将服务器交给AI：WorkBuddy 接入宝塔面板 MCP 实战指南
前言
8月13日，宝塔面板发布了 13.0.0 版本，这次更新最引人注意的就是「宝塔 MCP 服务」—— 面板的运维能力通过 MCP 协议开放给外部 AI Agent 调用。
简单说就是：AI 可以直接调用面板 API 干活了。查日志、看资源、配网站，这些以前那些需要登录面板、翻菜单、点按钮才能完成的运维动作，现在可以在 AI 对话框里用一句话搞定。
说实话，日常运维大部分时间都在重复劳动：登录面板、翻日志、盯资源、改配置，点来点去全是体力活。之前也试过让 AI 帮忙分析问题，但它只能给建议，最后还是得自己切回面板动手。后来宝塔出了内置 AI 助手，体验确实不错，但总觉得不应该局限在面板里面。
这次 MCP 不一样 —— AI 直接调用面板 API，把数据拉回来整理好，甚至能把活干了。
于是当天我就给测试服务器升级到 13.0.0，开始尝试接入 WorkBuddy。这篇文章就是完整的折腾记录，希望能给想尝鲜的朋友一些参考。
MCP 介绍
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是 Anthropic 在 2024 年 11 月开源的一种开放协议，用于连接 AI 应用与外部工具、数据和服务的标准。
可以把 MCP 理解成一个“即时翻译官”：AI 说的是人类自然语言，宝塔面板只认 API 调用，两者之间本来无法直接对话。MCP 在中间把 AI 的指令“翻译”成面板能执行的 API 请求，再把面板返回的结果“翻译”回 AI 能看懂的描述。
宝塔 MCP 就是宝塔官方把面板的运维能力包装成 AI 能调用的工具，目前一共开放了31个操作接口，涵盖系统状态、网站管理、数据库操作、网络配置、服务控制、系统设置和软件管理7个功能分组。
接入后可以完成的工作包括：查看系统状态、检查网站配置、查询数据库、分析日志、检查证书、管理服务等。
与宝塔 AI 助手的区别
两者可以并行使用：宝塔 AI 助手提供面板内的一体化 AI 运维体验，宝塔 MCP 则负责连接外部 Agent。
动手前准备
在开始配置之前，需要确认以下几项：
面板版本：需要稳定版 12.0 或正式版 13.0
Python 环境：面板运行环境需升级到 Python 3.13
网络连通：WorkBuddy 所在网络需要能访问服务器的 8765 端口
安全提醒：建议先在非生产环境完成安装和功能验证，生产环境操作前请备份重要数据
⚠️ 特别提醒：Python 3.13 升级针对的是宝塔面板自身，不会直接替换服务器中网站或项目使用的 Python 版本。已经部署 Python 网站的服务器，仍应保留项目原有虚拟环境。
所以升级完 13.0.0 版本后需要去更新页面点击 Python 版本更新。
配置指南
第一步：安装宝塔 MCP 服务
登录宝塔面板
进入「软件商店」
搜索"宝塔 MCP"
找到「宝塔 MCP 服务」并点击「安装」
第二步：放行 8765 端口
安装完成后，需要同时在两个地方放行 8765 端口：
宝塔面板防火墙：进入「安全」页面，添加入站规则 —— 协议 TCP，端口 8765，来源填写 WorkBuddy （本机）的公网出口 IP
云服务器安全组（如有）：如果服务器部署在云平台（如腾讯云、阿里云等），还需要在云平台控制台的安全组中放行 8765 端口
(图片点击可放大)
⚠️ 安全警告：不建议将 8765 端口向所有来源（0.0.0.0/0）开放。无法确认 WorkBuddy 出口 IP 时，可先临时放行完成连通性测试，测试结束后立即收紧规则。
第三步：设置 IP 白名单
在软件商店中打开「宝塔 MCP 服务」
进入「接入与体验」
按页面提示添加 WorkBuddy 的公网出口 IP
如何获取 WorkBuddy 的出口 IP ？
直接在运行 WorkBuddy 的电脑上，用浏览器打开下面任何一个网址，页面会直接显示你当前的公网出口 IP：
第四步：在 WorkBuddy 中配置 MCP
方式一：自动配置（推荐）
在宝塔 MCP 服务的「接入与体验」页面生成并复制安装提示词
将提示词发送给 WorkBuddy
按 WorkBuddy 的提示完成 MCP 服务安装与连接
(图片点击可放大)
作者配置中遇到的问题，希望对你有帮助：
1. 问题：AI 提示文件下载失败
解决方案：自己动手复制提示词内的链接到浏览器下载到本地，然后将下载好的.md复制替换原提示词的链接
2. 问题：AI自动配置完成后提示用户前往自定义链接页面点击信任宝塔baota-mcp后出现报错
解决方案：复制保存信息提交给AI自我处理即可（如下图）
方式二：手动配置
打开宝塔 MCP 服务的「安全授权」页面，获取 MCP 服务器地址和授权令牌
打开 WorkBuddy，点击左侧边栏的「插件」图标，点击右上角的「MCP 服务器 → 配置 MCP」
配置文件位于
~/.workbuddy/mcp.json，添加以下内容：
{
"mcpServers": {
"baota-mcp": {
"url": "https://<面板公网IP>:8765/bt-mcp-<实例标识>/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer <授权令牌>"
},
"disabled": false
}
}
}保存配置后，在 WorkBuddy 连接器管理页面找到刚添加的 MCP 服务，点击「信任」按钮激活
🔒 保护授权信息：MCP 服务器地址和授权令牌属于敏感信息，请勿提交到公开代码仓库、粘贴到公开聊天或分享给无关人员。如怀疑令牌泄露，请立即在插件中重新生成授权信息。
第五步：验证连接
完成配置后，让 WorkBuddy 执行一项只读操作，例如"查询服务器基本信息"。如果 Agent 能正常返回服务器信息，即表示 MCP 服务已成功接入。
它能帮你做什么
连接正常后，直接用大白话提需求就行。以下是一些实际场景：
🔍 系统巡检
"看看服务器最近怎么样"
"查一下系统状态，给我一份巡检报告"
AI 会读取系统版本、CPU、负载、内存、磁盘和运行时间，再将结果整理成可视化报告。
🐛 故障排查
"帮我查一下 xx 网站的 502 错误"
"分析一下最近的错误日志"
AI 会自动查日志、分析原因。
🌐 网站管理
"列出所有网站及 SSL 证书到期时间"
"帮我申请一张新的 SSL 证书"
等等……
写在最后
以前是你学命令、记路径、找菜单，为了完成一个简单操作，要在面板里点好几层页面。以后是你提需求，它干活，动动嘴就把事情办了。
“未来，你可能不再需要记住每一条命令，也不必在不同页面之间寻找功能。你只需要说清楚想做什么，剩下的事情交给 AI 和宝塔。”
宝塔官方这句描述，正在变成现实。MCP 协议把面板的运维能力开放给了 AI，而 WorkBuddy 这样的工具把自然语言翻译成了可执行的操作。链条虽然不长，但打通的意义不小——它意味着“动嘴运维”这件事，不再停留在演示视频里，而是可以真正用起来了。
当然，现在的 AI 还做不到全自动，有些指令需要说清楚一点，有些场景还是得自己上手。但趋势已经摆在那里了：你在对话框里说的话，正在取代那些敲过的命令。
参考文章：