Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Greenlake Subscriptions MCP

von HewlettPackardVersion 1.1.2i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.HewlettPackard/greenlake-subscriptions-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

HPE GreenLake subscriptions MCP Server

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "greenlake-subscriptions": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "greenlake-subscriptions-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add greenlake-subscriptions -- uvx greenlake-subscriptions-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "greenlake-subscriptions": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "greenlake-subscriptions-mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "greenlake-subscriptions": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "greenlake-subscriptions-mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 8. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto HewlettPackard bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 18444 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 9 % der anderen 18444 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 18444 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Greenlake Subscriptions MCP sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.1.2) kam vor 6 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Tethered Trust

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

von formulahendryAm Anfang↓ 66/Wo.★ 440Aktualisiert vor 14 Monaten

Läuft auf deinem Computer

Remote Desktop Commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

von desktop-commanderWachsend★ 211Aktualisiert vor 3 Tagen

Läuft in der Cloud✓ desktopcommander.app

Tethered Trust

Fit, compatibility and recall checks for AI agents before they buy: verdicts, evidence, receipts.

von tetheredtrust.comGanz neuAktualisiert heute

Läuft in der Cloud✓ tetheredtrust.com

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

HPE GreenLake MCP Servers

A collection of Model Context Protocol (MCP) servers that enable AI assistants to interact with HPE GreenLake platform services.

Table of Contents

  • What is the Model Context Protocol?
  • What's in this Repository?
  • Available MCP Servers
  • Quick Start
  • MCP Client Configuration
  • Tool Modes
  • Architecture Overview
  • Security Considerations
  • Troubleshooting
  • Getting Help
  • Resources
  • License

What is the Model Context Protocol?

The Model Context Protocol (MCP) is an open protocol that enables seamless integration between LLM applications and external data sources and tools. Whether you're building an AI-powered IDE, enhancing a chat interface, or creating custom AI workflows, MCP provides a standardized way to connect LLMs with the context they need.

What's in this Repository?

This repository contains production-ready MCP servers for HPE GreenLake platform services. Each server provides AI assistants with secure, read-only access to specific GreenLake APIs, enabling natural language interactions with your HPE infrastructure.

Key Features
  • Standardized Architecture: All servers follow consistent patterns for authentication, configuration, and error handling
  • OAuth2 Authentication: Secure access using HPE GreenLake workspace credentials with automatic token management
  • Dual Tool Modes: Each server supports both static (individual tools per endpoint) and dynamic (meta-tools) operation modes
  • Type-Safe: Built with Pydantic models for runtime validation and type safety
  • Production Ready: Comprehensive logging, error handling, and Docker support
  • Well Tested: Extensive unit and integration test coverage

Available MCP Servers

ServiceCategoryDescriptionKey Capabilities
DevicesInfrastructure & PlatformManage and query HPE GreenLake devices in your workspaceFilter by type, serial number, tags; retrieve device details by ID
WorkspacesInfrastructure & PlatformInteract with HPE GreenLake workspace management APIsList/query workspaces; retrieve details and configurations
SubscriptionsInfrastructure & PlatformAccess subscription information and licensing detailsView active subscriptions; query licensing; monitor subscription status
Audit LogsSecurity & ComplianceQuery and analyze HPE GreenLake audit logsFilter by category, user, timestamp; track user activities and system events
UsersUser & Access ManagementManage user accounts and access controlsList/query users; view permissions; monitor user activity
ReportingReporting & AnalyticsGenerate and retrieve reports on workspaces, devices, and subscriptionsCustomizable report types; async report tracking; date range and column filters
Service CatalogInfrastructure & PlatformAccess service catalog and provisioning informationView service offers, provisions, managers, manager-provisions and regions

Quick Start

Prerequisites
  • Python 3.10 or higher
  • uv package manager
  • HPE GreenLake workspace with API credentials
Configuration

All servers require the following HPE GreenLake credentials:

export GREENLAKE_API_BASE_URL="https://global.api.greenlake.hpe.com"

export GREENLAKE_CLIENT_ID="your-client-id" export GREENLAKE_CLIENT_SECRET="your-client-secret" export GREENLAKE_WORKSPACE_ID="your-workspace-id"

Running a Server
# Navigate to a server directory

cd src/audit-logs

Install dependencies

uv sync

Run the server

uv run python -m greenlake_audit_logs_mcp

MCP Client Configuration

Claude Desktop

Add servers to your claude_desktop_config.json:

{

"mcpServers": { "greenlake-audit-logs": { "command": "uv", "args": ["run", "python", "-m", "greenlake_audit_logs_mcp"], "cwd": "/path/to/gl-mcp/src/audit-logs", "env": { "GREENLAKE_API_BASE_URL": "https://global.api.greenlake.hpe.com", "GREENLAKE_CLIENT_ID": "your-client-id", "GREENLAKE_CLIENT_SECRET": "your-client-secret", "GREENLAKE_WORKSPACE_ID": "your-workspace-id" } }, "greenlake-devices": { "command": "uv", "args": ["run", "python", "-m", "greenlake_devices_mcp"], "cwd": "/path/to/gl-mcp/src/devices", "env": { "GREENLAKE_API_BASE_URL": "https://global.api.greenlake.hpe.com", "GREENLAKE_CLIENT_ID": "your-client-id", "GREENLAKE_CLIENT_SECRET": "your-client-secret", "GREENLAKE_WORKSPACE_ID": "your-workspace-id" } } } }

Other MCP Clients

These servers use the standard stdio transport and work with any MCP-compatible client. See individual server READMEs for specific configuration examples.

Tool Modes

All servers support two operation modes that can be switched at runtime using the MCP_TOOL_MODE environment variable:

Static Mode (Default)
  • Individual tools: Each API endpoint becomes a dedicated MCP tool
  • Type-safe: Explicit tool definitions with compile-time validation
  • Discoverable: Tools appear individually in MCP client interfaces
  • Best for: Smaller APIs and focused workflows
export MCP_TOOL_MODE=static
Dynamic Mode
  • Meta-tools: 3 generic tools that can handle any API endpoint
  • list_endpoints - Discover available API endpoints
  • get_endpoint_schema - Get detailed schema information
  • invoke_dynamic_tool - Execute API calls with runtime validation
  • Memory efficient: Lower overhead for large APIs
  • Best for: Large APIs with many endpoints
export MCP_TOOL_MODE=dynamic
Compatibility Matrix
Python VersionStatusNotes
3.12✅ SupportedRecommended
3.11✅ SupportedRecommended
3.10✅ SupportedMinimum version

Architecture Overview

High-Level Architecture
flowchart TB

subgraph clients[" MCP Clients "] direction TB claude["Claude Desktop"] vscode["VS Code"] other["..."] end

subgraph servers[" MCP Servers "] direction TB audit["Audit Logs"] devices["Devices"] users["Users"] workspaces["Workspaces"] subscriptions["Subscriptions"] reporting["Reporting"] serviceX["..."]

subgraph shared[" Shared Components "] direction LR oauth["OAuth2 Token Manager (with caching)"] end end

subgraph platform[" HPE GreenLake Platform "] direction TB api["APIs"] end

clients ==>|JSON-RPC/stdio| servers servers ==>|HTTPS/REST + OAuth2| platform

classDef clientStyle fill:#2196F3,stroke:none,color:#fff,rx:10,ry:10 classDef serverStyle fill:#4CAF50,stroke:none,color:#fff,rx:10,ry:10 classDef authStyle fill:#FF9800,stroke:none,color:#fff,rx:10,ry:10 classDef platformStyle fill:#01a982,stroke:none,color:#fff,rx:10,ry:10 classDef clientContainerStyle fill:none,stroke:#2196F3,stroke-width:3px,rx:15,ry:15 classDef serverContainerStyle fill:none,stroke:#4CAF50,stroke-width:3px,rx:15,ry:15 classDef authContainerStyle fill:none,stroke:#FF9800,stroke-width:2px,stroke-dasharray:5 5,rx:10,ry:10 classDef platformContainerStyle fill:none,stroke:#01a982,stroke-width:3px,rx:15,ry:15

class claude,vscode,other clientStyle class audit,devices,users,workspaces,subscriptions,reporting,serviceX serverStyle class oauth authStyle class api platformStyle class clients clientContainerStyle class servers serverContainerStyle class shared authContainerStyle class platform platformContainerStyle

Request Flow
  1. Client Request: MCP client sends tool invocation via JSON-RPC over stdio
  2. Authentication: Server authenticates with HPE GreenLake using OAuth2 (tokens cached and auto-refreshed)
  3. API Call: Server makes authenticated HTTPS request to GreenLake API
  4. Response: Server processes response and returns data to client via MCP protocol
Shared Components

All servers share a common architecture:

src/<service>/

├── greenlake_ _mcp/ # Main package (e.g. greenlake_audit_logs_mcp) │ ├── main.py # Entry point (python -m greenlake_ _mcp) │ ├── auth/ # OAuth2 authentication │ ├── config/ # Settings and logging │ ├── models/ # Pydantic data models │ ├── server/ # MCP server core │ ├── tools/ # Tool implementations │ │ ├── base.py # Base tool class │ │ ├── registry.py # Tool registration │ │ └── implementations/ # Tool implementations │ └── utils/ # HTTP client and utilities ├── tests/ # Unit and integration tests └── pyproject.toml # Package definition and entry points

Authentication

All servers use OAuth2 client credentials flow with automatic token management:

  • Tokens are cached and automatically refreshed
  • Thread-safe token management
  • Configurable retry logic with exponential backoff
Logging

Servers use structured logging with MCP protocol compliance:

  • stderr: Diagnostic logs (controlled by GREENLAKE_LOG_LEVEL)
  • File logging: Optional detailed logging to ~/.hpe/mcp-logs/
  • stdout: Reserved for JSON-RPC messages only

Security Considerations

  • Read-Only Access: All servers provide read-only API access by design
  • Credential Management: Never commit credentials to version control
  • Token Security: OAuth2 tokens are cached in memory only
  • Workspace Isolation: Operations are scoped to the configured workspace
  • HTTPS Only: All API communications use TLS encryption

Troubleshooting

Common Issues

Server won't start:

  • Verify all required environment variables are set
  • Check that uv is installed and dependencies are synced
  • Review stderr output for configuration errors

Authentication failures:

  • Verify client credentials are valid for your workspace
  • Ensure GREENLAKE_WORKSPACE_ID matches your credential scope
  • Check network connectivity to GreenLake APIs

MCP client connection issues:

  • Verify the cwd path in client configuration is correct
  • Check that the server starts successfully when run manually
  • Review client logs for specific error messages
Debug Logging

Enable detailed logging for troubleshooting:

export GREENLAKE_LOG_LEVEL=DEBUG

export GREENLAKE_FILE_LOGGING=true

Log files are written to: ~/.hpe/mcp-logs/{service-name}/

Getting Help

Gi

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen