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coolify-mcp MCP工具
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MCP工具

coolify-mcp MCP工具

基于 TypeScript · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名：coolify-mcp
⭐ 372 Stars 🍴 52 Forks 💻 TypeScript 📄 MIT 🏷 AI 8.2分
8.2AI 综合评分
MCP服务器自托管DevOps容器部署Coolify集成
⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明 📺 TG 频道
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估，coolify-mcp MCP工具 获评「强烈推荐」。这款MCP工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色，AI 评分 8.2 分，适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

coolify-mcp 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 coolify-mcp 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。coolify-mcp 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 coolify-mcp MCP工具 评为 AI 评分 8.2 分，属于同类工具中的优质选择。

📋 工具概览

MCP服务器集成工具，提供42个优化命令与接口，专为Coolify自托管PaaS平台设计。支持应用部署、配置管理、容器编排等全栈DevOps操作，适合云原生开发者和自托管运维人员快速管理基础设施。

coolify-mcp 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
⭐ 372
开发语言
TypeScript
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
8.2 分
工具类型
MCP工具
Forks
52

📖 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」。

MCP服务器集成工具，提供42个优化命令与接口，专为Coolify自托管PaaS平台设计。支持应用部署、配置管理、容器编排等全栈DevOps操作，适合云原生开发者和自托管运维人员快速管理基础设施。

coolify-mcp 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。

📌 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/StuMason/coolify-mcp

# 方式二：手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "coolify-mcp-mcp--": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "coolify-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
  1. 确认已安装 Node.js（v18 或以上版本）
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 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 coolify-mcp MCP工具 执行以下任务...
Claude: [自动调用 coolify-mcp 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": {
    "coolify-mcp_mcp__": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "coolify-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 75/100 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。

Coolify MCP Server

npm version npm downloads License: MIT Node.js Version TypeScript CI codecov

The most comprehensive MCP server for Coolify - 42 optimized tools, smart diagnostics, documentation search, and batch operations for managing your self-hosted PaaS through AI assistants.

📖 Docs: coolify-mcp.stumason.dev — install guide, quickstart, full tools reference, MCP primer, Coolify API gotchas, contributing guide, and the public v3 roadmap.

A Model Context Protocol (MCP) server for Coolify, enabling AI assistants to manage and debug your Coolify instances through natural language.

Features

This MCP server provides 42 token-optimized tools for debugging, management, and deployment:

CategoryTools
**Infrastructure**get_infrastructure_overview, get_mcp_version, get_version, system (health, list_resources, enable/disable API)
**Diagnostics**diagnose_app, diagnose_server, find_issues
**Batch Operations**restart_project_apps, bulk_env_update, stop_all_apps, redeploy_project
**Servers**list_servers, get_server, validate_server, server_resources, server_domains
**Projects**projects (list, get, create, update, delete via action param)
**Environments**environments (list, get, create, delete via action param)
**Applications**list_applications, get_application, application (CRUD + delete_preview), application_logs
**Databases**list_databases, get_database, database (create 8 types, delete), database_backups (CRUD schedules, executions incl. delete)
**Services**list_services, get_service, service (create, update, delete)
**Control**control (start/stop/restart for apps, databases, services)
**Env Vars**env_vars (CRUD + bulk_update for application, service, and database env vars)
**Storages**storages (list, create, update, delete persistent/file storages for apps, databases, services)
**Scheduled Tasks**scheduled_tasks (list, create, update, delete, list_executions for apps and services)
**Deployments**list_deployments, deploy, deployment (get, cancel, list_for_app)
**Private Keys**private_keys (list, get, create, update, delete via action param)
**GitHub Apps**github_apps (list, get, create, update, delete, list_repos, list_branches)
**Teams**teams (list, get, get_members, get_current, get_current_members)
**Cloud Tokens**cloud_tokens (Hetzner/DigitalOcean: list, get, create, update, delete, validate)
**Hetzner Cloud**hetzner (list_locations, list_server_types, list_images, list_ssh_keys, create_server)
**Documentation**search_docs (full-text search across Coolify docs)

Prerequisites

  • Node.js >= 18
  • A running Coolify instance (tested with v4.0.0-beta.460)
  • Coolify API access token (generate in Coolify Settings > API)

Installation

Getting Started

Give me an overview of my infrastructure
Show me all my applications
What's running on my servers?

Project Setup

Create a new project called "my-app"
Create a staging environment in project {uuid}
Deploy my app from private GitHub repo org/repo on branch main
Deploy nginx:latest from Docker Hub
Deploy from public repo https://github.com/org/repo

Clone and install

git clone https://github.com/stumason/coolify-mcp.git cd coolify-mcp npm install

Build

npm run build

Deployments

  • list_deployments - List running deployments (returns summary)
  • deploy - Deploy by tag or UUID
  • deployment - Manage deployments with action: get|cancel|list_for_app (supports lines and page params for paginated log output with logs_meta)

Example Prompts

Environment Variables

VariableRequiredDefaultDescription
COOLIFY_ACCESS_TOKENYes-Your Coolify API token
COOLIFY_BASE_URLNohttp://localhost:3000Your Coolify instance URL

Environments

  • environments - Manage environments with action: list|get|create|delete

Response Size Comparison

EndpointFull ResponseSummary ResponseReduction
list_applications~170KB~4.4KB**97%**
list_services~367KB~1.2KB**99%**
list_servers~4KB~0.4KB**90%**
list_application_envs~3KB/var~0.1KB/var**97%**
deployment get~13KB~1KB**92%**
deployment list_for_app~1MB~4KB**99.6%**
🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-09
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

Coolify MCP 服务概述：该项目提供了 42 个 token 优化工具，用于调试、管理和部署。

⚡ 功能介绍

Coolify MCP 服务功能：提供了 42 个 token 优化工具，用于调试、管理和部署，包括基础设施、应用程序和服务器等方面。

📋 环境依赖

环境依赖与系统要求：Node.js >= 18、Coolify 实例（测试版本为 v4.0.0-beta.460）和 Coolify API 访问令牌。

🛠 安装步骤（Docker/pip/源码）

安装步骤：创建新项目、创建环境、部署应用程序等。

🚀 使用教程

使用教程：使用 Coolify MCP 服务的示例提示，包括获取基础设施概览、列出应用程序、获取应用程序详细信息等。

⚙️ 配置说明（含 MCP / env）

配置说明：Coolify API 访问令牌、Coolify 实例 URL 等环境变量。

🔄 工作流/模块

工作流 / 模块说明：推荐的工作流程，包括获取基础设施概览、找到目标应用程序、获取应用程序详细信息和执行操作等。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-20

设计精良的MCP工具集，打通Claude与Coolify生态，42个预优化命令覆盖核心DevOps场景，TypeScript实现保证质量，社区活跃度良好。

📚 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
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
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
部署方案
  • Docker：coolify-mcp 提供官方镜像，docker compose up 一键启动
  • CLI：直接 npm install -g / pip install，命令行调用
  • 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
⭐ 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
⚠️ 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

👥 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

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一，可自由商用、修改、分发，仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ

提供MCP标准化接口，优化了42个常用工具，支持AI助手直接调用，降低集成复杂度
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评：coolify-mcp MCP工具 的核心功能完整，质量优秀。对于Claude Desktop / Claude Code 用户来说，这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用，再逐步推广。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ 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 coolify-mcp
原始描述 开源MCP工具：MCP server for Coolify — 42 optimized tools for managing self-hosted PaaS throug。⭐372 · TypeScript
Topics MCP服务器自托管DevOps容器部署Coolify集成
GitHub https://github.com/StuMason/coolify-mcp
License MIT
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/StuMason/coolify-mcp 🌐 官方网站  https://coolify-mcp.stumason.dev

收录时间：2026-05-18 · 更新时间：2026-05-19 · 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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