프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Vllm Ops MCP

제작자: jaimenbell버전 0.1.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.jaimenbell/vllm-ops-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 클리닉 및 건강

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 jaimenbell 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

클리닉 및 건강 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 1022개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 1022개 중 23%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 1022개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Vllm Ops MCP, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.0)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Mirobody, FHIR MCP Server, Google Health MCP

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Mirobody

제작자: thetahealth

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

내 컴퓨터에서 실행★ 1,408Apache-2.0오늘 업데이트
설치

FHIR MCP Server

제작자: wso2

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

내 컴퓨터에서 실행★ 137Apache-2.09일 전 업데이트
설치

Google Health MCP

제작자: davidmosiah

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

내 컴퓨터에서 실행★ 79MIT4개월 전 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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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