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🔌 MCP 🤖 Agent 🐳 Docker 💻 CLI 🔗 REST API 🧬 Embedding 🧠 Claude

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MCP工具

Unraid MCP工具

Q: unraid-mcp 如何安装和开始使用？

访问 unraid-mcp 的 GitHub 仓库或官方网站，按照 README 文档中的步骤安装依赖并运行。通常需要 Python 3.8+ 或 Node.js 16+ 基础环境。

Q: unraid-mcp 是否免费？许可证是什么？

unraid-mcp 完全免费，采用 MIT 许可证开源发布，任何人都可以免费使用、修改和分发。

Q: unraid-mcp 适合哪些用户使用？

unraid-mcp 主要面向有一定技术基础的用户，包括开发者、数据分析师、AI 工程师等专业人士。

Q: unraid-mcp 的社区活跃度和项目维护状况如何？

unraid-mcp 在 GitHub 上已获得 81 个 Star，处于积极发展阶段，社区在持续扩大。

基于 Python · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具

英文名：unraid-mcp

⭐ 81 Stars 🍴 32 Forks 💻 Python 📄 MIT 🏷 AI 8.0分

8.0AI 综合评分

mcpunraidgraphqlpython

⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明 📺 TG 频道

✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 强烈推荐：Unraid MCP工具是一款优质的MCP工具。AI 综合评分 8.0 分，在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的MCP工具解决方案，这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析

Unraid MCP工具是一款基于 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 Unraid MCP工具，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。Unraid MCP工具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 Unraid MCP工具评为 AI 评分 8.0 分，属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

通过GraphQL API查询、监控和管理Unraid服务器

Unraid MCP工具是一款遵循 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

⭐ 81

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

8.0 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」。

通过GraphQL API查询、监控和管理Unraid服务器

📌 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/jmagar/unraid-mcp

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

# 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 Unraid MCP工具 执行以下任务...
Claude: [自动调用 Unraid MCP工具 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": {
    "unraid_mcp__": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "unraid-mcp"],
      "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 40/100 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。

Unraid

A monorepo of Unraid tooling: two MCP servers (Python and Rust) and three Unraid OS plugins, plus the Claude/Codex agent integrations that surface them.

Repo name. This repo was renamed unraid-mcp → unraid on 2026-07-27, and the former standalone runraid and incus-unraid repos were merged in here. The old GitHub name still redirects, so existing plugin install/update URLs keep working. The PyPI package, the container image, the Claude plugin, and the Unraid .plg are all still named unraid-mcp — only the repo changed.

Install the agent plugins (one marketplace command, two manifests)

/plugin marketplace add dinglebear-ai/unraid
/plugin install unraid-mcp@unraid-mcp   # Python server
/plugin install runraid@unraid-mcp      # Rust server

The @unraid-mcp suffix is the marketplace name declared in .claude-plugin/marketplace.json, not the repo name — it stays unraid-mcp even though the repo is now dinglebear-ai/unraid.

Both plugins are published from a single repo. Claude reads .claude-plugin/marketplace.json; Codex reads .agents/plugins/marketplace.json. meta-ci.yml asserts the two list the same plugin set, so they cannot drift.

marketplace add accepts the owner/repo shorthand (or a full git URL / local path). After install, Claude Code prompts for the connection settings (the plugin's userConfig).

unraid-py quickstart (Python MCP server)

The Python server is the flagship. Full documentation — installation, Claude Code / Codex / Gemini setup, configuration, authentication, guardrails, and the tool surface — lives in unraid-py/README.md and unraid-py/docs/. It publishes to PyPI as unraid-mcp (import package unraid_mcp) and launches with uvx unraid-mcp.

unraid-rs quickstart (Rust MCP server + CLI)

cd unraid-rs && cargo build --release      # → target/release/runraid
runraid setup plugin-hook                  # writes ~/.unraid/.env
runraid array                              # CLI
runraid serve mcp                          # MCP over HTTP on :40010

Env var	Purpose
`UNRAID_API_URL`	Unraid GraphQL endpoint (required)
`UNRAID_API_KEY`	`x-api-key` for the Unraid API (required)
`UNRAID_API_SKIP_TLS_VERIFY`	Accept a self-signed Unraid cert (default `false`)
`UNRAID_RMCP_HOST` / `UNRAID_RMCP_PORT`	MCP bind address (default `0.0.0.0:40010`)
`UNRAID_RMCP_TOKEN`	Static bearer token for `/mcp`
`UNRAID_RMCP_AUTH_MODE`	`bearer` (default) or `oauth`

Full list and the OAuth variables: unraid-rs/CLAUDE.md.

Not read-only. The Rust server exposes both queries and mutations. Read actions need the unraid:read scope; mutating actions (VM and Docker lifecycle, array start/stop, notification writes) need unraid:admin.

Components

Path	What it is	Toolchain	Build / test
[`unraid-py/`](unraid-py/)	unraid-mcp — Python MCP server (GraphQL), the flagship. Published to PyPI as `unraid-mcp`.	Python / uv / hatchling	`cd unraid-py && uv run pytest && uv build --wheel`
[`unraid-rs/`](unraid-rs/)	runraid — Rust MCP server + CLI (single static binary). Crate `unraid-rmcp` on crates.io, plus a legacy npm wrapper of the same name.	Rust / cargo	`cd unraid-rs && cargo fmt --check && cargo clippy --all-targets --features test-support -- -D warnings && cargo test`
[`plugins/mcp/`](plugins/mcp/)	Unraid OS plugin that ships the Rust `runraid` MCP server onto an Unraid box.	shell `.plg` + Rust + Vue	`bash plugins/mcp/scripts/build-txz.sh <ver> <runraid-binary>`
[`plugins/incus/`](plugins/incus/)	Unraid OS plugin running Incus system containers ("dev containers") firewalled off the LAN. Includes a NestJS/GraphQL `unraid-api` backend.	shell `.plg` + NestJS/Vue	`cd plugins/incus && ./scripts/verify-classic-package.sh && ./tests/classic-contract.sh`
[`plugins/codex/`](plugins/codex/)	Unraid OS plugin embedding a Codex chathead app-server.	shell `.plg` + React	`cd plugins/codex && ./tests/contract.sh`
[`agents/unraid-py/`](agents/unraid-py/)	Claude Code / Codex plugin (`name: unraid-mcp`) for the Python server.	—	—
[`agents/unraid-rs/`](agents/unraid-rs/)	Claude Code / Codex plugin (`name: runraid`) for the Rust server.	—	—

Plugin credentials need no manual step

The agent plugins ship no Claude Code hooks, and none are needed: both .mcp.json files map your plugin settings into the server environment directly via ${user_config.*}. agents/unraid-rs wires 10 keys (endpoint, API key, TLS skip, bearer token, four OAuth vars); agents/unraid-py wires UNRAID_API_URL and UNRAID_API_KEY. Set them in plugin settings and the server picks them up on next launch.

Optional, for non-plugin installs (systemd, Docker) that want ~/.unraid/.env written to disk:

runraid setup plugin-hook          # or: npx -y @dinglebear/unraid setup plugin-hook

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-07-08

英文原文章节由系统翻译为中文摘要，便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。

📌 简介

unraid-mcp 是一个基于 GraphQL 的 MCP server，专为 Unraid 系统设计。它通过 HTTP 和 WebSocket 协议将 MCP tool 调用转换为 Unraid GraphQL 的查询（Queries）与变更（Mutations）。该服务器提供统一的 `unraid` 工具接口，通过 `action` 和 `subaction` 参数进行路由，不仅支持系统巡检、管理操作及破坏性操作，还能利用 WebSocket 订阅功能实现实时遥测数据的流式传输。

🛠 安装步骤（Docker/pip/源码）

本项目推荐使用 Docker 进行部署。您可以通过运行 `docker compose up -d` 命令快速启动服务。部署完成后，该服务将作为一个 MCP server 运行，为您的 AI 助手提供对 Unraid 系统的控制能力。

🚀 使用教程

在集成 Claude 等支持 MCP 的客户端后，您可以通过 Python 风格的函数调用来管理 Unraid。例如，使用 `unraid(action="docker", subaction="list")` 列出容器，或使用 `unraid(action="docker", subaction="stop", container_id="plex")` 来停止特定的 Docker 容器。所有操作均通过统一的工具入口进行分发。

⚙️ 配置说明（含 MCP / env）

在使用前，请务必根据 `.env.example` 创建 `.env` 配置文件（可运行 `just setup` 自动完成）。必须配置 `UNRAID_API_URL`（Unraid GraphQL 端点）和 `UNRAID_API_KEY`（在 Unraid 设置中生成的 API 密钥）。此外，可以通过 `UNRAID_MCP_TRANSPORT` 指定传输协议，支持 `streamable-http`、`stdio` 或已弃用的 `sse`。

🔌 API 说明

该工具的 API 接口通过 `action` 和 `subaction` 参数进行功能路由。对于涉及破坏性操作（如删除或重启）的 subaction，包含一个 `confirm` 布尔参数以确保安全。其他参数如 `device_id`、`disk_id` 或 `correct` 会根据具体的 GraphQL 路径（如 `system/ups_device` 或 `array/parity_start`）进行动态传递。

🔄 工作流/模块

本项目提供了针对特定任务的自动化工作流示例，例如校验校验（Parity check）流程。开发者可以结合 `array/parity_status` 检查状态，并使用 `array/parity_start` 启动校验任务。配合 `live/parity_progress` 订阅功能，可以实时监控校验进度，实现高度自动化的 Unraid 维护任务。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-06-19

高质量的Unraid服务器管理工具

📚 实用指南（长尾问题）

适合谁

需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
跨境业务、多语言内容运营团队

最佳实践

配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行

常见错误

API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境

部署方案

Docker：unraid-mcp 提供官方镜像，docker compose up 一键启动
云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台

⚡ 核心功能

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

👥 适合谁

需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
跨境业务、多语言内容运营团队

⭐ 最佳实践

配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行

⚠️ 常见错误

API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境

👥 适合人群

Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师

🎯 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

⚖️ 优点与不足

✅ 优点

+MIT 协议，可免费商用
+标准化 MCP 协议，生态互联性强
+与 Claude 官方生态无缝对接
+即插即用，配置简单快捷

⚠️ 不足

−依赖 Claude 客户端，非 Claude 用户无法使用
−MCP 协议仍在持续演进，接口可能变更
−需要一定的配置步骤

⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台，本页面信息基于公开数据整理，不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

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❓ 常见问题 FAQ

unraid-mcp 是什么工具？−

unraid-mcp 是一款Python开发的AI辅助工具。开源MCP工具：Query, monitor, and manage Unraid servers via GraphQL API through MCP tools. Sup。⭐81 · Python 主要应用场景包括：管理Unraid服务器。

unraid-mcp 如何安装和开始使用？+

unraid-mcp 是否免费？许可证是什么？+

unraid-mcp 适合哪些用户使用？+

unraid-mcp 的社区活跃度和项目维护状况如何？+

MCP 是什么？和普通 API 有什么区别？+

我需要编程基础才能使用这个 MCP 工具吗？+

这个工具支持 Claude Code 吗？还是只有 Claude Desktop？+

💡 AI Skill Hub 点评

总体来看，Unraid MCP工具是一款质量优秀的MCP工具，在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态，建议收藏备用，结合自身场景选择合适时机引入使用。

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✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载，无需跳转 GitHub

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🌐 原始信息

原始名称	`unraid-mcp`
原始描述	开源MCP工具：Query, monitor, and manage Unraid servers via GraphQL API through MCP tools. Sup。⭐81 · Python
Topics	`mcpunraidgraphqlpython`
GitHub	https://github.com/jmagar/unraid-mcp
License	MIT
语言	Python

🔗 原始来源

🐙 GitHub 仓库 https://github.com/jmagar/unraid-mcp

收录时间：2026-06-19 · 更新时间：2026-06-20 · License：MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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