MCP （Model Context Protocol）相信大家应该都不陌生，它由Anthropic提出，用于在大语言模型（LLM）与外部工具、数据之间建立标准化连接，就像 USB-C 一样统一接口。它能让模型安全高效地访问文件、数据库、API、浏览器自动化等资源，解决传统 Function Calling 互通性差、开发繁琐的问题。

本文介绍一款MCP Server：zabbix-mcp-server，它架起一座大模型和Zabbix服务之间的桥梁，依赖它可以使用自然语言操作Zabbix服务。

项目的github地址是zabbix-mcp-server地址

安装zabbix-mcp-server

笔者使用的操作系统是Windows 11，Python已经提前安装，

在用户家目录下clone源代码

这样就安装成功了。

配置Cherry Studio

我们使用Cherry Studio来集成这款MCP Server。Cherry Studio中集成MCP Client，Client对客户透明，只需要配置MCP Server即可。

第四步的内容如下：

run
--directory
C:/Users/username/zabbix-mcp-server
python
src/zabbix_mcp_server.py

第五步的内容如下：

ZABBIX_URL=http://10.0.11.106:8001/api_jsonrpc.php
ZABBIX_USER=Admin
ZABBIX_PASSWORD=zabbix

这里注意一点，不要随意给参数和环境变量部分中的内容加引号，测试时在这里栽了坑。

操作完成后，点击右上角的保存并启用该MCP Server即可。

使用

测试使用，在会话窗口中启用zabbix MCP Server。

我使用的大模型是DeepSeek-V3.1，输入两个问题，看大模型的回答。

大模型调用工具“zabbix:host_get”给出了答案。这台Zabbix Server是新搭建的，只有一台主机。

然后，我再询问这台主机的内存使用情况如何。

大模型给出了答案，上云平台核实下，没问题，大小和使用率都对！

依赖zabbix-mcp-server，我们完全可以使用自然语言对服务器进行巡检。需要注意一点，这款MCP Server对Zabbix的版本有要求，不能低于版本6.0。