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

VMware AIops

von vmware-skillsVersion 2.4.2i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.vmware-skills/vmware-aiops

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

AI-powered VMware vCenter/ESXi VM lifecycle and deployment with 61 MCP tools.

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).
  • Das trägst du selbst ein: VMWARE_AIOPS_CONFIG

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": {
    "vmware-aiops": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "vmware-aiops",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "VMWARE_AIOPS_CONFIG": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add vmware-aiops --env VMWARE_AIOPS_CONFIG=your-value -- uvx vmware-aiops mcp

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "vmware-aiops": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "vmware-aiops",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "VMWARE_AIOPS_CONFIG": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "vmware-aiops": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "vmware-aiops",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "VMWARE_AIOPS_CONFIG": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

Werte, die du selbst einträgst

  • VMWARE_AIOPS_CONFIG env
    Path to the config file. Defaults to ~/.vmware-aiops/config.yaml.

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 vmware-skills 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 32558 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 67 % der anderen 32558 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32558 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 VMware AIops 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 (2.4.2) kam vor 19 Tagen 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, FactLot

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

Spec Driven Development

von formulahendry

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

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

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

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern
Installieren

FactLot

von 9mp96ygnbk-alt

Cited CRE facts and deterministic calculators for agents: rent, CAM, debt sizing, IRR, parcel IDs.

Computer oder CloudAktualisiert heute
Installieren

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.

VMware AIops

For a read-only check of this skill with your model and agent host, use the shared model-fit self-test in the marketplace root.

Author: Wei Zhou, VMware by Broadcom — wei-wz.zhou@broadcom.com

This is a community-driven project by a VMware engineer, not an official VMware product.

For official VMware developer tools see developer.broadcom.com.

English | 中文

AI-powered VMware vCenter/ESXi VM lifecycle and deployment tool — 61 tools.

Companion skills handle everything else:

| Skill | Scope | Install |

|-------|-------|---------|

| [vmware-monitor](https://github.com/vmware-skills/VMware-Monitor) | Read-only: inventory, health, alarms, events, metrics | uv tool install vmware-monitor |

| [vmware-storage](https://github.com/vmware-skills/VMware-Storage) | Datastores, iSCSI, vSAN management | uv tool install vmware-storage |

| [vmware-vks](https://github.com/vmware-skills/VMware-VKS) | Tanzu Namespaces, TKC cluster lifecycle | uv tool install vmware-vks |

Need read-only monitoring only? Use VMware-Monitor — zero destructive code in the codebase.

Upgrading to 2.0

2.0 renames 38 of its MCP tools so every name starts with a verb (e.g. cluster_add_host → add_cluster_host, cluster_configure → configure_cluster, cluster_create → create_cluster). The full old → new table is in RELEASE_NOTES.md. Nothing else changes: same tools, parameters, safety gates and CLI commands. If an agent prompt, script or ~/.vmware/rules.yaml names a tool, update it (but not the action words in saved plan files — cluster_add_host, storage_rescan and the like are plan actions, not tool names, and keep their spelling) — though deny rules written with the old names keep working with vmware-policy ≥ 1.18 (vmware-audit policy lists any rule the renames widened), and vmware-pilot ≥ 1.13 translates old names in saved workflows. If an install older than 2.0 shares that rules.yaml, give it vmware-policy ≥ 1.18.2 too: it matches each rule against both the old and the new name, so one file serves both.

⚡ Quick Investigation Reports (read-only)

Triage → investigate → act, all in one conversation. Five opinionated read-only reports aggregate and correlate server-side and hand back a high-signal result (never raw inventory), so you can decide *where to look* before changing anything. Each renders a self-contained offline HTML snapshot with --html (no external assets; drill-down detail collapses in native , zero JavaScript). All delegate to the vmware-monitor library using AIops's own vCenter connection.

QuestionCommandWhat it correlates
"What needs attention now?" across all vCentersvmware-aiops attentionEvery vCenter merged into one globally-ranked issue list; unreachable targets degrade gracefully
"Is anything on fire?" across all clustersvmware-aiops summaryEvery cluster's hosts + VM power + live CPU/mem + alarms → ranked top-N issues + per-cluster status
"What's happening around this VM?"vmware-aiops investigate vm VM state + host + cluster + backing datastores + snapshots + alarms + performance + a merged event timeline
"What's happening around this host?"vmware-aiops investigate host Host state + cluster + the VMs it runs + mounted datastores + alarms + performance + correlated timeline
"What's happening around this datastore?"vmware-aiops investigate datastore Capacity/free + mounting hosts + VMs it backs + alarms + correlated timeline
vmware-aiops attention                            # what needs attention now, all vCenters

vmware-aiops investigate vm web-01 --hours 72 # everything around a VM, then act on it vmware-aiops investigate vm web-01 --html # → offline snapshot in ~/vmware-health/

Via MCP these are the tools get_cluster_health_summary, get_cross_vcenter_attention, investigate_vm, investigate_host, investigate_datastore. (Requires vmware-monitor installed.)

Quick Install (Recommended)

Works with Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, Trae, and 30+ AI agents:

# Via Skills.sh

npx skills add vmware-skills/VMware-AIops

Via ClawHub

clawhub install @zw008/vmware-aiops

PyPI Install (No GitHub Access Required)
# Install via uv (recommended)

uv tool install vmware-aiops

Or via pip

pip install vmware-aiops

China mainland mirror (faster)

pip install vmware-aiops -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Offline / Air-Gapped Install (from source)

This project uses the modern PEP 517 build system (hatchling), so there is no `setup.py` by design — that is expected, not a missing file. If you cloned the source and hit ERROR: File "setup.py" or "setup.cfg" not found ... editable mode currently requires a setuptools-based build, your pip is older than 21.3 and cannot do an *editable* (-e) install with a non-setuptools backend. Editable mode is a developer convenience, not needed to run the tool — do one of:

# From the source tree — a normal (non-editable) install builds a wheel:

pip install . # NOT pip install -e .

...or upgrade pip first, and editable works too:

pip install --upgrade pip && pip install -e .

For a truly air-gapped host, build the wheels on a connected machine and copy them over — the target then needs no network:

# On a connected machine, collect this package + its dependencies as wheels:

pip wheel . -w dist # → dist/*.whl (or: uv build, for just this package)

Copy dist/ to the air-gapped host, then install offline:

pip install --no-index --find-links dist vmware-aiops


Why this over other VMware MCP servers

Most open-source VMware MCP servers (e.g. bright8192/esxi-mcp-server, giuliolibrando/vmware-vsphere-mcp-server) are single-vCenter VM wrappers: list/power/snapshot a VM, basic monitoring, a confirm=True flag. They explicitly do not cover networking, storage, Kubernetes, ops analytics, load balancing, or compliance — and "logging is documented" is not an audit trail.

This is one skill in an 11-package family that covers the whole estate and runs every tool through a governed harness:

Other VMware MCP serversThis family
VM lifecycle + monitoring✅✅
NSX networking (segments/gateways/NAT/routing/IPAM)❌✅ vmware-nsx
NSX security (DFW/groups/IDS-IPS/traceflow)❌✅ vmware-nsx-security
Storage (datastore/iSCSI/vSAN)❌✅ vmware-storage
Tanzu Kubernetes (Supervisor/Namespace/TKC)❌✅ vmware-vks
Aria Operations (metrics/alerts/capacity)❌✅ vmware-aria
AVI / NSX ALB load balancing + AKO❌✅ vmware-avi
Compliance baselines + drift (CIS/SCG/等保/PCI)❌✅ vmware-harden
Governed harness (unified audit, policy engine, token budget + runaway breaker, graduated risk tiers, undo-token, prompt-injection sanitize)❌✅ vmware-policy on every tool

If you only ever power-cycle VMs in one vCenter, a single-file server is fine. If you run a real (regulated, NSX-segmented, multi-domain) VMware estate and need an AI operator an auditor can sign off on, that's what this family is for — see docs/compliance-ready.md.

Capabilities Overview

What This Skill Does
CategoryToolsCount
VM Lifecyclepower on/off, TTL auto-delete, clean slate6
DeploymentOVA, template, linked clone, batch clone/deploy8
Guest Opsexec commands, upload/download files, provision5
Plan/Applymulti-step planning with rollback4
Clustercreate, delete, HA/DRS config, add/remove hosts6
Datastorebrowse files, scan for images2
NetworkdvSwitch portgroup list/create, host VMkernel list/add/remove, DF-bit MTU-path ping6
Accesswhich account is in use, and whether it holds each tool's privileges (get_access_info, CLI access-info)1
CLI vs MCP: Which Mode to Use
ScenarioRecommendedWhy
Local/small models (Ollama, Qwen <32B)CLI~2K tokens context vs ~10K for MCP; small models struggle with many tool schemas
Token-sensitive workflowsCLISKILL.md + Bash tool = minimal overhead
Cloud models (Claude, GPT-4o)EitherBoth work; MCP gives structured JSON I/O
Automated pipelines / Agent chainingMCPType-safe parameters, structured output, no shell parsing
Monitoring / storage / K8sCompanion skillsSee vmware-monitor, vmware-storage, vmware-vks

Rule of thumb: Use CLI for cost efficiency and small models. Use MCP for structured automation with large models.

Architecture
User (Natural Language)

↓ AI CLI Tool (Claude Code / Gemini / Codex / Aider / Continue / Trae / Kimi) ↓ reads SKILL.md / AGENTS.md / rules ↓ vmware-aiops CLI ↓ pyVmomi (vSphere SOAP API) ↓ vCenter Server ──→ ESXi Cluster ──→ VM or ESXi Standalone Host ──→ VM

Version Compatibility
vSphere / VCF VersionSupportNotes
VCF 9.1 / vSphere 9.1✅ FullReleased 2026-05-12. pyVmomi <10.0 resolves and connects via SOAP; new REST-only features (PATCH /deployment/size, IPv6-only GOSC) not yet wrapped — see VCF Python SDK for those.
VCF 9.0 / vSphere 9.0✅ FullpyVmomi 8.0.3+ connects against vSphere 9 SOAP API. From VCF 9, pyVmomi is also bundled inside the unified VCF Python SDK.
8.0 / 8.0U1-U3✅ FullCreateSnapshot_Task deprecated → use CreateSnapshotEx_Task
7.0 / 7.0U1-U3✅ FullAll APIs supported
6.7✅ CompatibleBackward-compatible, tested
6.5✅ CompatibleBackward-compatible, tested

pyVmomi auto-negotiates the API version during SOAP handshake — no manual configuration needed. The same codebase manages 7.0 / 8.0 / 9.0 / 9.1 environments seamlessly.

Official Broadcom References

Common Workflows

Deploy a Lab Environment
  1. Browse datastore for OVA images → vmware-aiops datastore browse --pattern "*.ova"
  2. Deploy VM from OVA → vmware-aiops deploy ova ./image.ova --name lab-vm --datastore ds1
  3. Install software inside VM → vmware-aiops vm guest-exec lab-vm --cmd /bin/bash --args "-c 'apt-get install -y nginx'" --user root
  4. Create baseline snapshot → vmware-aiops vm snapshot-create lab-vm --name baseline
  5. Set TTL for auto-cleanup → `vmware-aiops vm set-ttl la

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

PopNx fragen