get_cpu_info, get_memory_info и топ процессов в реальном времени.
Проактивный мониторинг в CI/CD-пайплайнах: запуск MCP-сервера на билд-агенте, чтобы AI-ассистент мог оценить узкие места по CPU и памяти прямо во время сборки.
Расследование инцидентов: получение снапшота дисковой и сетевой активности на момент сбоя через get_disk_info и get_network_info без захода на машину вручную.
Автоматизированный аудит системы: AI периодически опрашивает хост, сравнивает показатели с базовыми значениями и предупреждает администратора об аномалиях.
Цены и доступность: Проект полностью бесплатный и имеет открытый исходный код (MIT License). Написан на Go, распространяется через GitHub-репозиторий и собирается командой make build с поддержкой Docker-развертывания. Доступны готовые релизы и скомпилированные бинарные файлы.
