srv-explore

srv-explore

Enables AI agents to safely explore and diagnose remote servers by providing a read-only sandbox with controlled access to files, logs, Docker, and databases. It exposes MCP tools that allow natural-language investigation and direct command execution without write permissions.

Category
访问服务器

README

srv-explore

Интерфейс, позволяющий агенту безопасно работать и собирать информацию на сервере. Рядом с данными, логами и сервисами.

Explore-агент живёт на удалённом сервере за MCP-интерфейсом: подключаешься к нему из локального кодового агента и работаешь как со скиллом. Read-only держит не промпт, а окружение — песочница без прав записи — и плагины, выдающие контролируемый доступ к системам (docker, web) и данным (БД, кеши, файлы).

Как это устроено

Сервис слушает только loopback: и инженер, и админ ходят через SSH-туннель, публичного порта нет. Ставится и обновляется деплой-воркфлоу, от остального проекта не зависит.


На что это похоже в работе

srv_explore("почему nginx отдаёт 502 последний час?")
  → agent: tail -n 200 /var/log/nginx/error.log | grep 502
            docker logs --since 1h api | tail -50
  → upstream api:8080 connection refused, контейнер api рестартовал 4 раза за час

Запрос — цель словами, не команда: чем смотреть, агент решает сам, а в ответе видно, какие команды он выполнил. Если команда известна заранее, второй инструмент выполняет её без агента — быстро и без токенов модели:

srv_explore_cmd("docker ps --format '{{.Names}} {{.Status}}'")
  → api Up 3 minutes
    db  Up 6 days
Инструмент Аргумент Что делает
srv_explore task — цель словами Прогон агента на сервере. Держит вызов до конца (обычно 20с — пара минут) и возвращает факты + выполненные команды. Больше 8 минут — вернёт job_id
srv_explore_cmd cmd — одна команда Выполняет её как есть, отдаёт дословный вывод. Без агента: быстро и без токенов модели
srv_explore_status job_id Догнать прогон, который не уложился в один вызов

Зачем это нужно

Задача Как решают обычно С srv-explore
дать кодовому агенту посмотреть прод SSH-ключ и --dangerously-skip-permissions: одна галлюцинация — и прод лежит деструктивная команда возвращает отказ: RO-ФС, read-роли БД, Docker API без POST
разбор инцидента ночью SSH «на время», который остаётся навсегда сервер инженеру не выдаётся; токен админ отзывает одной кнопкой вместе с ключом
нужен один SELECT в проде пароль рабочей роли уезжает в чужой .env плагин создаёт отдельную read-роль, креды остаются на сервере

Быстрый старт

1. Поставить — деплой-воркфлоу

Actions → «Deploy srv-explore (host service)», выбрать environment. Воркфлоу копирует бандл на сервер и гоняет install.sh — идемпотентно. Руками (sudo bash srv_explore/install.sh) — только для отладки.

Требования: Linux с systemd и cgroup v2, root, apt-get (Debian/Ubuntu) — python3 доустановится сам. В environment нужны SSH_HOST / SSH_USER (variables) и SSH_KEY + CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN (secrets).

Если API модели заблокирован для хоста по гео (напр. РФ-адрес → api.anthropic.com отдаёт 403) — задать secret SRV_EXPLORE_UPSTREAM_PROXY (http://[user:pass@]host:port): tinyproxy пустит через него только домены из SRV_EXPLORE_UPSTREAM_DOMAINS (по умолчанию api.anthropic.com), остальной egress агента идёт напрямую. Доменный allowlist остаётся на месте и проверяется до пересылки. Пусто — прямой выход.

Админ-токен генерится на сервере при первой установке, в лог Actions не попадает:

ssh root@<host> grep SRV_EXPLORE_ADMIN_TOKEN /etc/srv-explore/env

Перевыпустить: удалить эту строку и запустить деплой снова.

2. Выдать доступ инженеру

Админка на loopback, поэтому через туннель:

ssh -N -L 8765:localhost:8765 root@<host>     # держать открытым
# → http://localhost:8765/admin, вставить админ-токен

«Пользователи» → Добавить: метка + публичный SSH-ключ инженера. Вернётся srvx_-токен — отдать инженеру. Удаление пользователя снимает и ключ, и все его токены разом.

3. Инженеру — страница агента

Отдай инженеру токен и ссылку http://localhost:8765/ (по его туннелю). Там всё остальное: quick start подключения, принципы работы, свой доступ, вопросы к серверу из браузера.

ssh-keygen -t ed25519 -f ~/.ssh/srvx -N ""            # публичную часть — админу
ssh -N -L 8765:localhost:8765 srvx-tunnel@<host> -i ~/.ssh/srvx
claude mcp add --transport http srv-explore http://localhost:8765/mcp \
  --header "Authorization: Bearer srvx_..."

Как устроено

flowchart TB
  subgraph server["Remote server"]
    subgraph svc["systemd service · root"]
      MCP["mcp_server.py · MCP · /admin · /"]
      PROV["provision.py · plugin install"]
      ST[("StateDir · tokens · plugins · creds")]
    end
    subgraph box["Sandbox · srvx-agent, no privileges"]
      W["agent_worker.py · Claude Agent SDK"]
      G["guard.py · command hygiene"]
    end
    PX["docker-socket-proxy · POST=0"]
    TP["tinyproxy · domain allowlist"]
    RES[("files · logs · docker · DB")]
  end
  MCP -->|"systemd-run --uid · RO-FS · egress firewall"| W
  MCP -.->|"creds of enabled plugins"| W
  W --> G --> RES
  W -->|docker| PX --> RES
  W -->|"model API"| TP
  PROV --> ST
  MCP --> ST

Плагины

Плагин — один файл в src/srv_explore/plugins/, который даёт агенту безопасный доступ к одному ресурсу: docker, postgres, redis, mongo, rabbitmq. Он создаёт отдельный доступ без права записи и обязан это доказать: последний шаг установки пытается что-нибудь записать и должен получить отказ. Всё выключено по умолчанию, включает администратор.

Как ими пользоваться и как написать свой — PLUGINS.md; часть «написать свой» можно целиком отдать кодовому агенту как задание.

推荐服务器

Baidu Map

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。

官方
精选
JavaScript
Playwright MCP Server

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。

官方
精选
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

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。

官方
精选
本地
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

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。

官方
精选
本地
TypeScript
VeyraX

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。

官方
精选
本地
graphlit-mcp-server

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。

官方
精选
TypeScript
Kagi MCP Server

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。

官方
精选
Python
e2b-mcp-server

e2b-mcp-server

使用 MCP 通过 e2b 运行代码。

官方
精选
Neon MCP Server

Neon MCP Server

用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器

官方
精选
Exa MCP Server

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。

官方
精选