🤖 实验室自动化MCP服务器

用于智能实验室环境自动化、项目管理和基础设施编排的综合模型上下文协议（MCP）服务器。

![MCP](https://modelcontextprotocol.io) ![TypeScript](https://www.typescriptlang.org) ](https://nodejs.org) ![License](LICENSE)

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🎯 概述

实验室自动化MCP服务器是一个智能系统，它了解您的整个实验室基础设施，并通过自然语言交互自动化复杂的任务。它与以下各项无缝集成：

Proxmox VE集群：3节点虚拟化基础架构
网络基础设施：UDM Pro，具有10多个VLAN和双WAN
GPU资源：用于AI/ML工作负载的多GPU设置
项目管理：自动创建存储库和开发环境
服务编排：网络感知容器和VM部署

🏗️ 实验室环境理解

MCP服务器对您的基础设施有深入的了解：

物理基础设施

PVE1 （Proxmox）：英特尔i9-9900K，64GB RAM，RTX 3070-容器主机
PVE2 （Ubuntu）：AMD 5950X，128GB RAM，RTX 3090-AI/ML训练服务器
PVE3 （Windows）：Threadripper 7970X，128GB RAM，RTX 5090+4090-开发工作站
UDM Pro：具有双WAN和10+VLAN的网络控制器

网络拓扑

Internet
├── Starlink (Primary) - 1Gbps, 27ms latency
├── Three Mobile (Failover) - 350/100Mbps, 48ms latency  
└── UDM Pro "TheButt"
    ├── 10+ VLANs with intelligent routing
    ├── High-performance 25/50GbE backbone
    └── Network-aware service deployment

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🚀 主要特点

🧠 智能基础设施管理

实验室状态监测：所有节点、服务和资源的实时综合状态
性能分析：瓶颈识别和优化建议
资源优化：自动化资源分配和提高效率
容量规划：基础设施扩展的预测分析

🌐 网络感知部署

智能网络选择：自动为服务推荐最佳网络
VLAN集成：与10多个预配置的VLAN无缝集成
性能优化：针对不同工作负载类型的网络特定优化
安全分段：基于服务要求的智能隔离

🛠️ 自动项目创建

多平台支持：GitHub、GitLab和本地存储库创建
模板系统：预先配置的web、AI/ML、IoT和API项目模板
开发环境：通过网络放置自动配置容器/VM
最佳实践：内置安全、文档和开发标准

📊 基础设施智能

资源分析：CPU、内存、存储和网络使用情况的综合分析
安全监控安全态势评估和改进建议
成本优化：确定节省成本的机会和提高效率
趋势分析：性能趋势和预测能力规划

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🛠️ 可用工具

实验室环境工具

get_lab_status -全面的基础设施状态和健康监测
analyze_infrastructure -性能、安全性和优化分析
optimize_resources -自动资源优化建议

部署工具

deploy_container -LXC容器部署与智能网络选择
deploy_vm -支持GPU直通的虚拟机部署
recommend_network -基于服务需求的网络推荐

项目管理工具

create_project -使用存储库和基础架构完成项目设置
setup_dev_environment -自动化开发环境配置
create_repository -使用模板创建GitHub/GitLab存储库

网络管理工具

analyze_network -网络性能和安全分析
recommend_network -服务的智能网络选择

存储库管理工具

analyze_repositories -存储库运行状况和活动分析
create_repository -多平台存储库创建和设置

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📋 安装和设置

先决条件

Node.js 18+
TypeScript 5.3+
通过SSH访问Proxmox节点
GitHub令牌（可选，用于GitHub集成）

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/xRealityLabs/lab-automation-mcp.git
cd lab-automation-mcp

# Install dependencies
npm install

# Build the project
npm run build

# Configure environment
cp .env.example .env
# Edit .env with your configuration

配置

# Environment variables
export GITHUB_TOKEN="your_github_token"
export SSH_PRIVATE_KEY_PATH="/path/to/ssh/key"
export LOG_LEVEL="info"

# Lab configuration is built-in but can be customized

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🎮 使用示例

基础设施监控

// Get comprehensive lab status
await mcpServer.getLabStatus({ detailed: true })

// Analyze infrastructure performance
await mcpServer.analyzeInfrastructure({ focus: "performance" })

// Optimize resource allocation
await mcpServer.optimizeResources({ focus: "all", aggressive: false })

网络感知部署

// Deploy AI/ML container on high-performance network
await mcpServer.deployContainer({
  hostname: "ml-training",
  template: "ubuntu-22.04", 
  network: "xrealitylabs",
  memory: 16384,
  cores: 8,
  privileged: true,
  purpose: "ai-ml"
})

// Get network recommendation for IoT service
await mcpServer.recommendNetwork({
  service_type: "iot",
  requirements: ["isolation", "low-power"],
  performance_needs: "standard"
})

// Deploy crypto trading bot on secure VPN network
await mcpServer.deployContainer({
  hostname: "crypto-trader",
  template: "ubuntu-22.04",
  network: "crypto",
  memory: 4096,
  cores: 4,
  purpose: "crypto"
})

项目自动化

// Create complete AI/ML project
await mcpServer.createProject({
  name: "voice-recognition-system",
  type: "ai-ml",
  repository: "github",
  infrastructure: true,
  network: "xrealitylabs",
  technologies: ["python", "pytorch", "fastapi"]
})

// Setup development environment
await mcpServer.setupDevEnvironment({
  projectPath: "/mnt/d/repos/voice-recognition-system",
  environmentType: "container",
  network: "xrealitylabs",
  gpuAccess: true
})

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🌐 网络智能

可用网络

网络	目的	性能	安全	用例
`xrealitylabs`	高性能实验室	25Gbps	中等	AI/ML、GPU工作负载、开发
`iot`	智能家居/物联网	100Mbps	高	家庭助理、传感器、物联网网关
`crypto`	加密货币交易	500Mbps	最大	通过Texas VPN交易机器人和加密服务
`mediastreamer`	媒体服务	1Gbps	中等	Plex、Jellyfin、媒体服务器
`esd`	企业存储	10Gbps	高	NAS、备份、企业服务
`seattle-vpn`	VPN路由	500Mbps	最大	隐私服务、受地理限制的内容
`texas-vpn`	Texas VPN	500Mbps	最大	加密货币交易、地理特定服务
`default`	管理	1Gbps	中等	管理工具、一般服务

智能网络选择

MCP服务器根据以下因素自动推荐最佳网络：

服务类型：AI/ML→ 物联网→ 物联网、加密货币→ 加密货币、媒体→ 媒体流媒体
性能要求：高带宽、低延迟、最大吞吐量
安全需要：隔离要求、隐私问题、合规性
资源访问：GPU访问、存储需求、外部连接

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📁 项目结构

lab-automation-mcp/
├── src/
│   ├── core/
│   │   └── LabEnvironment.ts         # Core lab environment intelligence
│   ├── services/
│   │   ├── ProxmoxService.ts         # Proxmox VE integration
│   │   ├── NetworkService.ts         # Network management and analysis
│   │   ├── ProjectAutomationService.ts # Project and repository automation
│   │   └── GitHubService.ts          # GitHub/GitLab integration
│   ├── utils/
│   │   └── logger.ts                 # Comprehensive logging system
│   └── index.ts                      # Main MCP server implementation
├── templates/                        # Project templates
├── dist/                            # Built JavaScript files
├── package.json                     # Dependencies and scripts
├── tsconfig.json                    # TypeScript configuration
└── README.md                        # This documentation

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🔧 发展

构建与运行

# Development mode with watch
npm run dev

# Build for production
npm run build

# Start production server
npm start

# Run tests
npm test

# Lint code
npm run lint

扩展服务器

// Add new tool to the MCP server
this.server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (request) => {
  switch (request.params.name) {
    case 'your_custom_tool':
      return await this.yourCustomHandler(request.params.arguments);
  }
});

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🎯 用例

AI/ML开发

自动化环境设置：在高性能网络上创建启用GPU的容器
资源优化：智能GPU分配和内存管理
数据管道部署：网络感知数据处理容器
模型训练基础设施：分布式培训环境设置

物联网与智能家居

安全的物联网网络：专用IoT VLAN上的隔离容器
家庭助理集成：自动家庭自动化设置
传感器数据处理：具有适当网络布局的边缘计算容器
安全监控：网络隔离安全服务

网站开发

全栈项目：自动化前端+后端+数据库部署
微服务架构：网络感知服务部署和发现
开发环境：具有适当网络的容器化开发环境
CI/CD集成：自动化测试和部署管道

媒体与娱乐

媒体服务器设置：专用媒体网络上的Plex/Jellyfin容器
内容处理：GPU加速的视频转码容器
存储集成：网络优化的存储容器
流媒体优化：QoS感知媒体服务部署

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📊 监控和分析

实验室情报

实时监控：持续的基础设施健康监测
性能指标：CPU、内存、存储、网络和GPU利用率
趋势分析：历史绩效数据和预测分析
警报系统：主动问题检测和通知

网络分析

流量分析：每个VLAN流量监控和分析
性能优化：带宽利用率和延迟监控
安全监控：入侵检测和异常识别
容量规划：网络增长预测和优化

项目分析

存储库运行状况：代码质量、活动和维护状态
发展指标：提交频率、问题解决、项目速度
资源使用情况：发展环境资源消耗
成本优化：基础设施成本分析和优化

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🔐 安全与最佳实践

基础设施安全

网络分段：针对不同服务类型的基于VLAN的隔离
访问控制：基于SSH密钥的身份验证和RBAC
防火墙集成：自动防火墙规则管理
安全监控：持续的安全态势评估

发展安全

秘密管理：安全处理API密钥和凭据
代码质量：自动安全扫描和最佳实践执行
集装箱安全：安全的容器配置和映像管理
审计日志：全面的安全和合规日志记录

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🤝 贡献

分叉存储库
创建特征分支: git checkout -b feature/amazing-feature
彻底测试：确保所有功能正常工作
更新文档：包括示例和用例
提交拉取请求：具有全面的描述

开发指南

遵循TypeScript的最佳实践
实施全面的错误处理
添加详细的调试日志记录
包括新功能的单元测试
用示例更新文档

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📝 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅许可证文件以获取详细信息。

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🙏 致谢

模型上下文协议：卓越的MCP框架
Proxmox团队：用于强大的虚拟化平台
Ubiquiti：用于企业网络解决方案
开源社区：感谢那些令人惊叹的工具和库

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🚀 内置于❤️ 用于智能实验室自动化和基础设施编排！

*将基于人工智能的基础设施管理引入家庭实验室和企业环境。*

Lab Automation MCP

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详细介绍

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🎯 概述

🏗️ 实验室环境理解

物理基础设施

网络拓扑

🚀 主要特点

🧠 智能基础设施管理

🌐 网络感知部署

🛠️ 自动项目创建

📊 基础设施智能

🛠️ 可用工具

实验室环境工具

部署工具

项目管理工具

网络管理工具

存储库管理工具

📋 安装和设置

先决条件

安装

配置

🎮 使用示例

基础设施监控

网络感知部署

项目自动化

🌐 网络智能

可用网络

智能网络选择

📁 项目结构

🔧 发展

构建与运行

扩展服务器

🎯 用例

AI/ML开发

物联网与智能家居

网站开发

媒体与娱乐

📊 监控和分析

实验室情报

网络分析

项目分析

🔐 安全与最佳实践

基础设施安全

发展安全

🤝 贡献

开发指南

📝 许可证

🙏 致谢

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