プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Vllm Ops MCP

作者:jaimenbellバージョン 0.1.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.jaimenbell/vllm-ops-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

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

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: クリニック・健康

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

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

ターミナルでこれを実行します

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

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月8日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント jaimenbell で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

クリニック・健康のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの1024件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの1024件のうち23%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの1024件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Vllm Ops MCPは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.0)がレジストリに届いたのは4 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Mirobody, FHIR MCP Server, Google Health MCP

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Mirobody

作者:thetahealth

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

パソコンで動く★ 1,408Apache-2.0今日更新
インストール

FHIR MCP Server

作者:wso2

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

パソコンで動く★ 137Apache-2.010 日前更新
インストール

Google Health MCP

作者:davidmosiah

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

パソコンで動く★ 79MIT4 か月前更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

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

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

PopNxに聞く