Terminal Server With SSE

带SSE的MCP终端服务器

一种模型上下文协议（MCP）服务器，使AI模型能够通过服务器发送事件（SSE）远程执行终端命令。该项目在人工智能程序和计算机终端之间建立了一座桥梁，使人工智能助手能够通过实时反馈执行系统级操作。

这个项目做什么

此服务器允许AI模型（或任何兼容MCP的客户端）：

• 远程执行终端/命令行命令
• 通过服务器发送事件接收实时输出流
• 通过web界面执行系统级任务
• 与计算机的文件系统和工具交互

可以把它看作是让人工智能助手能够远程使用你的命令行——在自动化、开发协助和系统管理方面功能强大。

主要特点

• 实时通信：使用服务器发送的事件进行实时命令输出流
• MCP协议：实现标准化AI工具集成的模型上下文协议
• Docker化部署：容器化，便于设置和安全隔离
• 基于Python：采用FastMCP、Starlette和Uvicorn构建
• 多种工具：包括命令执行和实用程序功能

项目结构

mcp_server/
├── terminal_server_sse.py    # Main MCP server implementation
├── main.py                   # Simple entry point
├── Dockerfile               # Container configuration
├── pyproject.toml          # Python project configuration
├── requirements.txt        # Python dependencies
├── uv.lock                # Dependency lock file
├── browser_mcp.json       # MCP client configuration
└── README.md              # This file

安装和设置

先决条件

• Python 3.13+
• Docker（可选，用于容器化部署）

本地安装

1. 克隆存储库 （或创建项目目录）

mkdir mcp_terminal_server
cd mcp_terminal_server

1. 创建虚拟环境

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

1. 安装依赖项

pip install -r requirements.txt

Docker安装

1. 构建Docker镜像

docker build -t terminal_server_sse .

1. 运行容器

docker run --rm -p 8081:8081 -v /your/workspace:/root/mcp/workspace terminal_server_sse

用法

启动服务器

地方发展：

python terminal_server_sse.py

使用自定义配置：

python terminal_server_sse.py --host 0.0.0.0 --port 8081

Docker部署：

docker run --rm -p 8081:8081 terminal_server_sse

期望输出

INFO:     Started server process [5868]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:8081 (Press CTRL+C to quit)

可用工具

服务器公开了以下MCP工具：

run_command

执行shell命令并获得实时输出。

{
  "tool": "run_command",
  "arguments": {"command": "ls -la"}
}

add_numbers

用于数学运算的简单效用函数。

{
  "tool": "add_numbers",
  "arguments": {"a": 5, "b": 3}
}

API终点

• GET /sse -服务器发送事件连接端点
• POST /messages/ -发送工具调用和命令

实际使用案例

1.人工智能开发助理

# AI can help with:
git status                    # Check repository status
npm install                   # Install dependencies  
python -m pytest            # Run tests
docker build -t myapp .      # Build containers

2.系统管理

# AI can manage:
ps aux | grep python         # Monitor processes
df -h                        # Check disk space
mkdir -p projects/new-app    # Create directory structures
find . -name "*.py"          # Search for files

3.文件操作

# AI can organize:
ls ~/Downloads               # List files
mkdir ~/Downloads/organized  # Create folders
mv *.pdf documents/          # Move files

4.开发工作流程

# AI can automate:
git add .                    # Stage changes
git commit -m "Update"       # Commit changes
npm run build               # Build projects
python setup.py install    # Install packages

测试服务器

基本连接测试

curl http://localhost:8081/sse

工具调用测试

curl -X POST http://localhost:8081/messages/ \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"tool": "add_numbers", "arguments": {"a": 5, "b": 3}}'

安全考虑

重要安全注意事项：

• 此服务器执行任意shell命令
• Docker提供隔离，但并非万无一失
• 考虑为生产环境实施命令白名单
• 使用适当的身份验证机制
• 小心工作区卷装
• 监控执行的命令以确保安全

推荐的安全措施：

1. 在Docker容器中运行以实现隔离
2. 限制工作区目录访问
3. 实施命令过滤/白名单
4. 尽可能使用只读挂载
5. 监控并记录所有命令执行情况

配置

默认设置

• 端口: 8081
• 主机: 0.0.0.0
• 工作区: ~/mcp/workspace
• 容器工作区: /root/mcp/workspace

环境变量

您可以通过修改来自定义服务器 terminal_server_sse.py 或者使用命令行参数。

与AI模型集成

此服务器旨在与MCP兼容的AI客户端配合使用。流行的集成包括：

• Claude在MCP的支持下
• 自定义AI代理
• 自动化脚本
• 开发工具

AI交互示例：

User: "Help me organize my Downloads folder"
AI: *connects to MCP server*
AI: *executes* ls ~/Downloads
AI: *executes* mkdir ~/Downloads/organized  
AI: *executes* mv ~/Downloads/*.pdf ~/Downloads/organized/
AI: "I've organized your PDF files into the organized folder!"

依赖项

• mcp>=1.3.0 -模型上下文协议框架
• starlette>=0.46.0 -Web框架
• uvicorn>=0.34.0 -ASGI服务器

发展

添加新工具

要添加新的MCP工具，请修改 terminal_server_sse.py:

@mcp.tool()
def your_new_tool(parameter: str) -> str:
    """Description of your tool."""
    # Your implementation here
    return result

自定义服务器

• 修改端口和主机设置
• 添加身份验证中间件
• 实现命令过滤
• 添加日志记录和监控

许可证

根据MIT许可证分发。看 许可证 了解更多信息。

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备注：此服务器通过允许AI模型执行系统命令来提供强大的功能。始终使用适当的安全措施，并在受控环境中运行。