srv-explore

srv-explore

Enables AI agents to safely explore and diagnose remote servers by providing a read-only sandbox with controlled access to files, logs, Docker, and databases. It exposes MCP tools that allow natural-language investigation and direct command execution without write permissions.

Category
Visit Server

README

srv-explore

Интерфейс, позволяющий агенту безопасно работать и собирать информацию на сервере. Рядом с данными, логами и сервисами.

Explore-агент живёт на удалённом сервере за MCP-интерфейсом: подключаешься к нему из локального кодового агента и работаешь как со скиллом. Read-only держит не промпт, а окружение — песочница без прав записи — и плагины, выдающие контролируемый доступ к системам (docker, web) и данным (БД, кеши, файлы).

Как это устроено

Сервис слушает только loopback: и инженер, и админ ходят через SSH-туннель, публичного порта нет. Ставится и обновляется деплой-воркфлоу, от остального проекта не зависит.


На что это похоже в работе

srv_explore("почему nginx отдаёт 502 последний час?")
  → agent: tail -n 200 /var/log/nginx/error.log | grep 502
            docker logs --since 1h api | tail -50
  → upstream api:8080 connection refused, контейнер api рестартовал 4 раза за час

Запрос — цель словами, не команда: чем смотреть, агент решает сам, а в ответе видно, какие команды он выполнил. Если команда известна заранее, второй инструмент выполняет её без агента — быстро и без токенов модели:

srv_explore_cmd("docker ps --format '{{.Names}} {{.Status}}'")
  → api Up 3 minutes
    db  Up 6 days
Инструмент Аргумент Что делает
srv_explore task — цель словами Прогон агента на сервере. Держит вызов до конца (обычно 20с — пара минут) и возвращает факты + выполненные команды. Больше 8 минут — вернёт job_id
srv_explore_cmd cmd — одна команда Выполняет её как есть, отдаёт дословный вывод. Без агента: быстро и без токенов модели
srv_explore_status job_id Догнать прогон, который не уложился в один вызов

Зачем это нужно

Задача Как решают обычно С srv-explore
дать кодовому агенту посмотреть прод SSH-ключ и --dangerously-skip-permissions: одна галлюцинация — и прод лежит деструктивная команда возвращает отказ: RO-ФС, read-роли БД, Docker API без POST
разбор инцидента ночью SSH «на время», который остаётся навсегда сервер инженеру не выдаётся; токен админ отзывает одной кнопкой вместе с ключом
нужен один SELECT в проде пароль рабочей роли уезжает в чужой .env плагин создаёт отдельную read-роль, креды остаются на сервере

Быстрый старт

1. Поставить — деплой-воркфлоу

Actions → «Deploy srv-explore (host service)», выбрать environment. Воркфлоу копирует бандл на сервер и гоняет install.sh — идемпотентно. Руками (sudo bash srv_explore/install.sh) — только для отладки.

Требования: Linux с systemd и cgroup v2, root, apt-get (Debian/Ubuntu) — python3 доустановится сам. В environment нужны SSH_HOST / SSH_USER (variables) и SSH_KEY + CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN (secrets).

Если API модели заблокирован для хоста по гео (напр. РФ-адрес → api.anthropic.com отдаёт 403) — задать secret SRV_EXPLORE_UPSTREAM_PROXY (http://[user:pass@]host:port): tinyproxy пустит через него только домены из SRV_EXPLORE_UPSTREAM_DOMAINS (по умолчанию api.anthropic.com), остальной egress агента идёт напрямую. Доменный allowlist остаётся на месте и проверяется до пересылки. Пусто — прямой выход.

Админ-токен генерится на сервере при первой установке, в лог Actions не попадает:

ssh root@<host> grep SRV_EXPLORE_ADMIN_TOKEN /etc/srv-explore/env

Перевыпустить: удалить эту строку и запустить деплой снова.

2. Выдать доступ инженеру

Админка на loopback, поэтому через туннель:

ssh -N -L 8765:localhost:8765 root@<host>     # держать открытым
# → http://localhost:8765/admin, вставить админ-токен

«Пользователи» → Добавить: метка + публичный SSH-ключ инженера. Вернётся srvx_-токен — отдать инженеру. Удаление пользователя снимает и ключ, и все его токены разом.

3. Инженеру — страница агента

Отдай инженеру токен и ссылку http://localhost:8765/ (по его туннелю). Там всё остальное: quick start подключения, принципы работы, свой доступ, вопросы к серверу из браузера.

ssh-keygen -t ed25519 -f ~/.ssh/srvx -N ""            # публичную часть — админу
ssh -N -L 8765:localhost:8765 srvx-tunnel@<host> -i ~/.ssh/srvx
claude mcp add --transport http srv-explore http://localhost:8765/mcp \
  --header "Authorization: Bearer srvx_..."

Как устроено

flowchart TB
  subgraph server["Remote server"]
    subgraph svc["systemd service · root"]
      MCP["mcp_server.py · MCP · /admin · /"]
      PROV["provision.py · plugin install"]
      ST[("StateDir · tokens · plugins · creds")]
    end
    subgraph box["Sandbox · srvx-agent, no privileges"]
      W["agent_worker.py · Claude Agent SDK"]
      G["guard.py · command hygiene"]
    end
    PX["docker-socket-proxy · POST=0"]
    TP["tinyproxy · domain allowlist"]
    RES[("files · logs · docker · DB")]
  end
  MCP -->|"systemd-run --uid · RO-FS · egress firewall"| W
  MCP -.->|"creds of enabled plugins"| W
  W --> G --> RES
  W -->|docker| PX --> RES
  W -->|"model API"| TP
  PROV --> ST
  MCP --> ST

Плагины

Плагин — один файл в src/srv_explore/plugins/, который даёт агенту безопасный доступ к одному ресурсу: docker, postgres, redis, mongo, rabbitmq. Он создаёт отдельный доступ без права записи и обязан это доказать: последний шаг установки пытается что-нибудь записать и должен получить отказ. Всё выключено по умолчанию, включает администратор.

Как ими пользоваться и как написать свой — PLUGINS.md; часть «написать свой» можно целиком отдать кодовому агенту как задание.

Recommended Servers

playwright-mcp

playwright-mcp

A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.

Official
Featured
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.

Official
Featured
Python
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
Exa Search

Exa Search

A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.

Official
Featured
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured