关于 Command Execution MCP Server for Claude Desktop
供 Claude Desktop 使用的本地命令执行 MCP 服务,可在安全检查、目录选择、执行时限和输出大小限制下运行 Shell 命令,并附带问候演示工具。
主要功能
- 01执行 Shell 命令
- 02安全检查拦截危险命令
- 03选择工作目录
- 04执行限时 30 秒且输出上限 1 MB
- 05问候演示工具
适用场景
- 01通过 Claude Desktop 运行非交互式 Shell 命令
- 02将命令限定在指定目录中
- 03在 Claude 中查看命令输出和错误
MCP 相关
向 Claude Desktop 等 MCP 客户端提供 `execute-command` 和 `simple-hello` 工具。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
暂未收录安装方式
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
还没有获取到工具列表
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
面向 Claude Desktop 的命令执行 MCP 服务
概述
命令执行 MCP(Model Context Protocol)服务是一种安全、受控的工具,可让 Claude 直接在本地系统上执行 shell 命令。此服务通过 Claude 的界面提供了一种安全灵活的方式,让你与计算机的命令行进行交互。
主要功能
- 安全执行命令:运行 shell 命令,并内置安全检查
- 支持工作目录:在指定目录中执行命令
- 跨平台兼容:适用于 macOS 和其他类 Unix 系统
- 全面的错误处理:针对命令执行提供详细反馈
- 超时和缓冲区限制:防止命令失控或过度占用资源
安全措施
此服务实现了多层安全机制:
-
阻止危险命令
- 阻止执行
rm -rf、sudo等可能有害的命令 - 阻止可能危及系统完整性的命令
- 阻止执行
-
执行限制
- 最长执行时间:30 秒
- 最大输出缓冲区:1MB
- 验证工作目录是否存在
支持的工具
1. execute-command
执行 shell 命令,可选指定工作目录。
参数:
command(必填):要执行的 shell 命令workingDirectory(可选):指定执行命令的目录
Claude 中的使用示例:
execute-command with command="ls -la" and workingDirectory="/Users/yourusername/Documents"
2. simple-hello
用于演示的基础工具,可返回问候语。
参数:
name(可选):问候对象的名称(默认为 “World”)
Claude 中的使用示例:
simple-hello with name="Claude"
安装
1. 前置条件
- Node.js(v16 或更高版本)
- Claude Desktop
- npm(Node 包管理器)
2. 安装依赖项
cd /path/to/command-execution-tool
npm install @modelcontextprotocol/sdk
3. Claude Desktop 配置
将以下内容添加到 Claude Desktop 配置文件中:
位置:
- macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
配置块:
{
"mcpServers": {
"command-execution": {
"command": "node",
"args": [
"/full/path/to/command-execution-tool.js"
],
"env": {
"NODE_OPTIONS": "--no-deprecation"
}
}
}
}
**重要提示:**将 /full/path/to/command-execution-tool.js 替换为脚本的实际路径。
使用指南
- 谨慎使用:只运行你了解的命令
- 安全优先:此工具会阻止明显危险的命令
- 工作目录:指定工作目录,以便更可控地执行命令
限制
- 不支持交互式命令
- 命令最长执行时间为 30 秒
- 输出限制为 1MB
- 某些系统关键命令会被阻止
参与贡献
欢迎贡献!请在 GitHub 仓库中提交拉取请求或创建议题。
许可证
MIT 许可证
支持
如有问题或功能请求,请提交 GitHub 议题。
评论
支持 Markdown
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。