经 AI Skill Hub 精选评估,Zabbix MCP 获评「推荐使用」。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 7.5 分,适合有一定技术背景的用户使用。
轻量级Python MCP服务器,提供Zabbix JSON接口
Zabbix MCP 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。
轻量级Python MCP服务器,提供Zabbix JSON接口
Zabbix MCP 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。
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/mhajder/zabbix-mcp
# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"zabbix-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "zabbix-mcp"]
}
}
}
# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
# 安装后在 Claude 对话中直接使用 # 示例: 用户: 请帮我用 Zabbix MCP 执行以下任务... Claude: [自动调用 Zabbix MCP 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"
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
"mcpServers": {
"zabbix_mcp": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "zabbix-mcp"],
"env": {
// "API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}
// 保存后重启 Claude Desktop 生效
Zabbix MCP Server is a Python-based Model Context Protocol (MCP) server designed to provide advanced, programmable access to Zabbix monitoring data and management features. It exposes a modern API for querying, automating, and integrating Zabbix resources such as hosts, templates, triggers, items, problems, events, users, proxies, maintenance periods, and more. The server supports both read and write operations, robust security features, and is suitable for integration with AI assistants, automation tools, dashboards, and custom monitoring workflows.
git clone https://github.com/mhajder/zabbix-mcp.git cd zabbix-mcp uv sync --group dev
The easiest way to get started is to install from PyPI:
```sh
git clone https://github.com/mhajder/zabbix-mcp.git
cd zabbix-mcp
```sh
zabbix-mcp ```
Docker images are available on GitHub Packages for easy deployment.
```sh
For development with additional tools:
```sh
uv run prek install ```
docker pull ghcr.io/mhajder/zabbix-mcpo:latest ```
DISABLED_TAGS=
export ZABBIX_URL=https://zabbix.example.com/api_jsonrpc.php export ZABBIX_TOKEN=your-zabbix-api-token ```
4. Run the server:
sh
```env
ZABBIX_VERIFY_SSL=true ZABBIX_TIMEOUT=30 ZABBIX_SKIP_VERSION_CHECK=false
LOG_LEVEL=INFO
MCP_HTTP_BEARER_TOKEN= ```
configuration_export: Export Zabbix configurations to JSON or XMLconfiguration_import: Import Zabbix configurations from JSON or XMLThe server optionally supports Sentry for error tracking, performance monitoring, and debugging. Sentry integration is completely optional and only initialized if configured.
To enable Sentry monitoring, install the optional dependency:
```sh
SENTRY_TRACES_SAMPLE_RATE=1.0
SENTRY_SEND_DEFAULT_PII=true
SENTRY_ENVIRONMENT=production
SENTRY_RELEASE=1.2.3
SENTRY_PROFILE_SESSION_SAMPLE_RATE=1.0
SENTRY_PROFILE_LIFECYCLE=trace
SENTRY_ENABLE_LOGS=true ```
When enabled, Sentry automatically captures:
.env fileSentry is completely optional. If you don't set SENTRY_DSN, the server will run normally without any Sentry integration, and no monitoring data will be collected.
The server supports SSL certificate verification and custom timeout settings:
ZABBIX_VERIFY_SSL=true # Enable SSL certificate verification
ZABBIX_TIMEOUT=30 # Connection timeout in seconds
The server supports multiple transport mechanisms for the MCP protocol:
The default transport uses standard input/output for communication. This is ideal for local usage and integration with tools that communicate via stdin/stdout:
MCP_TRANSPORT=stdio
For network-based deployments, you can use HTTP with Server-Sent Events. This allows the MCP server to be accessed over HTTP with real-time streaming:
MCP_TRANSPORT=sse
MCP_HTTP_HOST=0.0.0.0 # Bind to all interfaces (or specific IP)
MCP_HTTP_PORT=8000 # Port to listen on
MCP_HTTP_BEARER_TOKEN=your-secret-token # Optional authentication token
When using SSE transport with a bearer token, clients must include the token in their requests:
curl -H "Authorization: Bearer your-secret-token" http://localhost:8000/sse
The HTTP Streamable transport provides HTTP-based communication with request/response streaming. This is ideal for web integrations and tools that need HTTP endpoints:
MCP_TRANSPORT=http
MCP_HTTP_HOST=0.0.0.0 # Bind to all interfaces (or specific IP)
MCP_HTTP_PORT=8000 # Port to listen on
MCP_HTTP_BEARER_TOKEN=your-secret-token # Optional authentication token
When using streamable transport with a bearer token:
curl -H "Authorization: Bearer your-secret-token" \
-H "Accept: application/json, text/event-stream" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}' \
http://localhost:8000/mcp
Note: The HTTP transport requires proper JSON-RPC formatting with jsonrpc and id fields. The server may also require session initialization for some operations.
For more information on FastMCP transports, see the FastMCP documentation.
ZABBIX_TOKEN=your-api-token
MCP_HTTP_HOST=0.0.0.0
api_version: Get Zabbix API version informationZabbix MCP Server 是一个基于 Python 开发的 Model Context Protocol (MCP) 服务端,旨在为开发者提供一种高度可编程的方式来访问 Zabbix 监控数据及管理功能。通过暴露现代化的 API,该服务能够实现对 Zabbix 资源(如 hosts、templates、triggers、items、problems、events、users、proxies 及维护周期等)的查询、自动化操作与深度集成,支持读写多种模式,是连接 AI 模型与 Zabbix 监控生态的理想桥梁。
本项目提供强大的核心功能与高级特性。核心功能涵盖了对 Zabbix 资源(如主机、模板、触发器、事件、告警等)的灵活过滤查询,并支持获取历史趋势数据、监控触发器状态及管理维护周期。高级特性方面,系统内置了 API 安全防护与速率限制(Rate limiting),支持 Read-only 只读模式以确保监控安全,并提供 Bearer token 认证、SSL/TLS 支持以及多种传输协议(STDIO、SSE、HTTP)。此外,还可选配 Sentry 错误追踪与工具搜索转换功能,以应对大规模工具集场景。
在部署前,请确保您的环境满足以下要求:系统需安装 Python 3.11 至 3.14 版本;必须能够访问 Zabbix Server(版本需为 5.4 及以上);并且您需要准备好有效的 Zabbix API token 或具备相应权限的用户凭据。建议使用 uv 工具进行开发依赖的管理与同步。
您可以根据使用场景选择不同的安装方式:若需快速部署,推荐直接通过 PyPI 进行安装;若需进行二次开发,请先从 GitHub 克隆仓库,并使用 `uv sync --group dev` 命令安装开发依赖;此外,为了方便在 Open WebUI 等环境中快速集成,我们也提供了预构建的 Docker 镜像 `ghcr.io/mhajder/zabbix-mcpo:latest`,实现开箱即用。
对于希望在 Open WebUI 中集成 Zabbix 能力的用户,推荐使用 Docker 方式运行。您可以通过 `docker pull` 获取官方镜像,并通过设置环境变量(如 `DISABLED_TAGS`)来灵活控制需要禁用的功能模块,从而实现精细化的功能裁剪与资源控制。
项目通过环境变量进行配置管理。您需要创建 `.env` 文件或在运行前通过 `export` 命令设置关键参数,包括 `ZABBIX_URL`(指向 Zabbix API 的 JSON-RPC 地址)和 `ZABBIX_TOKEN`(您的 Zabbix API 凭据)。对于 HTTP 服务,可以通过 `MCP_HTTP_HOST` 配置绑定地址,确保服务在指定的网络环境下安全运行。
本项目主要通过 Zabbix API 进行交互。对于 Zabbix 5.4+ 版本,推荐使用 `ZABBIX_TOKEN` 进行身份验证。API 接口设计遵循标准协议,并提供如 `api_version` 等基础信息查询接口,方便开发者实时获取 Zabbix API 的版本状态,确保集成过程中的兼容性。
轻量级MCP服务器,易于集成
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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。
✅ 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。
AI Skill Hub 点评:Zabbix MCP 的核心功能完整,质量良好。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。
| 原始名称 | zabbix-mcp |
| 原始描述 | 开源MCP工具:Zabbix MCP Server - a lightweight Python MCP server that exposes the Zabbix JSON。⭐7 · Python |
| Topics | mcpzabbixmonitoringpython |
| GitHub | https://github.com/mhajder/zabbix-mcp |
| License | MIT |
| 语言 | Python |
收录时间:2026-05-28 · 更新时间:2026-05-30 · 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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