CPU, 메모리 및 네트워크 사용을 통해 macOS의 리소스 기반 프로세스를 식별하는 모델 Context Protocol (MCP) 서버.

Hosted 배포

호스팅 배포는 Fronteir AI에서 사용할 수 있습니다.

개요

MacOS 리소스 모니터는 모니터링 시스템 리소스를 위한 MCP 엔드포인트를 노출하는 경량 MCP 서버입니다. CPU, 메모리 및 네트워크 사용량을 분석하고 Mac에서 가장 리소스 기반 프로세스를 식별하고 구조화된 JSON 형식으로 데이터를 반환합니다.

요구 사항

• macOS 운영 체제
• 파이썬 3.10+
• MCP 서버 라이브러리

설치

옵션 1: 글로벌 설치 (추천)

uv를 사용하여 전 세계적으로 MCP 서버를 설치하십시오.

이제 어디에서나 서버를 실행할 수 있습니다:

옵션 2: 개발 설치

1. Clone 이 저장소:

2. 가상 환경 만들기 (추천):

3. 필수 의존도를 설치하십시오:

사용법

글로벌 설치

uv로 전 세계적으로 설치되는 경우:

개발 설치

프로젝트 디렉토리에서 실행중인 경우:

또는 uv run 사용 (프로젝트 디렉토리에서):

당신은 메시지를 볼 수:

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

1. Clone this repository:

   git clone https://github.com/Pratyay/mac-monitor-mcp.git
   cd mac-monitor-mcp
   

2. Create a virtual environment (recommended):

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  
   

3. 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"
• sort_order: "desc" (default) or "asc"

Example Usage: