📄 工具详情 ⚙️ 安装教程 📚 使用教程

能力标签

🔌 MCP 🤖 Agent 🔄 工作流 🐳 Docker 💻 CLI 🔗 REST API 🧠 Claude

🔌

MCP工具

ProxmoxMCP-Plus

基于 Python · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具

⭐ 213 Stars 🍴 55 Forks 💻 Python 📄 MIT 🏷 AI 7.5分

7.5AI 综合评分

mcpautomationhomelab

⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明

✦ AI Skill Hub 推荐

ProxmoxMCP-Plus 是 AI Skill Hub 本期精选MCP工具之一。综合评分 7.5 分，整体质量较高。我们推荐使用将其纳入你的 AI 工具库，帮助提升工作效率。

📚 深度解析

ProxmoxMCP-Plus 是一款基于 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源，旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口，目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 ProxmoxMCP-Plus，你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力，可以用自然语言直接操控该工具的功能，无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置，永久增强"——配置完成后，每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上，MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信，工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型，AI 可以按需调用。ProxmoxMCP-Plus 提供了结构化的工具调用接口，使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点，显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比，MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON，即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 ProxmoxMCP-Plus 评为 AI 评分 7.5 分，属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

ProxmoxMCP-Plus 是一款遵循 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议，它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务，实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用，都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发，极大提升生产效率。

GitHub Stars

⭐ 213

开发语言

Python

支持平台

Windows / macOS / Linux

维护状态

轻量级项目，按需更新

开源协议

MIT

AI 综合评分

7.5 分

工具类型

MCP工具

Forks

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理，如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

📌 核心特色

通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
提供结构化工具调用接口，显著降低 AI 集成复杂度
支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入，开箱即用
可与其他 MCP 工具组合叠加，构建完整 AI 工作站
轻量无侵入设计，不影响现有系统架构

🎯 主要使用场景

在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具，实现 AI 与系统的深度联动
通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务，代替繁琐手动操作
将多个 MCP 工具组合使用，构建个人专属 AI 工作站

以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成，实际以官方 README 为准。

安装命令

# 方式一：通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/RekklesNA/ProxmoxMCP-Plus

# 方式二：手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "proxmoxmcp-plus": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "proxmoxmcp-plus"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

📋 安装步骤说明

确认已安装 Node.js（v18 或以上版本）
打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
保存配置文件并重启 Claude 客户端
重启后，在对话中即可使用本工具

以下用法示例由 AI Skill Hub 整理，涵盖最常见的使用场景。

常用命令 / 代码示例

# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例：
用户: 请帮我用 ProxmoxMCP-Plus 执行以下任务...
Claude: [自动调用 ProxmoxMCP-Plus MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入："列出所有可用的 MCP 工具"

以下配置示例基于典型使用场景生成，具体参数请参照官方文档调整。

配置示例

// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "proxmoxmcp-plus": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "proxmoxmcp-plus"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效

📑 README 深度解析真实文档完整度 49/100 查看 GitHub 原文 →

以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理，保留代码块、表格与列表结构。

ProxmoxMCP-Plus

Control Proxmox VE from LLMs, AI agents, MCP clients, and OpenAPI tooling with one safer interface for VMs, LXCs, backups, snapshots, ISOs, container commands, and persistent long-running jobs.

<a href="#quick-start">Quick Start</a> | <a href="#demo">Demo</a> | <a href="#core-platform-capabilities">Capabilities</a> | <a href="#scenario-templates">Scenarios</a> | <a href="#documentation">Docs</a> | <a href="https://github.com/RekklesNA/ProxmoxMCP-Plus/wiki">Wiki</a>

ProxmoxMCP-Plus architecture and control flow

Platform Overview

ProxmoxMCP-Plus provides a unified Proxmox VE control surface in two forms:

MCP for Claude Desktop, Open WebUI, and other LLM or AI agent clients
OpenAPI for HTTP automation, dashboards, internal tools, and no-code workflows

Instead of stitching together raw Proxmox API calls, shell scripts, and custom glue code, the project consolidates core operational workflows in one interface:

VM and LXC lifecycle actions
snapshot create, rollback, and delete
backup and restore workflows
ISO download and cleanup
node, storage, and cluster inspection
SSH-backed container command execution with guardrails
persistent job tracking for async Proxmox tasks

Core Platform Capabilities

ProxmoxMCP-Plus provides a unified control surface for the operational tasks most teams actually need in Proxmox VE. The same server can expose these workflows to MCP clients for LLM and AI-agent use cases, and to HTTP consumers through the OpenAPI bridge.

Supported workflow areas:

Capability Area	Availability
VM create / start / stop / delete	Available
VM snapshot create / rollback / delete	Available
Backup create / restore	Available
ISO download / delete	Available
LXC create / start / stop / delete	Available
Container SSH-backed command execution	Available
Container authorized_keys update	Available
Persistent job store for long tasks	Available
MCP job control tools (`list_jobs`, `get_job`, `poll_job`, `cancel_job`, `retry_job`)	Available
OpenAPI `/jobs` endpoints with explicit status codes	Available
Local OpenAPI `/livez`, `/readyz`, `/health`, and schema	Available
Docker native MCP Streamable HTTP at `/mcp`	Available
Docker image build and `/livez`	Available

Validation and contract entry points in this repository:

pytest -q --cov=proxmox_mcp --cov-report=term-missing --cov-fail-under=60
ruff check .
mypy src --ignore-missing-imports
pip-audit -r requirements.txt
tests/integration/test_real_contract.py
tests/scripts/run_real_e2e.py

tests/scripts/run_real_e2e.py now prefers proxmox-config/config.live.json or PROXMOX_MCP_E2E_CONFIG. This avoids accidentally running live checks against a machine-specific default config.json.

Quick Start

Demo

This demo is a direct terminal recording of qwen/qwen3.6-plus driving a live MCP session in English against a local Proxmox lab. It shows natural-language control flowing through MCP tools to create and start an LXC, execute a container command, and confirm the authenticated HTTP /health surface.

Recorded demo gif

Watch the MP4 version

3. Run the HTTP/OpenAPI surface

export PROXMOX_API_KEY="${PROXMOX_API_KEY:-$(openssl rand -hex 32)}"
docker compose up -d
curl -f http://localhost:8811/livez
curl -f -H "Authorization: Bearer $PROXMOX_API_KEY" http://localhost:8811/health
curl -H "Authorization: Bearer $PROXMOX_API_KEY" http://localhost:8811/openapi.json

For local unauthenticated development only, set PROXMOX_ALLOW_NO_AUTH=true.

OpenAPI Job Routes

When the OpenAPI proxy is enabled and a local JobStore is available, these routes are exposed directly:

Path	Method	Purpose	Success Codes
`/jobs`	`GET`	list persisted jobs	`200`
`/jobs/{job_id}`	`GET`	fetch one job, optional `refresh=true`	`200`
`/jobs/{job_id}/poll`	`POST`	refresh status from Proxmox	`200`
`/jobs/{job_id}/cancel`	`POST`	request cancellation	`202`
`/jobs/{job_id}/retry`	`POST`	replay a stored retry recipe	`202`