mcp-nutanix 是一款 MCP 服务器，旨在通过大型语言模型 (LLM) 实现与 Nutanix Prism Central API 的交互。它允许 LLM 连接到 Prism Central 实例，并列出和检索各种资源（如虚拟机、集群和主机）的详细信息。通过 Prism Go Client 与 Prism Central 通信，并利用 MCP Go 库实现 Model Context Protocol。开发者可以使用此工具，让 LLM 能够访问 Nutanix 环境中的实时数据，从而实现更智能的自动化和决策。核心价值在于简化了 LLM 与 Nutanix 基础设施的集成，使 AI 模型能够理解和操作 Nutanix 环境，从而提升运维效率和智能化水平。该解决方案通过标准的 MCP 协议与 AI 模型交互，支持资源 URI 访问，方便获取特定资源的 JSON 信息。

Prism Central 资源发现

mcp-nutanix 允许大型语言模型（LLM）通过 MCP 协议发现和列出 Nutanix Prism Central 中的各种资源，例如虚拟机（VM）、集群、主机和镜像等。LLM 可以利用这些信息来理解 Nutanix 环境的整体状态和配置。该功能通过调用 Prism Central API 来实现，并将返回的 JSON 数据转换为 LLM 可以解析的格式。这使得 LLM 能够基于 Nutanix 基础设施的实时信息做出更明智的决策。例如，LLM 可以根据 VM 的资源使用情况来优化工作负载分配，或者根据集群的健康状况来预测潜在的故障。

技术实现上，该功能依赖于 Prism Go Client 与 Prism Central 进行通信，并使用 MCP Go library 来实现 MCP 协议。资源列表以 JSON 格式返回，但当前实现不支持分页，因此大型资源列表可能会导致错误。

基于 URI 的资源访问

该功能允许 LLM 通过统一资源标识符（URI）访问 Nutanix Prism Central 中特定资源的详细信息。LLM 可以使用预定义的 URI 格式（例如 vm://{uuid}、cluster://{uuid}）来请求特定 VM、集群或主机的详细信息。mcp-nutanix 服务器会解析 URI，调用相应的 Prism Central API，并将返回的 JSON 数据传递给 LLM。这使得 LLM 能够深入了解特定资源的配置、状态和性能指标。例如，LLM 可以使用此功能来检索特定 VM 的 CPU 使用率、内存分配和网络配置，从而诊断性能问题或优化资源利用率。

技术实现上，该功能依赖于 Prism Go Client 与 Prism Central 进行通信，并使用 MCP Go library 来实现 MCP 协议。资源详细信息以 JSON 格式返回，但当前实现不支持分页，因此大型资源可能会导致错误。

LLM 的 Nutanix 环境感知

mcp-nutanix 赋予 LLM 理解和感知 Nutanix 环境的能力，使其能够执行更智能的任务。通过资源发现和基于 URI 的资源访问，LLM 可以获取 Nutanix 基础设施的实时信息，并将其用于各种目的。例如，LLM 可以用于自动化运维任务，例如故障排除、容量规划和安全审计。LLM 还可以用于构建智能监控仪表板，提供对 Nutanix 环境的全面可见性。此外，LLM 可以用于优化工作负载分配，提高资源利用率，并降低运营成本。

例如，一个使用场景是，LLM 可以根据 VM 的 CPU 使用率和内存分配情况，自动调整 VM 的资源配置，以确保最佳性能。另一个使用场景是，LLM 可以根据集群的健康状况，预测潜在的故障，并自动迁移 VM 到健康的集群，以避免服务中断。