AI导哈

Windows系统监控服务

提供Windows环境下的系统信息和控制工具，适用于AI应用程序。

  • by carlosedp
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 carlosedp/windows-mcp-server

使用说明

Windows MCP服务器

该项目提供了一个Windows MCP（模型上下文协议）服务器，为您的AI应用程序上的Windows环境提供有用的系统信息和控制工具。

新增内容

  • 更强大的驱动器和正常运行时间实现（没有脆弱的PowerShell解析）。
  • 顶级进程的结构化结果（具有pid、name、cpu_percent、memoryMB的对象列表）。
  • 内存和网络信息的结构化结果。
  • 通过JSON解析GPU信息，更安全地使用PowerShell。

特性

  • 系统信息（操作系统、版本、体系结构、主机名）
  • 正常运行时间和上次启动时间
  • 驱动器列表和每个驱动器的空间使用情况
  • 内存、CPU、GPU和网络信息
  • 按内存和CPU划分的顶级进程（精确采样）

可用工具

工具名称 描述 参数 返回
Windows系统信息 获取操作系统、发行版、版本、体系结构和主机名 无 对象：名称、系统、发行版本、版本、架构、主机名
Windows上次启动时间 获取系统的上次启动时间 None 字符串（时间戳）
Windows正常运行时间 获取自上次启动以来的系统正常运行时间 None string：“正常运行时间： 秒”
Windows驱动器 获取所有可用驱动器的列表 无 字符串[]（例如，[“C”，“D”]）
Windows驱动器状态 获取特定驱动器的已用和可用空间 驱动器：字符串 DriveInfo{name，used_spaceGB:number，free_spaceGB:number}
Windows驱动器状态简单 使用逗号分隔的驱动器号获取状态 drives_string:string DriveInfo[]
Windows内存信息 获取RAM使用情况信息 无 对象：总内存、可用内存、已用内存（带GB的字符串）
Windows网络信息 获取每个接口的网络IPv4地址 无 对象：接口->IPv4（或｛error｝）
Windows cpu信息 获取cpu型号、逻辑计数和频率 无 字符串
Windows gpu信息 获取gpu名称和驱动程序版本 无 字符串（每个gpu一行）
按内存列出的Windows顶级进程 按内存使用情况获取前X个进程 数量：int=5 ProcessInfo[]{pid，name，memoryMB，cpu_percent？}
按cpu计算的Windows顶级进程 按cpu使用率获取前X个进程（为准确性而采样） 数量：int=5 ProcessInfo[]{pid，name，cpu_percent，memoryMB}

注：以前记录的工具 Windows-name-version, Windows-drives-status，以及 Windows-all-drives-status 目前尚未实施，以避免重复。如果需要，可以轻松添加。

需求

  • Python 3.13+
  • uv（用于快速启动和依赖管理）
# On Windows
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

安装

  1. 克隆此存储库：
git clone https://github.com/carlosedp/windows-mcp-server.git
cd windows-mcp-server

运行开发服务器

uv run mcp dev main.py

uv 处理依赖关系的安装，并在启用MCP协议的情况下运行服务器。

然后在MCP检查器浏览器窗口中：

  • 点击“连接”以连接MCP客户端。
  • 转到“工具”选项卡查看可用工具。
  • 单击“列出工具”查看可用工具。
  • 选择一个工具，然后单击“运行工具”以执行它。

例子

Windows系统信息

{
  "name": "MY-PC",
  "system": "Windows",
  "release": "10",
  "version": "10.0.19045",
  "architecture": "64bit",
  "hostname": "MY-PC"
}

Windows驱动器状态（输入：“C”）

{
  "name": "C",
  "used_spaceGB": 120.53,
  "free_spaceGB": 380.12
}

Windows内存信息

{
  "total_memory": "32.00 GB",
  "available_memory": "18.25 GB",
  "used_memory": "13.75 GB"
}

Windows网络信息

{
  "Ethernet": "192.168.1.50",
  "Wi-Fi": "10.0.0.15"
}

按cpu划分的Windows顶级进程（数量：3）

[
  { "pid": 1234, "name": "chrome.exe", "cpu_percent": 24.7, "memoryMB": 512.3 },
  { "pid": 4321, "name": "code.exe",   "cpu_percent": 12.1, "memoryMB": 650.8 },
  { "pid": 9876, "name": "System",     "cpu_percent": 8.4,  "memoryMB": 45.0 }
]

MCP客户端配置示例

LM Studio使用Llama 3.2 3B通过MCP服务器获取系统信息：

您可以运行的更多工具示例：

要将MCP客户端连接到此服务器（如Claude Desktop、VSCode、LM Studio等），请在客户端配置中添加以下内容：

{
  "mcpServers": {
    "windows-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "C:\\Users\\Carlos Eduardo\\repos\\windows-mcp-server",
        "run",
        "mcp",
        "run",
        "main.py"
      ]
    }
  }
}

将上述路径调整到项目文件所在的位置。

包装和分销

要作为Python包发布：

  1. 编辑 pyproject.toml 使用您的元数据。
  2. 构建并上传到PyPI：
python -m build
python -m twine upload dist/*

许可证

麻省理工学院

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