cli-mcp-server 是一款安全可靠的MCP服务器，专为执行受控的命令行操作而设计。它通过严格的命令白名单、路径验证和执行控制，为LLM应用提供安全的CLI访问。该服务器支持配置允许的命令和标志，有效防止路径遍历和Shell操作符注入等安全风险。开发者可以设置命令执行超时和长度限制，并通过详细的错误报告快速定位问题。cli-mcp-server 提供 run_command 工具，在限定目录下安全执行白名单中的CLI命令，并提供 show_security_rules 工具展示当前安全配置。通过环境变量进行灵活配置，并支持异步操作，它能与Claude Desktop等客户端无缝集成，在保障安全性的前提下，极大地扩展了AI模型与外部系统的交互能力。

安全的命令行执行

cli-mcp-server 的核心功能是提供安全的命令行执行环境。它通过严格的验证机制，包括命令白名单、参数白名单和路径验证，来防止恶意命令的执行。服务器会检查接收到的命令是否在预定义的白名单中，以及命令的参数是否符合安全策略。此外，它还会验证命令执行的路径，确保所有操作都在允许的目录范围内进行。这种多层次的安全防护机制，可以有效防止潜在的安全漏洞，例如命令注入和路径遍历攻击。例如，一个AI模型需要读取服务器上的特定文件，开发者可以通过配置 ALLOWED_COMMANDS 为 cat，ALLOWED_FLAGS 为文件名相关的参数，并设置 ALLOWED_DIR 为文件所在的目录，从而限制模型只能读取指定目录下的文件，而不能执行其他任何命令。

可配置的安全策略

cli-mcp-server 允许开发者根据实际需求灵活配置安全策略。通过环境变量，可以轻松定义允许执行的命令、允许使用的参数以及允许访问的目录。ALLOWED_COMMANDS 和 ALLOWED_FLAGS 环境变量支持使用 'all' 关键字，允许执行所有命令或使用所有参数，但这应该谨慎使用，仅在完全信任AI模型的情况下才可考虑。这种灵活性使得 cli-mcp-server 能够适应各种不同的应用场景，满足不同安全级别的需求。例如，在开发环境中，开发者可能需要更宽松的安全策略，以便进行调试和测试；而在生产环境中，则需要更严格的安全策略，以确保系统的安全性。通过调整环境变量，可以轻松实现安全策略的切换。

防止恶意操作

cli-mcp-server 内置了多种安全机制，用于防止恶意操作。它会阻止 shell 操作符（例如 &&、|、>、>>）的注入，防止攻击者通过构造恶意命令来执行任意代码。同时，它还会限制命令的长度和执行时间，防止拒绝服务攻击。此外，cli-mcp-server 还会解析和验证符号链接，确保所有操作都在允许的目录范围内进行。这些安全机制共同作用，可以有效防止各种潜在的恶意操作，保护系统的安全。例如，如果一个AI模型尝试执行包含 shell 操作符的命令，cli-mcp-server 会立即拒绝该请求，并返回错误信息，从而防止恶意代码的执行。

详细的错误报告

cli-mcp-server 提供详细的错误报告，帮助开发者快速定位和解决问题。当发生安全违规、命令超时或执行失败等情况时，服务器会返回包含详细信息的错误消息，例如错误类型、错误描述和相关上下文。这些错误信息可以帮助开发者了解问题的根本原因，并采取相应的措施进行修复。此外，cli-mcp-server 还支持异步操作，允许 AI 模型执行长时间运行的命令，而不会阻塞主线程。例如，如果一个AI模型尝试执行未在白名单中的命令，cli-mcp-server 会返回 CommandSecurityError 错误，并指出被拒绝的命令，帮助开发者快速识别安全配置问题。

技术实现：基于标准输入/输出的通信

cli-mcp-server 基于标准输入/输出 (stdio) 进行通信，这使得它可以与各种不同的 AI 模型和客户端进行集成。通过读取标准输入流中的命令，并向标准输出流中写入结果，cli-mcp-server 可以实现与 AI 模型的无缝交互。这种基于 stdio 的通信方式具有简单、通用和易于实现的优点，使得 cli-mcp-server 能够轻松集成到现有的 AI 系统中。同时，cli-mcp-server 提供了 Python 库，方便开发者进行二次开发和定制。例如，开发者可以使用 Python 库来扩展 cli-mcp-server 的功能，添加自定义的安全策略或命令处理逻辑。