如何利用能够直接根据自然语言提示执行命令、管理基础设施和自动部署的 AI 来转变您的 DevOps 例程。
DevOps 挑战
DevOps 工程师需要处理复杂的工具链、管理多个环境并维护错综复杂的 CI/CD 流水线。在文档、终端和配置文件之间切换上下文会降低生产力并增加错误率。如果您可以用简单的英语描述您的基础设施需求，并让 AI 助手执行实施，那会怎样？
想象一下，拥有一个 AI 助手，它不仅能回答问题，还能执行命令、编辑文件并直接管理你的开发环境。模型上下文协议 (MCP) 通过将 Claude Desktop 的功能从对话扩展到真实的系统交互，实现了这一点。
本文介绍了如何使用 Desktop Commander MCP 服务器设置 Claude Desktop，解锁终端控制、文件操作和代码分析功能，所有这些都不需要 API 令牌，并且可在免费和付费的 Claude 版本上使用。
模型上下文协议 (MCP) 集成在 AI 智能和 DevOps 工具链之间建立了直接桥梁，从而实现了自然语言基础设施管理，而无需牺牲控制或安全性
先决条件
# 安装 Claude Desktop
https://claude.ai/download
# 确保 Node.js 运行时
node --version || sudo apt install nodejs npm
# 验证 Docker 和 kubectl 访问
docker --version
kubectl version --client
MCP 配置
添加到 Claude 桌面配置：
在 Claude Desktop 上开始使用本地 MCP 服务器 | Anthropic 帮助中心
Claude Desktop 中的 MCP 目前处于测试阶段。模型上下文协议 (MCP) 是一个开放协议，它支持……
{
“mcpServers”：{
“桌面指挥官”：{
“命令”：“npx”，
“args”：[ “-y”，“@wonderwhy-er/桌面指挥官” ]
}
}
}
DevOps 提示创建和测试
CI/CD 管道创建
提示： “为 Node.js 应用创建 GitHub Actions 工作流，包括测试、安全扫描和 Docker 部署”
提示： “设置一个 Jenkins 管道，用于构建、测试和部署 Python Flask 应用程序到 AWS ECS”
提示： “为具有自动化测试和 S3 部署的 React 应用生成 GitLab CI 配置”
基础设施自动化
提示： “使用 VPC、ALB、ECS 和 RDS 为 3 层 Web 应用程序创建 Terraform 模块”
提示： “编写 Ansible 剧本以使用 Docker、Nginx 和 SSL 证书配置 Ubuntu 服务器”
提示： “使用 Lambda 和 API Gateway 为无服务器架构生成 CloudFormation 模板”
容器编排
提示： “使用入口、服务和持久卷为微服务应用程序创建 Kubernetes 清单”
提示： “使用 Redis、PostgreSQL 和应用程序容器设置 Docker Compose 进行本地开发”
提示： “生成 Helm 图表以部署具有可配置环境的 Web 应用程序”
监控和测试
提示： “使用 Grafana 仪表板创建 Prometheus 监控配置以获取应用程序指标”
提示： “设置包含单元测试、集成测试和安全扫描的自动化测试管道”
提示： “使用 k6 为 API 端点和数据库性能生成负载测试脚本”
安全性与合规性
提示： “使用 SAST、DAST 和依赖项漏洞检查在 CI/CD 中实施安全扫描”
提示： “按照最小特权原则为 AWS 资源创建 IAM 策略和角色”
提示： “使用 Checkov 和 Terrascan 等工具设置自动合规性检查”
示例
命令和任务
为了充分利用系统的功能，您可以执行以下一些示例任务和命令：
💻 终端命令
- 列出目录中所有隐藏文件
~/dev - 显示所有正在运行的进程
node - 生成 SSH 密钥并保存在
~/.ssh目录中
📁 文件操作
读取文件内容（path/to/file.txt）
将所有图像调整为~/dev/project/images100x100 像素
在项目中搜索包含特定模式（例如“TODO”）的文件
通过利用人工智能实现基础设施自动化并智能执行命令，DevOps 团队可以实现更高的速度、安全性和可扩展性，从而塑造软件交付的未来
DevOps 的未来不再是键入命令，而是说出命令。想象一下描述您的需求，您的基础设施就会立即响应。这就是人工智能驱动的 DevOps 的力量，它可以改变团队创新、部署和扩展的方式。
