🖥️ Shell MCP Server について
Shell MCP Server は、Claude AI 向けに指定したディレクトリ内でのみ shell コマンドを実行する MCP サーバーです。AI にコマンドライン操作を任せつつ、実行範囲を制限したい開発者に向いています。ディレクトリの分離、シェルの設定、タイムアウト制御を備えます。
主な機能
- 01許可されたディレクトリ内でのコマンド実行
- 02bash、sh、cmd、powershell に対応
- 03コマンドのタイムアウト設定
- 04Unix と Windows で動作
- 05作業ディレクトリのパス検証
活用シーン
- 01プロジェクトディレクトリで git の状態を確認する
- 02アシスタントからファイルと内容を検索する
- 03Windows で PowerShell によりシステム情報を取得する
MCP 対応
本プロジェクトは MCP サーバーであり、設定された ディレクトリとシェルに限定して shell コマンド実行機能を MCP クライアントに公開します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
🖥️ Shell MCP サーバー
🚀 Shell MCP サーバーを使って、AI アプリケーションに安全なシェルコマンド実行機能を追加しましょう!Model Context Protocol 向けに構築されています。
✨ 特長
- 🔒 安全な実行 - コマンドは指定されたディレクトリ内でのみ実行されます
- 🐚 複数のシェル - bash、sh、cmd、powershell に対応
- ⏱️ タイムアウト制御 - 長時間実行されるコマンドを自動的に終了します
- 🌍 クロスプラットフォーム - Unix と Windows の両システムで動作します
- 🛡️ デフォルトで安全 - ディレクトリとシェルの検証機能を内蔵しています
🚀 クイックスタート
インストール
# Using pip
pip install shell-mcp-server
# Using uv (recommended)
uv pip install shell-mcp-server
🔌 Claude Desktop との連携
シェルコマンドの実行を有効にするには、Claude Desktop の設定に以下を追加します。
📝 クリックして設定を表示
{
"mcpServers": {
"shell-mcp-server": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/path/to/shell-mcp-server",
"run",
"shell-mcp-server",
"/path/to/allowed/dir1",
"/path/to/allowed/dir2",
"--shell", "bash", "/bin/bash",
"--shell", "zsh", "/bin/zsh"
]
}
}
}
🎮 使用例
基本的なファイル操作
# List directory contents
result = execute_command(
command="ls -la",
shell="bash",
cwd="/path/to/project"
)
# Find files by pattern
result = execute_command(
command="find . -name '*.py'",
shell="bash",
cwd="/path/to/project"
)
プロジェクト管理
# Git operations
result = execute_command(
command="git status && git diff",
shell="bash",
cwd="/path/to/repo"
)
# Package management
result = execute_command(
command="pip list --outdated",
shell="bash",
cwd="/path/to/python/project"
)
システム情報
# Resource usage
result = execute_command(
command="df -h && free -h",
shell="bash",
cwd="/path/to/dir"
)
# Process monitoring
result = execute_command(
command="ps aux | grep python",
shell="bash",
cwd="/path/to/dir"
)
ファイル処理
# Search file content
result = execute_command(
command="grep -r 'TODO' .",
shell="bash",
cwd="/path/to/project"
)
# File manipulation
result = execute_command(
command="awk '{print $1}' data.csv | sort | uniq -c",
shell="bash",
cwd="/path/to/data"
)
Windows 固有の例
# List processes
result = execute_command(
command="Get-Process | Where-Object {$_.CPU -gt 10}",
shell="powershell",
cwd="C:\\path\\to\\dir"
)
# System information
result = execute_command(
command="systeminfo | findstr /B /C:'OS'",
shell="cmd",
cwd="C:\\path\\to\\dir"
)
⚙️ 設定
コマンドライン引数で動作を設定します。
| 引数 | 説明 |
|---|---|
directories | 📁 許可するディレクトリのリスト |
--shell name path | 🐚 シェルの指定(名前とパス) |
環境変数:
COMMAND_TIMEOUT:⏱️ 最大実行時間(秒単位、デフォルト:30)
🛡️ セキュリティ機能
- 🔐 ディレクトリの分離:コマンドは指定されたディレクトリ内でのみ実行できます
- 🔒 シェルの制御:設定されたシェルのみ使用できます
- ⏰ タイムアウト保護:すべてのコマンドに設定可能なタイムアウトがあります
- 🛑 パスの検証:作業ディレクトリを検証し、パストラバーサル攻撃を防ぎます
- 👤 権限の分離:コマンドはサーバープロセスと同じ権限で実行されます
🛠️ 開発
開発環境をセットアップします。
# Create and activate virtual environment
uv venv
source .venv/bin/activate
# Install development dependencies
uv pip install -e ".[test]"
# Run tests
python -m pytest
# Run tests with coverage
python -m pytest --cov=shell_mcp_server
🤝 コントリビューション
コントリビューションを歓迎します!お気軽に次のことを行ってください。
- 🐛 バグを報告する
- 💡 機能を提案する
- 🔧 プルリクエストを送る
- 📚 ドキュメントを改善する
📜 ライセンス
MIT ライセンスの詳細については、LICENSE を参照してください。
🌟 安全なシェルアクセスで AI を強化しましょう! 🌟
Model Context Protocol 向けに構築 | MCP コミュニティの ❤️ を込めて作られました
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コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。