
g0t4/mcp-server-commands
Developer tools이 페이지는 AI로 자동 번역되었습니다. 기술적인 세부 사항은 원문을 확인하세요. 원문 보기
g0t4/mcp-server-commands는 https://github.com/g0t4/mcp-server-commands.에서 가져온 MCP 서버 후보입니다.
개요
g0t4/mcp-server-commands는 https://github.com/g0t4/mcp-server-commands.에서 가져온 MCP 서버 후보입니다.
개요(AI 번역)
runProcess 도구
runProcess 도구는 호스트 머신에서 프로세스를 실행합니다. 이를 호출하는 두 가지 상호 배타적인 방법이 있습니다:
- [
command_line(문자열) — 시스템의 기본 셸을 통해 실행됩니다(bash/fish/[pwsh] 등에 입력하는 것과 같습니다). 파이프, 리디렉션, 변수 확장 같은 셸 기능도 모두 작동합니다. argv(문자열 배열) — 직접 실행 파일 호출.argv[0]는 실행 파일이며, 나머지는 인수입니다. 셸 해석은 없습니다.
둘 다 통과시킬 수는 없습니다. 도구는 제공하는 매개변수에서 쉘을 사용할지 여부를 추론합니다.
모델이 특정 쉘을 사용하길 원한다면, 시스템 프롬프트에 기재하는 것이 좋습니다. 또는 도구 설명서에 적는 것도 좋지만, 모델들은 시스템 프롬프트의 예시에 더 신경 쓰는 경향이 있습니다.
문제가 생기면 알려주세요!
도구
도구는 LLM이 요청할 수 있는 도구입니다. Claude Sonnet 3.5는 run_process를 지능적으로 사용합니다. 초기 테스트에서는 MCP 및 llama4 모델의 Groq Desktop에서 유망한 결과를 보여주었습니다.
현재는 단 하나의 명령이 모든 것을 지배합니다!
run_process- 명령어를 실행할 때, 예를 들어hostname또는ls -al또는echo "hello world"등으로- 텍스트로
STDOUT및 [STDERR를 반환합니다
이 페이지는 AI로 자동 번역되었습니다. 기술적인 세부 사항은 원문을 확인하세요.
README
원문 README의 일부입니다. 원문 보기.
runProcess tool
The runProcess tool runs processes on the host machine. There are two mutually exclusive ways to invoke it:
command_line(string) — Executed via the system’s default shell (just like typing intobash/fish/pwsh/etc). Shell features like pipes, redirects, and variable expansion all work.argv(string array) — Direct executable invocation.argv[0]is the executable, the rest are arguments. No shell interpretation.
You cannot pass both. The tool infers whether to use a shell from which parameter you provide.
If you want your model to use specific shell(s) on a system, I would list them in your system prompt. Or, maybe in your tool instructions, though models tend to pay better attention to examples in a system prompt.
Let me know if you encounter problems!
Tools
Tools are for LLMs to request. Claude Sonnet 3.5 intelligently uses run_process. And, initial testing shows promising results with Groq Desktop with MCP and llama4 models.
Currently, just one command to rule them all!
run_process- run a command, i.e.hostnameorls -alorecho "hello world"etc- Returns
STDOUTandSTDERRas text - Optional
stdinparameter means your LLM can- pass scripts over
STDINto commands likefish,bash,zsh,python - create files with
cat >> foo/bar.txtfrom the text instdin
- pass scripts over
- Returns
[!WARNING] Be careful what you ask this server to run! In Claude Desktop app, use
Approve Once(notAllow for This Chat) so you can review each command, useDenyif you don’t trust the command. Permissions are dictated by the user that runs the server. DO NOT run withsudo.
Video walkthrough
Prompts
Prompts are for users to include in chat history, i.e. via Zed’s slash commands (in its AI Chat panel)
run_process- generate a prompt message with the command output
- FYI this was mostly a learning exercise… I see this as a user requested tool call. That’s a fancy way to say, it’s a template for running a command and passing the outputs to the model!
Development
Install dependencies:
npm install
Build the server:
npm run build
For development with auto-rebuild:
npm run watch
Installation
To use with Claude Desktop, add the server config:
On MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
On Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
Groq Desktop (beta, macOS) uses ~/Library/Application Support/groq-desktop-app/settings.json
Use the published npm package
Published to npm as mcp-server-commands using this workflow
{
"mcpServers": {
설치
npx mcp-server-commands설정
{
"mcpServers": {
"mcp-server-commands": {
"command": "npx",
"args": ["mcp-server-commands"]
}
}
}