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

Vllm Ops MCP

von jaimenbellVersion 0.1.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.jaimenbell/vllm-ops-mcp

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Read-only ops/health MCP server for a local vLLM instance: health tiers, GPU/VRAM, service status.

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: Praxen & Gesundheit

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": {
    "vllm-ops": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "vllm-ops-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add vllm-ops -- uvx vllm-ops-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "vllm-ops": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "vllm-ops-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": {
    "vllm-ops": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "vllm-ops-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 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto jaimenbell 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 Praxen & Gesundheiti

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 1022 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 23 % der anderen 1022 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 1022 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 Vllm Ops 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 (0.1.0) kam vor 4 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: Mirobody, FHIR MCP Server, Google Health MCP

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

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

Mirobody

von thetahealth

Lab results to LOINC codes and UCUM units, symptoms and diagnoses to ICPC-3. Offline, no API key.

Läuft auf deinem Computer★ 1.408Apache-2.0Aktualisiert heute
Installieren

MCP server providing seamless access to FHIR APIs for AI tools and healthcare applications

Läuft auf deinem Computer★ 137Apache-2.0Aktualisiert vor 9 Tagen
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Google Health MCP

von davidmosiah

Privacy-first unofficial Google Health API v4 MCP server for health, sleep, activity, HR agents

Läuft auf deinem Computer★ 79MITAktualisiert vor 4 Monaten
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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.

vllm-ops-mcp

Read-only ops/health MCP server for a local, WSL2/systemd-managed vLLM server -- liveness vs. real-completion health tiers, GPU/VRAM status, systemd service status, and live serve-flag introspection. Built to the same standard as mcp-factory and desktop-mcp, and other local tooling in this operator's portfolio: own pyproject, own fastmcp server, honest README, real test suite, no product code before a spec was confirmed.

This is not a container-lifecycle manager. It assumes vLLM already runs as a bare-metal systemd unit inside WSL2 (this operator's actual setup -- see vllm-autostart), not inside Docker/Podman.

Quickstart

// ~/.claude.json (or any MCP-host stdio client config)

{ "mcpServers": { "vllm-ops-mcp": { "type": "stdio", "command": "C:\\Users\\ \\projects\\vllm-ops-mcp\\.venv\\Scripts\\python.exe", "args": ["C:\\Users\\ \\projects\\vllm-ops-mcp\\run_server.py"] } } }

Tools (Phase 1 -- all read-only, no gating required beyond a throughput cap)

ToolWhat it doesWhat it can't do
check_health(deep: bool = False)deep=False: GET /v1/models liveness check (same signal as llm_router.LocalLLM.is_healthy()). deep=True: additionally fires one minimal real /v1/chat/completions call (mirrors check-vllm.cmd's two-stage probe) to confirm the server actually *generates*, not just *reports a model loaded*.Cannot fix a degraded server -- reports ground truth only. deep=True is rate-limited (default 20/min, see below).
list_models/v1/models passthrough.No detail beyond what vLLM's API itself exposes.
test_completion(prompt, max_tokens=16)On-demand real completion with a caller-supplied prompt, for manual sanity checks.Rate-limited (same bucket as check_health(deep=True)); refuses if the liveness check fails first (no point firing a completion at a server that isn't even listening). max_tokens is clamped server-side to 1024 (config.MAX_TEST_COMPLETION_TOKENS) and the prompt is capped at 8000 chars (config.MAX_TEST_COMPLETION_PROMPT_CHARS, oversized prompts are rejected, not truncated) -- the rate limiter only bounds call *frequency*, not the cost of a single call.
get_gpu_statusnvidia-smi wrapper: per-GPU VRAM used/total + utilization%, plus per-process VRAM via --query-compute-apps.Per-process VRAM attribution does not work on this operator's actual WSL2 setup -- live-verified empty even while the vLLM process holds 13.7GB (see Limitations). Treat processes as best-effort/often-empty, not a reliable per-PID breakdown.
get_service_statussystemctl show -p ... (structured property output, not free-text parsing) via wsl -d from the Windows host, or native systemctl if this server itself runs inside WSL2/Linux. Returns load/active/sub state, restart count, main PID, last-active timestamp.Read-only -- cannot start/stop/restart the unit. No computed uptime duration (deliberately -- see Limitations, clock-discipline note).
get_serve_configRead-only launch-flag introspection. Prefers the LIVE process's actual argv (/proc/ /cmdline of the systemd unit's MainPID -- ground truth of what's running right now), falling back to the static exec script (local mirror via VLLM_OPS_MCP_SERVE_CONFIG_PATH, else a live cat of the WSL-side exec script) only when the process isn't up.vLLM doesn't expose its own launch flags over the API, so this never queries the server itself -- it's always shelling out. Exec-script fallback parsing is best-effort shell-text parsing (less precise than the live-argv path).
Future extension: restart_service (Phase 2, not built)

Deliberately not implemented in this release. Per the spec: vLLM is shared infra other bots/tools depend on (options-bot, qwen_cli.py callers, DeerFlow fallback), so a restart tool needs its own gating design (off by default, VLLM_OPS_MCP_ENABLE_RESTART=1, refuse to touch a healthy instance unless force=True, rate-capped) before it ships -- not retrofitted onto a read-only MVP. Tracked as a v2 idea, not a current capability. If built, it should wrap run-vllm.cmd's exact recipe (systemctl start vllm only, never blind stop/restart) rather than reinvent it.

The differentiator: probe HTTP, not the listener

Every health signal in this server comes from an actual HTTP request to the OpenAI-compatible API (urllib.request, not a socket/connect check). This is deliberate, not incidental: Get-NetTCPConnection and other listener-based checks miss WSL2-mirrored-networking-relayed ports entirely -- a genuinely healthy 127.0.0.1:8000 can be invisible to a listener probe run from the Windows host. check-vllm.cmd already embodies this lesson; this server generalizes it into two tiers (liveness vs. real generation) that nothing else in this operator's fleet exposes as MCP tools.

Security

Read this before you register vllm-ops-mcp. Honesty about blast radius is the point.

  • This server shells out to `nvidia-smi`, `systemctl` (via `wsl -d`), and reads `/proc/ /cmdline`. All six tools are read-only -- nothing here starts, stops, restarts, or kills a process, and no tool accepts an argument that gets passed to a shell unescaped (unit/distro names come from server-side config, not caller input; shlex.quote wraps the one caller-adjacent path that does reach a shell string, the unit name in systemctl show).
  • `check_health(deep=True)` and `test_completion` fire a real inference call against a shared GPU server. Rate-limited (default 20 calls/min, VLLM_OPS_MCP_DEEP_RATE_LIMIT_PER_MIN) specifically because this vLLM instance is shared infra other bots/tools depend on -- a caller hammering this MCP could starve or slow other consumers even though every call individually looks "read-only."
  • `get_serve_config`'s live-process path reads `/proc/ /cmdline`, which can include secrets if any were ever passed as CLI flags (none are, in this operator's actual setup -- the model path and flags are all non-secret; auth, if any, is environment-injected inside the exec script, not passed as an argv flag). Defense-in-depth: any argv entry whose preceding flag name matches a known-sensitive pattern (token, key, secret, password, passwd, credential -- config. SENSITIVE_ARGV_FLAG_PATTERNS) has its value redacted to [REDACTED] before being returned, in both the structured argv/flags fields and raw_text; the flag name itself is left visible so the shape is still diagnosable. This applies across all three sources (live_process, exec_script, local_config_mirror).
  • No tool has any write/mutate capability in this release. There is no env var that turns one on -- restart_service doesn't exist in this codebase yet (see Future extension above), so there's nothing to accidentally enable.

Honest-capabilities table

ClaimImplementationVerified by
Liveness health tier (/v1/models)vllm_ops_mcp/probes.py::_probe_models, check_healthtests/test_probes.py::TestCheckHealthLiveness; live: tests/test_live_smoke.py::test_live_check_health_liveness
Deep/real-completion health tiervllm_ops_mcp/probes.py::_probe_completion, check_health(deep=True)tests/test_probes.py::TestCheckHealthDeep; live: test_live_check_health_deep
Model list passthroughprobes.py::list_modelstests/test_probes.py::TestListModels; live: test_live_list_models
On-demand completion sanity checkprobes.py::test_completiontests/test_probes.py::TestTestCompletion; live: test_live_test_completion
GPU/VRAM status via nvidia-smiprobes.py::get_gpu_statustests/test_probes.py::TestGetGpuStatus; live: test_live_get_gpu_status
Per-process VRAM attributionprobes.py::get_gpu_status (--query-compute-apps)Unit-tested with a mocked non-empty response; live-verified to return EMPTY on this operator's actual WSL2 setup -- see Limitations
systemd unit status via structured systemctl showprobes.py::get_service_statustests/test_probes.py::TestGetServiceStatus; live: test_live_get_service_status
Live-process launch-flag introspection via /proc/ /cmdlineprobes.py::get_serve_config, parse_launch_flagstests/test_probes.py::TestGetServeConfig, TestParseLaunchFlags; live: test_live_get_serve_config -- live-confirmed it recovers flags (--enable-auto-tool-choice --tool-call-parser qwen3_xml) that were not in this repo's own grounding spec, proving the live-argv approach beats trusting a static doc
Exec-script fallback when the unit is downprobes.py::get_serve_config, _parse_exec_script_texttests/test_probes.py::TestGetServeConfig::test_falls_back_to_exec_script_when_service_down
Local config-mirror override pathprobes.py::get_serve_config + config.serve_config_override_pathtests/test_probes.py::TestGetServeConfig::test_uses_local_override_file, test_override_file_missing_reports_error
Sensitive-flag-value redaction in get_serve_configprobes.py::redact_argv, redact_raw_text, config.SENSITIVE_ARGV_FLAG_PATTERNStests/test_probes.py::TestGetServeConfig::test_live_process_redacts_sensitive_flag_values, test_exec_script_raw_text_redacts_sensitive_flag_values, test_local_override_file_redacts_sensitive_flag_values
Deep-inference rate limiting (shared-infra protection)config.py::TokenBucket, DeepRateLimiter, check_deep_rate_limittests/test_config.py::TestTokenBucket, TestDeepRateLimiter
WSL-vs-native shell-out abstractionprobes.py::_shell_args, config.runs_in_wsltests/test_config.py::TestRunsInWsl; tests/test_probes.py::TestGetServiceStatus::test_uses_wsl_prefix_on_windows, test_no_wsl_prefix_when_native
All 6 tools registered, no Phase-2 tool presentvllm_ops_mcp/server.pytests/test_server.py

Limitations (read before relying on this)

  • Per-process VRAM attribution is unreliable under this operator's actual WSL2 GPU-passthrough config. get_gpu_status's live smoke test (real nvidia-smi.exe against the real running vLLM process) returned an empty processes list even though the same call's gpus[0]. memory_used_mib correctly showed 13.7GB in use by that process. This is a documented nvidia-smi --query-compute-apps limitation under some WSL2/passthrough configurations, not a bug in this server's parsing -- the tool reports the empty result honestly (ok: true, processes: []) rather than fabricating attribution. Don't rely on processes for VRAM-overshoot root-causing on this setup; gpus[].memory_used_mib is the reliable signal.
  • No computed service uptime. get_service_status returns the raw ActiveEnterTimestamp string from systemctl (already timezone-labeled, e.g. MDT) rather than computing an elapsed duration server-side -- deliberately, per this operator's own clock-discipline rule (never state an elapsed/ETA time from estimation; artifact timestamps are often UTC while local is UTC-6/-7). Compute the delta at the call site if you need it, with an explicit timezone conversion.
  • `get_serve_config`'s exec-script fallback is best-effort shell-text parsing, not an exact argv array -- it handles \ line continuations and basic quoting via shlex.split, but a sufficiently

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