Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
作者による説明(英語の原文)
SSH server management with zero-token SFTP file transfer and SOCKS proxy support
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。
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。
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。
必要なもの
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": {
"sshmcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@nl4ever/sshmcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add sshmcp -- npx -y @nl4ever/sshmcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"sshmcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@nl4ever/sshmcp"
]
}
}
}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。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"sshmcp": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@nl4ever/sshmcp"
]
}
}
}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。
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。
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7日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント NikolaNddTesla で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
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
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
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
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。
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。
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。
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)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.2.1)がレジストリに届いたのは7 か月前です。
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Node.jsも必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, MCP Server Autocad Lisp Helper
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
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
High-precision static analysis and debug server for AutoCAD AutoLISP (.lsp) files.
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。
[中文文档](./README.zh-CN.md)
Let AI manage your remote servers. A Model Context Protocol (MCP) server that gives AI assistants full SSH access — execute commands, transfer files, manage multiple servers simultaneously, all through natural conversation.
You: "Deploy the latest build to production server"
AI: connects → uploads build → restarts service → verifies status
server_idhost:port as temp IDnpm install -g @nl4ever/sshmcp
claude mcp add sshmcp sshmcp
Edit claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "sshmcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "@nl4ever/sshmcp"] } } }
Go to Settings → MCP Servers → Add:
{
"sshmcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "@nl4ever/sshmcp"] } }
| Tool | Description |
|---|---|
list_servers | List all configured servers and active connections |
get_server | View server config details |
add_server | Add/update server config (password, key, agent, OTP) |
update_server | Modify server config (only pass fields you want to change) |
delete_server | Remove a server |
rename_server | Rename a server ID |
connect | Manually connect (usually not needed, tools auto-connect) |
quick_connect | Temporary connection, returns host:port as ID |
disconnect | Disconnect specific server or all connections |
test_connection | Test connectivity without affecting existing connections |
| Tool | Description |
|---|---|
execute | Run shell commands on remote server (with configurable timeout) |
| Tool | Description |
|---|---|
read_file | Read remote file content (with optional line range) |
write_file | Write text content to remote file |
upload_file | Upload local file to remote (supports async mode) |
upload_directory | Upload directory with auto compress → transfer → decompress |
download_file | Download remote file to local (supports async mode) |
download_directory | Download directory with remote compress → transfer → local decompress |
transfer_status | Check progress of async transfers (size/speed/ETA) |
| Tool | Description |
|---|---|
list_proxies | List all SOCKS proxy presets |
add_proxy | Add SOCKS4/5 proxy preset |
delete_proxy | Remove a proxy preset |
All operation tools take a server_id parameter. The connection pool auto-manages connections — no manual connect/disconnect needed:
AI: execute(server_id="prod", command="nginx -s reload") ← auto-connects to prod
AI: execute(server_id="dev", command="tail -f /var/log/app.log") ← auto-connects to dev, prod stays AI: execute(server_id="prod", command="curl localhost") ← reuses prod connection
For temporary servers, use quick_connect which returns host:port as the ID:
AI: quick_connect(host="1.2.3.4", username="root", password="***")
→ "Connected: root@1.2.3.4:22, use server_id="1.2.3.4:22""
AI: execute(server_id="1.2.3.4:22", command="df -h") AI: disconnect(server_id="1.2.3.4:22")
For large files, enable background transfer mode to avoid blocking:
AI: upload_file(server_id="prod", local_path="big.tar.gz", remote_path="/data/", async_transfer=true)
→ "Background upload started: tf_1"
AI: transfer_status("tf_1") → "🔄 Uploading: 638.2 MB / 1.2 GB (53.2%) — 12.4 MB/s, ETA 46s"
AI: transfer_status("tf_1") → "✅ Upload complete: 1.2 GB, 98s, 12.3 MB/s"
Small files use synchronous mode by default — no config needed.
AI: add_server(server_id="prod", name="Production", host="10.0.0.1", username="deploy", password="***")
AI: execute(server_id="prod", command="systemctl status nginx")
AI: add_server(server_id="aws", name="AWS EC2", host="ec2-xx.compute.amazonaws.com", username="ubuntu", private_key="~/.ssh/id_rsa")
AI: quick_connect(host="192.168.1.100", username="root", password="***")
→ server_id="192.168.1.100:22"
AI: execute(server_id="192.168.1.100:22", command="df -h") AI: disconnect(server_id="192.168.1.100:22")
AI: add_proxy(proxy_id="tunnel", name="SSH Tunnel", host="127.0.0.1", port=1080, type="5")
AI: add_server(server_id="internal", ..., proxy="tunnel")
AI: add_server(server_id="bastion", name="Bastion", host="bastion.example.com", username="admin", private_key="~/.ssh/id_rsa")
AI: add_server(server_id="internal", name="Internal DB", host="10.0.0.5", username="dbadmin", password="***", jump_host="bastion")
Server and proxy configurations are stored in:
~/.ssh-mcp/config.json
Passwords are stored in plaintext. For production use, prefer private key authentication.
MIT