Agentic Ssh
БесплатноНе проверенEnables secure SSH command execution and log retrieval with intelligent summarization using local LLM (Ollama) and Model Context Protocol (MCP) standards.
Описание
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, 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.
Установка Agentic Ssh
У этого сервера нет опубликованного пакета — он собирается из исходников. Открой репозиторий и следуй инструкции в README.
▸ github.com/MSelcukAkbas/agentic-ssh-mcpFAQ
Agentic Ssh MCP бесплатный?
Да, Agentic Ssh MCP бесплатный — установка в пару кликов через Unyly без оплаты.
Нужен ли API-ключ для Agentic Ssh?
Нет, Agentic Ssh работает без API-ключей и переменных окружения.
Agentic Ssh — hosted или self-hosted?
Self-hosted: сервер запускается локально на твоей машине командой из раздела установки.
Как установить Agentic Ssh в Claude Desktop, Claude Code или Cursor?
Открой Agentic Ssh на unyly.org, выбери вкладку своего клиента (Claude Desktop, Claude Code, Cursor) и нажми Install — конфиг сгенерируется автоматически, без правки JSON.
Похожие MCP
Fetch
Web content fetching and conversion for efficient LLM usage.
AWS KB Retrieval
Retrieval from AWS Knowledge Base using Bedrock Agent Runtime.
автор: modelcontextprotocolSpring AI MCP Server
Provides auto-configuration for setting up an MCP server in Spring Boot applications.
llm-analysis-assistant
A very streamlined mcp client that supports calling and monitoring stdio/sse/streamableHttp, and can also view request responses through the /logs page. It also
автор: xuzexin-hzCompare Agentic Ssh with
Не уверен что выбрать?
Найди свой стек за 60 секунд
Автор?
Embed-бейдж для README
Похожее
Все в категории ai
