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Procm

Procm

本地服务
github.com/coder-ka开发工具521 周前更新

关于 Procm

Procm 是用于管理 AI 工作流所启动进程的 MCP 服务。它通过允许列表控制进程创建,并支持生命周期管理和日志读取。

主要功能

  1. 01按允许列表创建进程
  2. 02启动和重启进程
  3. 03停止并移除进程
  4. 04查看进程状态
  5. 05读取标准输出和错误

适用场景

  1. 01为 Agent 工作流运行开发服务器
  2. 02启动测试监听进程并查看输出

MCP 相关

通过 MCP 工具提供进程创建、生命周期管理、状态查看和日志读取;进程创建可限制为获准的命令和工作目录。

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。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"coder-ka-procm": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"procm-mcp"
]
}
}
}
启动命令npx -y procm-mcp

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npmprocm-mcp0.0.43

工具

11

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

此工具无需参数。

详细介绍

procm-mcp

用于进程管理的模型上下文协议(MCP)服务。

支持的功能

  • 安全且可自动化地创建进程
  • 终止时自动清理已创建的进程(例如退出 claude code 时)
  • 支持常见的进程管理功能:重启、删除、检查状态或检索进程的 stdout/stderr

使用这些功能,大模型可以启动开发服务器、docker-compose 或测试监视器等进程,并检查其输出以自动修复错误。

安装

npm i -D procm-mcp

.mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "procm-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["./node_modules/procm-mcp/build/index.js"],
      "env": {}
    }
  }
}

安全地创建进程

你可以允许大模型无需确认即可使用 start-process 工具,因为 procm-mcp 只允许创建白名单中的进程。

大模型会要求你使用 allow-start-process 工具,将特定的进程创建操作添加到白名单中。

允许某项进程创建操作后,只要命令和工作目录相同,就无需再确认。

我称之为“allow-x 模式”,它能兼顾 MCP 的安全性和易用性。

警告:不要允许大模型在未经确认的情况下使用 allow-start-process。这相当于“随你想做什么都行”。

工具

  • allow-start-process 允许创建特定进程
    • script(必需):允许执行的脚本/命令
    • args(可选):参数数组
    • cwd(可选):工作目录
  • start-process 使用指定的脚本和参数启动新进程
    • script(必需):要执行的脚本/命令
    • name(可选):进程的易读名称
    • args(可选):要传递给脚本的参数数组
    • cwd(必需):进程的工作目录
    • envs(可选):要为进程设置的环境变量
  • delete-process 按 ID 停止并移除进程。默认信号为 SIGTERM,但如果进程未退出,10 秒后将发送 SIGKILL(强制终止)。
    • id(必需):进程 ID
  • restart-process 按 ID 重启现有进程
    • id(必需):进程 ID
  • get-process-info 获取进程的详细信息
    • id(必需):进程 ID
  • list-processes 列出当前管理的所有进程
    • 无需参数
  • get-process-stdout 获取进程的 stdout 日志
    • id(必需):进程 ID
    • chunkCount(可选):要获取的最新日志条目数(默认值:10)
  • get-process-stderr 获取进程的 stderr 日志
    • id(必需):进程 ID
    • chunkCount(可选):要获取的最新日志条目数(默认值:10)

许可证

MIT

评论

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。