mcp-monitor是一款基于模型上下文协议(MCP)的系统监控资源，旨在为大型语言模型(LLM)提供实时系统信息。作为MCP生态系统中的服务器，它通过标准输入/输出流与兼容的客户端无缝交互，使LLM能够访问CPU、内存、磁盘、网络和进程等关键系统指标。开发者可以利用mcp-monitor提供的丰富数据，构建更具上下文感知能力和决策能力的AI应用。例如，LLM可以根据CPU负载动态调整任务分配，或在磁盘空间不足时发出警报。通过简单的命令行操作即可启动mcp-monitor，并利用其提供的各种工具（MCP端点）按需获取系统信息，极大地简化了AI模型与底层系统交互的复杂性，提升了开发效率。

实时CPU信息监控

mcp-monitor 能够通过 get_cpu_info 工具实时提供CPU的使用率、核心数量以及详细的CPU信息。该功能允许LLM动态地获取CPU负载情况，从而做出更明智的决策。例如，在进行计算密集型任务时，LLM可以先查询CPU使用率，如果CPU已经处于高负载状态，则可以选择延迟任务执行或将其分配到其他资源上。per_cpu 参数允许LLM选择是否获取每个核心的详细数据，从而进行更精细的资源管理。这项功能对于需要根据系统资源动态调整自身行为的AI模型至关重要，确保模型运行的稳定性和效率。在技术实现上，该功能通过调用操作系统提供的API来获取CPU信息，并通过MCP协议将数据格式化后传输给客户端。

动态内存使用情况

mcp-monitor 通过 get_memory_info 工具提供系统的虚拟内存和交换内存使用情况。LLM可以利用这些信息来避免因内存不足而导致的崩溃或性能下降。例如，如果LLM检测到可用内存较低，它可以主动释放不再使用的资源，或者调整自身的内存使用策略。这对于长时间运行且内存需求不确定的AI应用尤其重要。通过实时监控内存使用情况，LLM可以更好地管理自身资源，并确保系统的稳定运行。在技术实现上，该功能通过读取操作系统的内存统计信息，并将这些信息转换为易于理解的格式，通过MCP协议提供给客户端。

精确磁盘I/O监控

mcp-monitor 提供了 get_disk_info 工具，用于监控磁盘的使用情况、分区信息以及I/O统计数据。LLM可以利用这些信息来优化数据读写操作，并及时发现潜在的磁盘瓶颈。例如，在进行大规模数据处理时，LLM可以监控磁盘I/O，如果发现某个磁盘分区的I/O负载过高，则可以选择将数据分散到其他磁盘上，从而提高整体性能。path 参数允许LLM指定要查询的磁盘路径，all_partitions 参数则允许LLM获取所有分区的详细信息。这项功能对于需要频繁读写磁盘数据的AI模型至关重要，可以帮助模型更好地管理存储资源，并提高数据处理效率。在技术实现上，该功能通过调用操作系统提供的磁盘管理API来获取磁盘信息，并通过MCP协议将数据格式化后传输给客户端。

技术实现

mcp-monitor 的核心在于其与MCP协议的无缝集成。它以标准输入/输出模式运行，并使用JSON格式进行数据交换，这使得它可以轻松地与任何支持MCP协议的客户端进行通信。这种设计简化了集成过程，并允许开发者快速地将系统监控功能添加到他们的AI模型中。此外，mcp-monitor 使用Go语言编写，这使得它具有良好的跨平台性和性能。通过定期更新和维护，mcp-monitor 能够适应不断变化的系统环境，并提供可靠的监控服务。