remote-admin-mcp

remote-admin-mcp

Enables AI assistants to manage remote servers via SSH with agentless command execution, file operations, and service management.

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README

SSH MCP Server

MCP Server für SSH-basierte Server-Administration. Ermöglicht KI-Assistenten die Verwaltung von Remote-Servern via SSH.

Supported MCP Clients

graph LR
    subgraph Getestet
        K[Kiro CLI]
        C[Claude Desktop]
    end
    subgraph Kompatibel
        A[Alle MCP-fähigen Clients<br/>stdio + StreamableHTTP]
    end
    K --> MCP[SSH MCP Server]
    C --> MCP
    A --> MCP
Client Transport Status
Kiro CLI stdio ✅ getestet
Claude Desktop stdio ✅ getestet
Jeder MCP-Client stdio / StreamableHTTP ✅ kompatibel

Features

Verwalte Linux-Server per SSH — direkt aus dem KI-Assistenten heraus. Keine Agents, Daemons oder Tools auf den Zielservern nötig. Nur ein SSH-Zugang reicht.

graph LR
    AI[KI-Assistent] -->|MCP| S[SSH MCP Server]
    S -->|SSH/SFTP| R1[Server 1]
    S -->|SSH/SFTP| R2[Server 2]
    S -->|SSH/SFTP| RN[Server N]
  • Agentless: Kein Setup auf den Zielservern — funktioniert mit jedem SSH-Zugang
  • Remote Command Execution: Einzelbefehle oder mehrzeilige Scripts ausführen
  • Sudo Support: Befehle mit sudo ausführen, ohne interaktives Passwort
  • File Operations: Dateien lesen (teilweise/komplett), schreiben, suchen, chirurgisch editieren
  • File Transfer: Upload/Download via SFTP
  • Service Management: Systemd Services starten, stoppen, restarten, Status prüfen
  • Code Navigation: Funktions-/Klassen-Übersicht aus Quelldateien extrahieren (grep-basiert, kein Language Server nötig)
  • Multi-Server: Beliebig viele Server parallel verwalten
  • Connection Pooling: SSH-Verbindungen werden 5 Minuten wiederverwendet
  • User Approval: Schreibende Operationen erfordern Bestätigung durch den Operator
  • Audit Log: Alle Aktionen werden protokolliert (Pfad konfigurierbar)

Installation

Von PyPI

pip install remote-admin-mcp

Mit uv (empfohlen für Entwicklung)

# Virtuelle Umgebung erstellen und Abhängigkeiten installieren
uv venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
uv pip install -e ".[dev]"

Mit pip

# Virtuelle Umgebung erstellen
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate

# Abhängigkeiten installieren
pip install -e ".[dev]"

Konfiguration

  1. Kopiere .env.example zu .env:
cp .env.example .env
  1. Bearbeite .env mit deinen Server-Zugangsdaten:
SSH_SERVER_1_NAME=production
SSH_SERVER_1_HOST=prod.example.com
SSH_SERVER_1_PORT=22
SSH_SERVER_1_USER=admin
SSH_SERVER_1_PASSWORD=your-password

SSH_SERVER_2_NAME=staging
SSH_SERVER_2_HOST=staging.example.com
SSH_SERVER_2_PORT=22
SSH_SERVER_2_USER=deploy
SSH_SERVER_2_PASSWORD=your-password

MCP Tools

list_servers

Liste alle konfigurierten Server auf.

execute_command

Führe einen Befehl auf einem Remote-Server aus.

Parameter:

  • server (string): Server-Name
  • command (string): Auszuführender Befehl
  • use_sudo (boolean): Mit sudo ausführen

read_file

Lese eine Datei vom Remote-Server.

Parameter:

  • server (string): Server-Name
  • path (string): Dateipfad

write_file

Schreibe eine Datei auf den Remote-Server.

Parameter:

  • server (string): Server-Name
  • path (string): Dateipfad
  • content (string): Dateiinhalt

get_service_status

Prüfe den Status eines systemd Services.

Parameter:

  • server (string): Server-Name
  • service (string): Service-Name

manage_service

Verwalte einen systemd Service (start/stop/restart/reload).

Parameter:

  • server (string): Server-Name
  • service (string): Service-Name
  • action (string): Aktion (start/stop/restart/reload)

Verwendung mit KI-Assistenten

Kiro CLI / Claude Desktop (uvx — empfohlen)

Kein manuelles Installieren nötig — uvx lädt und cached das Paket automatisch:

{
  "mcpServers": {
    "ssh": {
      "command": "uvx",
      "args": ["remote-admin-mcp"],
      "env": {
        "SSH_SERVER_1_NAME": "production",
        "SSH_SERVER_1_HOST": "prod.example.com",
        "SSH_SERVER_1_USER": "admin",
        "SSH_SERVER_1_KEY_FILE": "~/.ssh/id_ed25519"
      }
    }
  }
}

Alternative: Mit .env-Datei

{
  "mcpServers": {
    "ssh": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--env-file", "/path/to/.env", "remote-admin-mcp"]
    }
  }
}

Alternative: Lokale Installation

{
  "mcpServers": {
    "ssh": {
      "command": "/path/to/.venv/bin/ssh_mcp_server"
    }
  }
}

Beispiele

Log-Analyse:

"Zeige mir die letzten 100 Zeilen vom nginx error log auf production"

Service Restart:

"Starte den nginx Service auf staging neu"

Config ändern:

"Lies die nginx.conf auf production und erhöhe worker_processes auf 4"

Sicherheit

  • Schreibende Tools erfordern User-Approval durch den MCP Client
  • Lese-Tools (list_servers, read_file, search_in_file, get_file_structure) sind auto-approved
  • SSH-Key-Authentifizierung empfohlen (Passwort-Auth möglich)
  • .env sollte NICHT ins Git committed werden

Audit Log

Alle Aktionen werden in ein Logfile geschrieben:

[2026-04-12 13:14:00] [production] execute: tail -100 /var/log/syslog
[2026-04-12 13:14:05] [production] write_file: /etc/nginx/nginx.conf — Config update

Default: ~/.ssh-mcp-audit.log. Konfigurierbar per Environment-Variable:

SSH_MCP_AUDIT_LOG=/var/log/ssh-mcp-audit.log

Entwicklung

# Tests ausführen
pytest -v

# Linting
ruff check src/

Lizenz

MIT — siehe LICENSE

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