宝塔 MCP 正式发布！AI 运维版图，再补一块关键拼图

过去一段时间，宝塔一直在沿着 AI 运维这个方向持续建设。

从面板里的 AI 助手，到支持自定义模型，再到今天的 MCP，这些并不是互不相关的功能，而是在朝着同一个方向前进：让 AI 真正连接服务器，把运维任务执行下去。

今天，这张版图又补上了一块关键拼图：

宝塔 MCP 正式发布。

服务器管理，正在进入下一个阶段

最早，服务器管理几乎等同于纯命令行操作。后来，可视化面板把网站、数据库、软件、安全和日常维护变成了更直观、更标准的操作流程，让更多人能够管理自己的服务器。

宝塔面板早期页面

现在，服务器管理正在迎来下一次变化：从“人寻找功能并完成操作”，进一步走向“由自然语言驱动的 AI 运维”。

Codex、Claude Code 等 AI 工具已经可以通过 SSH 连接服务器，搭建网站、修改配置和执行命令。

Claude Code通过SSH链接服务器

但“能够操作”不等于“能够长期、可靠地管理”。如果缺少统一规范，很容易出现目录、环境、权限和配置混乱；如果权限范围过大，高风险操作也可能失去控制，执行结果还难以验证和维护。（比如小编之前让cc部署项目改nginx配置文件，结果他直接把nginx配置文件给我覆盖了，导致我其他网站不能用了）

而宝塔过去积累的，恰恰是一套相对成熟的服务器管理能力和运维流程。我们希望把这些能力开放给 AI：AI 负责理解和规划，宝塔负责标准执行、风险控制和结果验证。

只是给面板增加一个更聪明的聊天框，显然不够。我们更希望做到的是：无论用户习惯使用哪一种 AI Agent，它都能在获得授权的前提下，连接宝塔，读取服务器状态，调用网站、数据库、软件和服务等管理能力，把一件事真正执行下去。

MCP 解决的，是 AI “怎么动手”的问题

MCP 是一套连接 AI Agent 与外部工具的标准协议。

放在宝塔的场景里，它做的事情并不复杂：把宝塔面板原本只能由人操作的服务器管理能力，转化为 AI Agent 可以识别和调用的工具。

以前，你问 AI：“服务器现在运行得怎么样？”

它可能会告诉你几条检查命令，或者教你去面板的哪个位置查看。

以腾讯WorkBuddy为例接入宝塔 MCP 后，你只需要说一句：

看一下系统状态。

AI 就可以直接调用已经授权的宝塔 MCP 工具，返回服务器的系统版本、CPU、负载、内存、磁盘和运行时长。

它不再只是告诉你“怎么查”，而是已经替你查完了。这也是 MCP 对宝塔最重要的意义：

它不是宝塔里的另一个 AI 对话框，而是宝塔向外提供的一套 AI 执行入口。

你可以继续使用自己习惯的 AI Agent，不一定非要进入宝塔面板，才能使用宝塔的服务器管理能力。

换句话说：AI 在哪，宝塔的能力就可以在哪。

首批 31 项工具，覆盖一台服务器的常用管理场景

宝塔 MCP 首批开放 31 项工具，覆盖基础操作、网站、数据库、网络、服务、系统和软件 7 类能力。

支持读取文件、精确修改文件、写入文件、查找文件、搜索文件内容、列出目录、获取网页、执行命令、查询命令状态和终止命令。

支持获取网站列表、网站配置、访问日志和流量数据，也可以创建或删除网站、一键部署应用、分析全站流量、查询证书状态以及申请 SSL 证书。

支持获取 MySQL 数据库列表、创建数据库、删除数据库和备份数据库。

支持获取服务器已安装的软件列表，并在获得相应权限后安装或卸载软件。

支持获取系统资源信息、服务器内外网 IP、软件及服务运行状态，也可以在确认后重启指定服务。

它可以用在哪些场景？

MCP 的价值不在于工具数量，而在于这些工具组合之后，AI 能不能完成一件真实的事情。

场景一：用一句话完成服务器巡检

你可以让 AI 查看当前服务器的 CPU、内存、磁盘、负载、运行时长、服务状态和软件环境，再将结果整理成一份容易看懂的报告。

对于不熟悉 Linux 命令的用户，不再需要先学会一套检查方法；对于管理多项业务的运维人员，也少了一轮登录服务器、逐项查看和复制整理。

场景二：一句话完成服务器安全体检

你只需要说一句“帮我给这台服务器做一次安全体检”，AI 就可以检查系统资源、网站配置、SSL 证书、服务状态、软件环境和关键日志，并整理出异常项与处理建议。

如果需要修改配置、重启服务或执行命令，则会在获得对应授权和用户确认后继续处理。

场景三：把项目部署到测试服务器

你可以把项目和目标告诉 AI，让它先检查服务器环境，再根据需要安装软件、创建网站和数据库、准备配置，并申请 SSL 证书。

AI 负责理解任务和组织步骤，宝塔 MCP 负责提供可靠、明确的服务器执行能力。

场景四：完成日常网站维护

查询网站流量、检查证书状态、备份数据库、查看软件版本、确认服务是否正常，这些原本散落在不同页面里的操作，都可以通过一次对话集中完成。

你描述目标，AI 负责调用工具；最终的执行结果，仍然落在你自己的宝塔面板和服务器上。

AI 能操作服务器，安全怎么保证？

让 AI 获得服务器操作能力，首先要解决的不是“能不能做”，而是“哪些能做、什么时候能做、谁可以做”。

因此，宝塔 MCP 没有把所有能力一次性全部交给 AI。

每个接入凭证都可以独立选择权限，并将工具划分为低风险、中风险和高风险：

执行命令、修改或写入文件、删除网站和数据库等高风险操作，会进行醒目标识，并要求明确授权或确认。

同时，宝塔 MCP 还提供 IP 白名单、HTTPS 安全连接、独立授权凭证和任务记录。你可以为不同的 AI Agent 分配不同权限，只开放完成当前任务真正需要的工具。

AI 可以替你执行，但权限始终由你决定。

拥抱 AI，也尊重不使用 AI 的选择

我们选择全面迎接 AI 时代，但这并不意味着所有用户都必须使用 AI。

有些用户希望体验新的 AI 运维能力，也有些用户只需要一套稳定、纯粹的可视化服务器管理工具。两种需求都应该被尊重。

因此，我们提供了不包含任何 AI 功能的宝塔面板 12.0 稳定版，同时，在正式版中，我们也加入了一键关闭面板所有 AI 功能的按钮选项，不需要 AI 的用户，可以继续使用熟悉的可视化管理方式；希望体验 MCP 和后续 AI 能力的用户，也可以根据自己的需求选择对应版本。

AI 应该是一种能力，也应该是一种选择。

如何接入宝塔 MCP？

1.确认面板版本，最低需要稳定版12.0，正式版13.0，13.0安装更新命令如下（13.0当前为公测版本，需要在SSH终端执行命令更新，建议先做好数据备份，非核心业务服务器优先体验）：

2. # 已有面板升级命令curl -sSO http://download.bt.cn/install/update13.sh && bash update13.sh# 全新安装命令curl -sSO http://download.bt.cn/install/install13.sh && bash install13.sh

复制代码

2. 升级完成后，需要更新python版本到python3.13，可以通过非面板终端中执行以下命令：

2. bash /www/server/panel/script/upgrade_py313_bundle.sh

复制代码

如果是 13.0 正式版，也可在面板内直接更新：

升级完成后，可在首页进行确认

3. 打开面板-软件商店，搜索并安装宝塔MCP服务

4. 安装完成后，请在面板防火墙和云服务器厂商防火墙放通8765端口

5. 打开插件，按步骤设置IP白名单

6. 复制提示词，发送给你的agent，agent会自动完成安装

以 WorkBuddy 为例

7. 如果你想自己手动配置，可以在安全授权那里获取MCP服务器地址，然后配置到你的agent

2. {
3. "mcpServers": {
4. "baota-mcp": {
5. "url": "https://114.132.47.153:8765/bt-mcp-*******/mcp",
6. "headers": {
7. "Authorization": "Bearer btmcp_9TqX5N3bK*********F0sn_bGswzgpg"
8. },
9. "disabled": false
10. }
11. }
12. }

复制代码

8. 安装成功后即可调用

从可视化运维，到“对话即运维”

我们把这种新的运维方式称为ConvOps（Conversational Operations），也就是“对话即运维”。

过去，用户需要先找到对应功能，再理解配置项并完成操作；在 ConvOps 的使用方式下，用户只需要通过对话说清楚目标，由 AI 负责理解和规划，宝塔负责标准执行、风险控制和结果验证。

ConvOps 并不是简单地把命令换成自然语言。如果 AI 只能给出建议，对话最终仍然会停在“告诉你怎么做”。只有当自然语言能够连接到安全、可控的执行能力，AI 才能真正把事情做完。

MCP和skills 正是实现 ConvOps 的关键桥梁：它让一次对话可以继续变成工具调用和服务器上的实际结果，让 AI 从“会说”走向“会做”。

让 AI 说到做到，对话即运维。

MCP 之后，宝塔 AI 还会继续往哪里走？

MCP 让 AI 有了连接宝塔、调用服务器能力的执行入口，但这张 AI 运维版图还没有拼完。

接下来，我们还会围绕几个方向继续推进：

这些是宝塔 AI 目前正在规划和迭代的部分方向，不代表已经全部上线，也不会是这张版图的终点。之所以现在把它们讲出来，是因为我们希望大家看到，MCP 并不是一次孤立的功能发布，而是宝塔走向 AI 运维的又一步，后面还会有更多能力逐渐补进来。

从面板 AI 助手的记忆与循环任务，到 A2A、Skills 商城、面板内 AI 编辑器，再到可能出现的 AI 终端或 AI Agent，产品形态还会不断演进，但我们想做的事情一直没有变：

让 AI 真正连接服务器，让复杂的运维工作变得更简单，同时把操作权限牢牢交还给用户。

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。

AI 运维，就用宝塔。