
pratyay/mac-monitor-mcp
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CPU、メモリ、およびネットワーク使用中のmacOSでリソース集中プロセスを識別するモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバー.
概要
CPU、メモリ、およびネットワーク使用中のmacOSでリソース集中プロセスを識別するモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバー。 Fronteir AIでホストされているデプロイメントが利用できます。 MacOS Resource Monitorは、モニタリングシステムリソースのMCPエンドポイントを公開する軽量なMCPサーバーです。 CPU、メモリ、ネットワークの使用状況を分析し、Mac上で最もリソース集中的なプロセスを識別し、構造化されたJSON形式でデータを返します。 - macOSオペレーティングシステム - Python 3.10 + - MCPサーバーライブラリ システム全体のアクセスのための uv を使用して MCP サーバーをグローバルにインストールします。 どこからでもサーバーを実行できます。 2. 仮想環境を作成する(推奨): プロジェクトディレクトリから実行している場合:
概要(AI 翻訳)
CPU、メモリ、およびネットワーク使用中のmacOSでリソース集中プロセスを識別するモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバー。
ホスト配置
Fronteir AIでホストされているデプロイメントが利用できます。
概要
MacOS Resource Monitorは、モニタリングシステムリソースのMCPエンドポイントを公開する軽量なMCPサーバーです。 CPU、メモリ、ネットワークの使用状況を分析し、Mac上で最もリソース集中的なプロセスを識別し、構造化されたJSON形式でデータを返します。
要件
- macOSオペレーティングシステム
- Python 3.10 +
- MCP サーバーライブラリ
インストール
##オプション1:グローバルインストール(推奨)
システム全体のアクセスのための uv を使用して MCP サーバーをグローバルにインストールします。
どこからでもサーバーを実行できます。
##Option 2:開発インストール
-
このリポジトリをクローンする:
-
仮想環境を作成する(推奨):
-
必要な依存関係を取付けて下さい:
使用法
###グローバルインストール uv でグローバルにインストールする場合:
###開発インストール プロジェクトディレクトリから実行している場合:
または uv run (プロジェクトディレクトリから):
メッセージが表示されます
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README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
MacOS Resource Monitor MCP Server
A Model Context Protocol (MCP) server that identifies resource-intensive processes on macOS across CPU, memory, and network usage.
Hosted deployment
A hosted deployment is available on Fronteir AI.
Overview
MacOS Resource Monitor is a lightweight MCP server that exposes an MCP endpoint for monitoring system resources. It analyzes CPU, memory, and network usage, and identifies the most resource-intensive processes on your Mac, returning data in a structured JSON format.
Requirements
- macOS operating system
- Python 3.10+
- MCP server library
Installation
Option 1: Global Installation (Recommended)
Install the MCP server globally using uv for system-wide access:
git clone https://github.com/Pratyay/mac-monitor-mcp.git
cd mac-monitor-mcp
uv tool install .
Now you can run the server from anywhere:
mac-monitor
Option 2: Development Installation
-
Clone this repository:
git clone https://github.com/Pratyay/mac-monitor-mcp.git cd mac-monitor-mcp -
Create a virtual environment (recommended):
python -m venv venv source venv/bin/activate -
Install the required dependencies:
pip install mcp
Usage
Global Installation
If you installed globally with uv:
mac-monitor
Development Installation
If you’re running from the project directory:
python src/mac_monitor/monitor.py
Or using uv run (from project directory):
uv run mac-monitor
You should see the message:
Simple MacOS Resource Monitor MCP server starting...
Monitoring CPU, Memory, and Network resource usage...
The server will start and expose the MCP endpoint, which can be accessed by an LLM or other client.
Available Tools
The server exposes three tools:
1. get_resource_intensive_processes()
Returns information about the top 5 most resource-intensive processes in each category (CPU, memory, and network).
2. get_processes_by_category(process_type, page=1, page_size=10, sort_by="auto", sort_order="desc")
Returns all processes in a specific category with advanced filtering, pagination, and sorting options.
Parameters:
process_type:"cpu","memory", or"network"page: Page number (starting from 1, default: 1)page_size: Number of processes per page (default: 10, max: 100)sort_by: Sort field -"auto"(default metric),"pid","command", or category-specific fields:- CPU:
"cpu_percent","pid","command" - Memory:
"memory_percent","resident_memory_kb","pid","command" - Network:
"network_connections","pid","command"
- CPU:
sort_order:"desc"(default) or"asc"
Example Usage:
インストール
This server does not publish a one-line install command.
Open the repository installation guide MCP 初心者?mcpskill.org のガイドから始めましょう →