agentic-ssh-mcp
Enables secure SSH command execution and log retrieval with intelligent summarization using local LLM (Ollama) and Model Context Protocol (MCP) standards.
README
SSH MCP Tool Suite
SSH MCP Tool Suite, Kubernetes pod logları, veritabanı hataları ve sistem çıktılarının SSH üzerinden güvenli bir şekilde çalıştırılmasını, yerel LLM (Ollama/phi3/gemma) entegrasyonu ile akıllıca özetlenmesini sağlayan ve Model Context Protocol (MCP) standartlarına tam uyumlu geliştirilmiş production-ready bir araç setidir.
Bu suite, büyük komut çıktılarının LLM context penceresini şişirmesini önlemek amacıyla "Consistency Contract" ve "Authority Tagging" mimari prensipleri doğrultusunda optimize edilmiştir.
🚀 Öne Çıkan Özellikler
- Hafif Context Tasarımı (Zero-Bloat):
ssh_executevecheck_job_statusaraçları varsayılan olarak hamstdoutvestderralanlarını döndürmez. Böylece model context'i şişmez. - Ham Çıktı Ayrımı (Separate Data Plane): Komut loglarının tamamını çekmek için bağımsız bir
get_job_outputaracı kullanılır. - Consistency Contract (Tutarlılık Sözleşmesi): Modelin akıl yürütmesini ("reasoning") stabilize etmek için her veri çıktısı kendi kaynağını (
source) ve veri güncelliği/otorite rolünü (authority) etiketler:- Canlı veriler:
authority: "primary" - Durum kopyası verileri:
authority: "replica" - Sabit statik çıktılar:
authority: "snapshot"
- Canlı veriler:
- Otomatik Hata Yolu (Tail on Error): Komut veya bağlantı hatası oluştuğunda son 50 karakterlik log çıktısı (
tail) çıktıya otomatik olarak eklenir. Başarılı çıktılarda bu yük oluşmaz. - İki Aşamalı Akıllı Log Özetleme (Two-Stage Log Summarization Pipeline):
- Aşama 1: Deterministik Temizleme ve Sıkıştırma (Basic - Ollama Bağımsız): Tüm süreçlerde ilk adım olarak çalışır. Loglardaki kronik restart döngülerini tespit eder, zaman damgalarını sadeleştirir ve kritik log kalıplarını regex ile deterministik olarak gruplayıp sıkıştırır. Ollama gerektirmez ve sunucu her koşulda bu seviyeyi çalıştırır.
- Aşama 2: Semantik Analiz ve LLM Özetleme (Extreme - Ollama Opsiyonel): İlk aşamadan geçen sıkıştırılmış ve temizlenmiş log verisi, eğer Ollama sunucusu aktifse yerel LLM modellerine (
gemma:2b,phi3:mini) girdi olarak verilir ve semantik bir özet analiz raporu üretilir. Ollama erişilemez durumdaysa bu aşama pas geçilerek Aşama 1 çıktısı korunur.
- Asenkron Çalışma Desteği: Uzun süren işler (background=True) asenkron başlatılıp daha sonra sorgulanabilir.
- Güvenlik (Password Masking): request_log kayıtlarında şifreler otomatik olarak maskelenir (
***).
📂 Dizin Yapısı
SshTool/
├── app/
│ ├── core/ — Temel yapılandırma ve Pydantic veri modelleri
│ ├── db/ — SQLite veritabanı bağlantısı ve Repository katmanı
│ ├── jobs/ — SSH çalıştırma motoru ve JobManager servisi
│ ├── mcp/ — MCP araçlarının (ssh_execute, job_status, ssh_history) tanımları
│ ├── ssh/ — Paramiko tabanlı SSH Client katmanı
│ ├── summarizer/ — Ollama entegrasyonu ve log özetleme servisi
│ └── main.py — FastMCP sunucusu başlangıç noktası
├── tests/
│ └── smoke_test.py — Otomatik API ve senaryo doğrulama testleri
└── requirements.txt — Bağımlılık listesi
🛠️ Kurulum ve Çalıştırma
Gereksinimler
- Python 3.10+
- SQLite3
- Yerel Ollama Çalışma Ortamı (Opsiyonel, özetleme için
phi3:miniveyagemma:2bgereklidir)
Bağımlılıkların Yüklenmesi
pip install -r requirements.txt
MCP Sunucusunun Çalıştırılması
Sunucuyu doğrudan çalıştırmak için:
python app/main.py
Claude Desktop veya diğer MCP istemcilerine entegre etmek için mcp_config.json veya benzeri yapılandırma dosyasına şu satırı ekleyebilirsiniz:
{
"mcpServers": {
"ssh-tool": {
"command": "python",
"args": ["C:\\path\\to\\SshTool\\app\\main.py"]
}
}
}
🔌 MCP Araçları (MCP Tools Contract)
1. ssh_execute
Uzak sunucuda SSH üzerinden komut çalıştırır.
-
Parametreler:
host(str): Sunucu adresi.username(str): SSH kullanıcı adı.password(str): SSH şifresi.command(str): Çalıştırılacak shell komutu.timeout(Optional[int]): Zaman aşımı (saniye).background(bool): Arka planda (asenkron) çalıştırma seçeneği.summary(SummaryOptions): Özetleme seçenekleri.
-
Çıktı (Başarılı):
{ "job_id": "5e01f600-...", "status": "success", "exit_code": 0, "summary": "Komut başarıyla tamamlandı.", "details_available": true, "source": "execution", "authority": "primary" }
2. check_job_status
Bir işin durumunu ve veritabanı güncelliğini sorgular.
-
Parametreler:
job_id(str)summary(SummaryOptions)
-
Çıktı (Başarısız/Hata Durumu - Otomatik Tail):
{ "job_id": "5e01f600-...", "status": "failed", "exit_code": 127, "summary": "...", "tail": "sh: docker-compose: command not found", "details_available": true, "source": "status", "authority": "replica", "created_at": "...", "started_at": "...", "finished_at": "..." }
3. get_job_output
Belirtilen işin ürettiği tam stdout ve stderr çıktı loglarını getirir.
-
Parametreler:
job_id(str)
-
Çıktı:
{ "job_id": "5e01f600-...", "stdout": "Ham çıktı logları...", "stderr": "Ham hata logları...", "source": "output", "authority": "snapshot" }
4. get_ssh_history
Belirtilen host/kullanıcı ikilisine ait geçmiş iş kayıtlarını listeler.
🧪 Testler
Uygulanan tüm girdi/çıktı davranışlarını ve API sözleşmelerini doğrulamak için smoke testleri çalıştırabilirsiniz:
python tests/smoke_test.py
Test suite şu doğrulamaları kapsar:
- Şifrelerin
request_logiçerisinde maskelenerek güvenli şekilde kaydedilmesi. ssh_executevecheck_job_statusçıktılarındastdout/stderralanlarının dönmediğinin doğrulanması.- Hata durumlarında
tailalanının otomatik olarak eklendiğinin kontrolü. sourceveauthorityetiketlerinin tutarlılığı.- Asenkron iş akışları ve çıktı alma araçlarının (
get_job_output) entegrasyonu.
🚀 Ollama Başlangıç Kontrolü & Fallback
MCP sunucusu başlatılırken (lifespan startup), yerel Ollama sunucusu ve hedeflenen LLM modelinin varlığı otomatik olarak test edilir:
- Model ve Bağlantı Doğrulama: Ollama
/api/tagsendpoint'i üzerinden tüm yüklü modeller çekilir ve yapılandırılan modelin (örn.gemma:2bveyaphi3:mini) indirilmiş olup olmadığı denetlenir. - Hata Toleransı (Resilient Startup): Eğer Ollama sunucusu kapalıysa ya da yapılandırılan model yüklü değilse, sunucu çökmez. Terminale/stderr konsoluna detaylı bir
WARNINGuyarısı basılır ve sunucu başarıyla ayağa kalkar. - Otomatik Basic Fallback: Ollama'ya erişilemediği durumlarda,
extremeözetleme istekleri geldiğinde sistem otomatik olarak regex/kod tabanlıbasicözetleyiciye fallback yapar. Çıktıdakisummary_modealanı"basic"olarak işaretlenir.
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。