Performance Co-Pilot

pcp-mcp

Performance Co-Pilot (PCP) のメトリクスを扱う MCP サーバーです。

Model Context Protocol 経由で、CPU、メモリ、ディスク I/O、ネットワーク、プロセスなどのシステムパフォーマンスメトリクスをクエリできます。

📖 完全なドキュメント | 🚀 はじめに

🚀 クイックスタート（インストール不要）

uvx を使ってすぐに実行できます。インストールは不要です。

uvx pcp-mcp

または、グローバルツールとして継続的に使えるようインストールします。

uvx tool install pcp-mcp
pcp-mcp

📦 インストール

pip install pcp-mcp

uv を使うこともできます。

uv add pcp-mcp

📋 要件

• Python：3.10+
• PCP：pmcd と pmproxy が実行中の Performance Co-Pilot

  # 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
  

⚙️ 設定

環境変数で設定します。

変数	説明	デフォルト
PCP_HOST	pmproxy のホスト	localhost
PCP_PORT	pmproxy のポート	44322
PCP_TARGET_HOST	監視対象の pmcd ホスト	localhost
PCP_USE_TLS	pmproxy に HTTPS を使用するかどうか	false
PCP_TLS_VERIFY	TLS 証明書を検証するかどうか	true
PCP_TLS_CA_BUNDLE	カスタム CA バンドルのパス	（任意）
PCP_TIMEOUT	リクエストのタイムアウト（秒）	30
PCP_USERNAME	HTTP ベーシック認証のユーザー名	（任意）
PCP_PASSWORD	HTTP ベーシック認証のパスワード	（任意）
PCP_ALLOWED_HOSTS	host パラメーターで許可するホスト指定	（任意）

🎯 使い方

localhost を監視する（デフォルト）

pcp-mcp

リモートホストを監視する

PCP_TARGET_HOST=webserver1.example.com pcp-mcp

または、CLI フラグを使用します。

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

リモート pmproxy に接続する

PCP_HOST=metrics.example.com pcp-mcp

SSE トランスポートを使用する

pcp-mcp --transport sse

🔌 MCP クライアントの設定

Claude Desktop

~/.config/claude/claude_desktop_config.json に追加します。

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

リモート監視の場合：

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

💡 uvx を使うと、pcp-mcp をインストールする必要はありません。PyPI から直接実行されます。

🛠️ 利用可能なツール

システム監視

• get_system_snapshot - システムの瞬時の概要（CPU、メモリ、ディスク、ネットワーク、負荷）
• get_process_top - CPU、メモリ、I/O の使用量別に上位のプロセスを表示
• query_metrics - 指定した PCP メトリクスの現在値を取得
• search_metrics - 名前のパターンから利用可能なメトリクスを検索
• describe_metric - メトリクスの詳細なメタデータを取得

クエリの例

"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")

💡 ユースケース

パフォーマンスのトラブルシューティング

Claude に次のように尋ねます。

• 「現在のシステムパフォーマンスを分析して、ボトルネックを特定して」
• 「ディスク I/O がこんなに高いのはなぜ？」
• 「最も多くの CPU を消費しているプロセスはどれ？」

システム監視

• 「本番サーバーのヘルスチェックをして」
• 「直近 1 分間の CPU 使用率を比較して」
• 「eth0 のネットワークトラフィックを監視して」

キャパシティプランニング

• 「メモリ使用率の傾向は？」
• 「すべてのファイルシステムのディスク使用量を表示して」
• 「プロセスのリソース消費パターンを分析して」

🏗️ アーキテクチャ

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

• pcp-mcp：MCP ツール経由で PCP メトリクスを公開する FastMCP サーバー
• pmproxy：PCP の REST API サーバー（デフォルトではポート 44322 で実行）
• pmcd：PCP メトリクスコレクターデーモン
• リモート監視：PCP_TARGET_HOST を設定すると、pmproxy 経由で別の pmcd インスタンスにクエリできます

🔧 開発

# 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

📖 ドキュメント

完全なドキュメントは https://major.github.io/pcp-mcp にあります。

📄 ライセンス

MIT