Performance Co-Pilot

Name: Performance Co-Pilot
Author: major

作者：major版本 1.5.1i★ –i在你的电脑上运行

注册名称io.github.major/pcp

安装

概览

作者提供的说明（英文原文）

Query system performance metrics via MCP - CPU, memory, disk I/O, network, processes

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数：意见、测量和人气是不同的东西。

用户评价i暂无评价评价功能将在后续阶段与账户功能一起开放
我们的基础检查i1 项中通过 1 项依据公开信息检查；尚未扫描代码
使用情况i尚未统计★ –

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

连接方式: 在你的电脑上运行
传输方式: stdio
分类: 搜索与 AI 记忆

安装

选择你使用的 AI 应用，然后复制设置。

安装之前

基础检查：1 项中通过 1 项
在你的电脑上运行，拥有你的用户账户的权限（文件、网络、应用）。
需要你自己填写： PCP_HOST, PCP_PORT, PCP_TARGET_HOST

你需要

PyPI已安装 Python 的 uv（用于 uvx 命令）

你用的是哪个应用？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

在上方选择你的应用。我们会记住它，下次按钮会显示“安装到 …”。

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config，把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "pcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "pcp-mcp"
      ],
      "env": {
        "PCP_HOST": "your-value",
        "PCP_PORT": "your-value",
        "PCP_TARGET_HOST": "your-value"
      }
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

claude mcp add pcp --env PCP_HOST=your-value --env PCP_PORT=your-value --env PCP_TARGET_HOST=your-value -- uvx pcp-mcp

运行前请先填写空着的值。

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json，或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "pcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "pcp-mcp"
      ],
      "env": {
        "PCP_HOST": "your-value",
        "PCP_PORT": "your-value",
        "PCP_TARGET_HOST": "your-value"
      }
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "pcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "pcp-mcp"
      ],
      "env": {
        "PCP_HOST": "your-value",
        "PCP_PORT": "your-value",
        "PCP_TARGET_HOST": "your-value"
      }
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

这个服务器在你的电脑上运行，而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上，无需账户。

需要你填写的值

PCP_HOST env
pmproxy host
PCP_PORT env
pmproxy port
PCP_TARGET_HOST env
Target pmcd host to monitor

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同，请以 README 为准。

它能做什么

它在你的电脑上运行；安装后，工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息；我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月6日

✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过 GitHub 账户 major 验证，该账户拥有此仓库
… 尚未检查
仍在维护
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
… 尚未检查
有许可证
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
– 不适用
端点有响应
它在你的电脑上运行，没有互联网端点
– 不适用
使用 OAuth 登录
在你的电脑上运行，改用本地设置
… 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
它在你的电脑上运行；我们只能读取互联网端点的工具列表

与“搜索与 AI 记忆”中的其他服务器比较i

星标数多于此分类中其他 7246 个服务器的 0%
发布到注册中心的时间比此分类中其他 7246 个服务器的 7% 更新
基础检查结果等于或优于此分类中其他 7246 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时，星标数才计入。

常见问题

Performance Co-Pilot 安全吗？

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前，请先看看这个服务器要求哪些权限，并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码？

注册中心没有列出必需的密钥，不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端？

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它，数据不会经过作者的服务器（除非它自己调用在线服务）。

它还在维护吗？

GitHub 仓库最后更新于–，最新版本（1.5.1）于7个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它？

支持 MCP 的应用，例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。

有什么可以替代它？

同一分类中有：Context7, Codebase Memory, Exa

替代选择

同一分类中其他作者的服务器，按星标数排序。

如何看卡片：★ GitHub 星标i三大支柱：评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Context7

作者：upstash

Up-to-date docs for AI agents

电脑或云端★ 64,224MIT今天更新

安装

Codebase Memory

作者：DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

在你的电脑上运行★ 48,148MIT20天前更新

安装

Exa

作者：exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

在云端运行★ 5,213MIT上个月更新

安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

pcp-mcp

MCP server for Performance Co-Pilot (PCP) metrics.

Query system performance metrics via the Model Context Protocol - CPU, memory, disk I/O, network, processes, and more.

📖 [Full Documentation](https://major.github.io/pcp-mcp) | 🚀 [Getting Started](https://major.github.io/pcp-mcp/getting-started/)

🚀 Quick Start (No Install)

Run immediately with uvx — no installation required:

uvx pcp-mcp

Or install as a persistent global tool:

uvx tool install pcp-mcp

pcp-mcp

📦 Installation

pip install pcp-mcp

Or with uv:

uv add pcp-mcp

📋 Requirements

Python: 3.10+
PCP: Performance Co-Pilot with pmcd and pmproxy running

  # Fedora/RHEL/CentOS

sudo dnf install pcp sudo systemctl enable --now pmcd pmproxy

Ubuntu/Debian

sudo apt install pcp sudo systemctl enable --now pmcd pmproxy

⚙️ Configuration

Configure via environment variables:

Variable	Description	Default
`PCP_HOST`	pmproxy host	`localhost`
`PCP_PORT`	pmproxy port	`44322`
`PCP_TARGET_HOST`	Target pmcd host to monitor	`localhost`
`PCP_USE_TLS`	Use HTTPS for pmproxy	`false`
`PCP_TLS_VERIFY`	Verify TLS certificates	`true`
`PCP_TLS_CA_BUNDLE`	Path to custom CA bundle	(optional)
`PCP_TIMEOUT`	Request timeout (seconds)	`30`
`PCP_USERNAME`	HTTP basic auth user	(optional)
`PCP_PASSWORD`	HTTP basic auth password	(optional)
`PCP_ALLOWED_HOSTS`	Hostspecs allowed via host param	(optional)

🎯 Usage

Monitor localhost (default)

pcp-mcp

Monitor a remote host

PCP_TARGET_HOST=webserver1.example.com pcp-mcp

Or use the CLI flag:

pcp-mcp --target-host webserver1.example.com

Connect to remote pmproxy

PCP_HOST=metrics.example.com pcp-mcp

Use SSE transport

pcp-mcp --transport sse

🔌 MCP Client Configuration

Claude Desktop

Add to ~/.config/claude/claude_desktop_config.json:

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

For remote monitoring:

"mcpServers": { "pcp": { "command": "uvx", "args": ["pcp-mcp", "--target-host", "webserver1.example.com"] } } }

💡 Using uvx means you don't need pcp-mcp installed — it runs directly from PyPI.

🛠️ Available Tools

System Monitoring

`get_system_snapshot` - Point-in-time system overview (CPU, memory, disk, network, load)
`get_process_top` - Top processes by CPU, memory, or I/O usage
`query_metrics` - Fetch current values for specific PCP metrics
`search_metrics` - Discover available metrics by name pattern
`describe_metric` - Get detailed metadata about a metric

Example Queries

"What's the current CPU usage?"

→ Uses get_system_snapshot

"Show me the top 10 processes by memory usage" → Uses get_process_top(sort_by="memory", limit=10)

"What metrics are available for network traffic?" → Uses search_metrics(pattern="network")

"Get detailed info about kernel.all.load" → Uses describe_metric(name="kernel.all.load")

💡 Use Cases

Performance Troubleshooting

Ask Claude to:

"Analyze current system performance and identify bottlenecks"
"Why is my disk I/O so high?"
"Which processes are consuming the most CPU?"

System Monitoring

"Give me a health check of the production server"
"Compare CPU usage over the last minute"
"Monitor network traffic on eth0"

Capacity Planning

"What's the memory utilization trend?"
"Show me disk usage across all filesystems"
"Analyze process resource consumption patterns"

🏗️ Architecture

┌─────────┐         ┌─────────┐          ┌─────────┐         ┌─────────┐

│ LLM │ ◄─MCP─► │ pcp-mcp │ ◄─HTTP─► │ pmproxy │ ◄─────► │ pmcd │ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ (REST API) (metrics)

pcp-mcp: FastMCP server exposing PCP metrics via MCP tools
pmproxy: PCP's REST API server (runs on port 44322 by default)
pmcd: PCP metrics collector daemon
Remote monitoring: Set PCP_TARGET_HOST to query a different pmcd instance via pmproxy

🔧 Development

# Install dependencies

uv sync --dev

Run all checks

make check

Individual commands

make lint # ruff check make format # ruff format make typecheck # ty check make test # pytest with coverage

📖 Documentation

Full documentation at https://major.github.io/pcp-mcp

📄 License

MIT

Performance Co-Pilot

概览

PopNx MCP 的三大支柱

它能帮你做什么

安装

安装之前

需要你填写的值

它能做什么

基础检查i

作者与仓库一致

仍在维护

有许可证

端点有响应

使用 OAuth 登录

工具描述中没有隐藏指令

与“搜索与 AI 记忆”中的其他服务器比较i

常见问题

替代选择

Context7

Codebase Memory

Exa

作者的 README

pcp-mcp

🚀 Quick Start (No Install)

📦 Installation

📋 Requirements

Ubuntu/Debian

⚙️ Configuration

🎯 Usage

Monitor localhost (default)

Monitor a remote host

Connect to remote pmproxy

Use SSE transport

🔌 MCP Client Configuration

Claude Desktop

🛠️ Available Tools

System Monitoring

Example Queries

💡 Use Cases

Performance Troubleshooting

System Monitoring

Capacity Planning

🏗️ Architecture

🔧 Development

Run all checks

Individual commands

📖 Documentation

📄 License