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Glances 跨平台系统监控工具：TUI、Web、API 与 MCP 多形态监控指南

【免费下载链接】glancesGlances an Eye on your system. A top/htop alternative for GNU/Linux, BSD, macOS and Windows operating systems.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gl/glances

Glances 是一款跨平台系统监控工具，目标是在最小空间内呈现最大信息量，通过 curses 终端界面或 Web 界面提供实时系统指标，并支持客户端/服务端远程监控、数据导出、Python/RESTful API 集成以及面向 AI 助手的 MCP 服务器。本文基于项目官方文档与源码，带你全面掌握 Glances 的安装、运行模式、配置体系与二次开发能力。

Glances 是什么：设计目标与核心能力

Glances 以 "An eye on your system" 为理念，是一款面向 GNU/Linux、BSD、macOS 和 Windows 的跨平台监控工具（见 docs/index.rst）。其核心设计目标可以概括为四点：

1. 信息密度与自适应显示：通过 curses 或 Web 界面呈现系统状态，并根据终端大小动态调整显示内容——终端越小，展示的信息越精简；终端越宽，展示的插件越多。
2. 远程监控：支持客户端/服务端模式，远程监控可通过终端、Web 界面或 API（XMLRPC 与 RESTful）完成。
3. 数据出口丰富：统计数据可导出到文件或外部数据库（详见 Gateway 文档）。
4. 可编程接入：可在 Python 脚本中通过 Glances Python API 使用，任何应用也可通过 RESTful API 消费数据；AI 助手（Claude、Cursor 等）还能通过 MCP（Model Context Protocol）服务器 直接查询 Glances。

Glances 的所有功能模块均以插件（plugin）形式组织，仓库源码位于 glances/plugins，从 CPU、内存、磁盘、网络到容器（Docker/Podman/LXD）、GPU、NPU、传感器、WiFi、虚拟机等一应俱全。

快速上手：四种运行模式

Glances 提供 Standalone、Client/Server、Web server、Fetch 四种模式（见 docs/quickstart.rst）。

独立模式（Standalone）

在终端直接运行即可监控本机，按q或ESC退出：

$ glances

独立模式还支持把原生 Python 统计直接输出到 stdout，便于脚本消费：

$ glances --stdout cpu.user,mem.used,load,network.wlp2s0.bytes_all cpu.user: 30.7 mem.used: 3278204928 load: {'cpucore': 4, 'min1': 0.21, 'min5': 0.4, 'min15': 0.27} network.wlp2s0.bytes_all: 13479

也可以用 CSV 格式（此模式下不支持 key）：

$ glances --stdout-csv now,cpu.user,mem.used,load now,cpu.user,mem.used,load.cpucore,load.min1,load.min5,load.min15 2018-12-08 22:04:20 CEST,7.3,5948149760,4,1.04,0.99,1.04

或用 JSON 格式（此模式下不支持 attribute）：

$ glances --stdout-json cpu,mem cpu: {"total": 29.0, "user": 24.7, "nice": 0.0, "system": 3.8, "idle": 71.4, ...} mem: {"total": 7837949952, "available": 2919079936, "percent": 62.8, "used": 4918870016, ...}

注意：每刷新一次，每个统计项输出一行。

客户端/服务端模式（Client/Server）

在服务端机器上启动服务：

server$ glances -s

在客户端连接：

client$ glances -c @server

其中@server是服务端的 IP 地址或主机名。服务端可用-B ADDRESS指定绑定地址、-p PORT指定监听 TCP 端口；客户端可用-p PORT指定服务端端口。默认绑定地址为0.0.0.0（监听所有可用网卡），默认 TCP 端口为61209。在客户端/服务端模式下，告警阈值（limits）由服务端统一设置。

安全：XML-RPC 的 DNS 重绑定防护

默认情况下，XML-RPC 服务器接受任意 HTTPHost头值，恶意网页可利用 DNS rebinding 从受害者浏览器读取服务器响应（对应安全公告 CVE-2026-46611）。建议开启 Host 校验，在glances.conf的[outputs]段设置xmlrpc_allowed_hosts：

[outputs] xmlrpc_allowed_hosts=localhost,127.0.0.1,myserver.example.com

设置后，Host头不匹配列表中任何模式的请求将被拒绝并返回400 Bad Request。通配符遵循 Pythonfnmatch规则——例如*.example.com能匹配foo.example.com，但不能匹配example.com本身。任何部署在非回环接口上的服务都应设置该选项，缺失时 Glances 会输出启动警告。该配置项同样存在于仓库自带的 conf/glances.conf 模板中。

Central Glances Browser（集中浏览器）

使用--browser选项可以集中管理网络中的多个 Glances 服务器，服务器列表可通过配置文件[serverlist]段静态定义：

[serverlist] # 定义要抓取/显示的列（逗号分隔的 <plugin>:<field>:(<key>) 列表） # 默认值为: system:hr_name,load:min5,cpu:total,mem:percent columns=system:hr_name,load:min5,cpu:total,mem:percent,memswap:percent # 定义静态服务器列表 server_1_name=xps server_1_alias=xps server_1_port=61209 server_2_name=win server_2_port=61235

启动 TUI 集中浏览器：

client$ glances --browser

列表中可用上下键导航，数字键控制排序：1不排序；2升序（ONLINE > SNMP > PROTECTED > OFFLINE > UNKNOWN）；3降序（UNKNOWN > OFFLINE > PROTECTED > SNMP > ONLINE）。

Glances 4.3 及以上还支持 WebUI 集中浏览器：

client$ glances --browser -w

打开/browserURL 并点击服务器即可查看统计。可用--disable-autodiscover关闭自动发现。此外，Glances 还支持通过 zeroconf 协议自动发现网络中的 Glances 服务器（Windows 上不可用）。

SNMP 与 IPv6

作为实验特性，当客户端无法通过 Glances 协议检测到服务器时，会尝试用 SNMP 抓取统计：

client$ glances -c @snmpserver

SNMP 抓取的统计项有限且依赖操作系统，需要预先安装并配置 SNMP 服务器。Glances 兼容 IPv6，使用-B ::即可绑定所有 IPv6 地址。

Web 服务器模式

server$ glances -w

然后在任意带浏览器的设备上访问：

http://@server:61208

其中@server为服务端 IP 或主机名。在 URL 末尾追加秒数可调整页面刷新周期，例如每 10 秒刷新一次：

http://@server:61208/10

Glances Web 界面遵循响应式 Web 设计原则，移动端体验良好。

为服务器/Web 服务器设置登录口令

使用--password设置访问密码，默认用户名为glances，可用--username修改。设置后，SHA 密码会保存在<login>.pwd文件中（存放于配置文件同目录，Linux 下为~/.config/glances/）。下次运行服务器/客户端时将不再询问密码；如需指定用户名，用-u <username>选项。

也可以在配置文件中设置默认密码：

[passwords] # 定义密码列表 # 语法: host=password # 其中: host 为主机名 # password 为明文密码 # 另外（可选）可以定义默认密码 localhost=mylocalhostpassword default=mydefaultpassword

Fetch 模式

用--fetch以美观的方式在控制台快速展示当前统计：

$ glances --fetch

还支持自定义模板：--fetch-template </path/to/template.jinja>。仓库提供了现成模板 conf/fetch-templates/short.jinja 与 conf/fetch-templates/with-logo.jinja，详细的自定义模板编写方法见 fetch 文档。

命令行与交互操作参考

完整命令参考见 docs/cmds.rst，这里按使用场景精选高频选项：

交互式按键（curses 界面）

TUI 运行期间支持大量快捷键（详见 docs/cmds.rst），常用包括：

• ENTER：设置进程过滤器（正则，如gnome匹配以 gnome 开头的进程，.*gnome.*匹配包含 gnome 的进程；macOS 上用CTRL-H删除过滤器）
• c/m/i/p/u/t：分别按 CPU、内存、I/O、进程名、用户、CPU 时间排序进程
• a：自动排序（CPU >70% 按 CPU，MEM >70% 按内存，CPU iowait >60% 按 I/O）
• d/n/f/s：显示/隐藏磁盘 I/O、网络、文件系统、传感器
• g：为当前历史生成图表
• 1：全局 CPU 与每 CPU 统计切换
• 9：黑白主题切换
• +/-/k：提升/降低选中进程优先级、杀死进程（仅独立模式，需要权限）
• q/ESC/CTRL-C：退出

在--browser集中浏览器中：ENTER运行选中服务器，UP/DOWN上下移动，q/ESC退出。

配置体系：无需配置即可运行，按需深度定制

Glances不强制要求配置文件，但没有配置文件将无法使用更多高级设置（见 docs/config.rst）。

配置文件位置

按操作系统优先级查找glances.conf：

优先级：用户级配置覆盖系统级配置，命令行选项覆盖两者。仓库提供了完整模板 conf/glances.conf 可供参考。

配置语法与常用段落

Glances 使用ini语法。全局段[global]：

[global] # 刷新率（默认最小 2 秒） # 可被 -t <sec> 选项覆盖 # 也可在每个插件段中单独覆盖 refresh=2 # Glances 是否检查 PyPI 上的新版本？ check_update=true # 历史记录大小（最大数值个数） # 默认 1200 个值（默认刷新率下约 1 小时） history_size=1200 # 设置 Glances 显示日期的方式（默认 %Y-%m-%d %H:%M:%S %Z） #strftime_format="%Y-%m-%d %H:%M:%S %Z" # 定义加载额外插件的外部目录 #plugin_dir=/home/user/dev/plugins

界面相关段[outputs]（含 WebUI、CORS、SSL 等）：

[outputs] # 所有 UI 通用选项 separator=True # 限制 WebUI 显示的进程数 max_processes_display=25 # WebUI 与 API 的 URL 前缀（必须以 / 结尾） #url_prefix=/glances/ # CORS：允许跨域请求的来源列表，默认 * #cors_origins=* #cors_credentials=True #cors_methods=* #cors_headers=* # 绑定地址的 Host 校验（DNS rebinding 防护） #webui_allowed_hosts=localhost,127.0.0.1,myserver.example.com # XML-RPC 的 Host 校验 #xmlrpc_allowed_hosts=localhost,127.0.0.1,myserver.example.com # SSL 证书配置 #ssl_keyfile=./glances.local+3-key.pem #ssl_certfile=./glances.local+3.pem

每个插件、导出模块和 AMP（应用监控进程）都可以有自己的段。以 CPU 插件为例：

[cpu] disable=False refresh=3 user_careful=50 user_warning=70 user_critical=90 iowait_careful=50 iowait_warning=70 iowait_critical=90 system_careful=50 system_warning=70 system_critical=90 steal_careful=50 steal_warning=70 steal_critical=90

以 InfluxDB 导出模块为例：

[influxdb] # 用于 --export influxdb 选项的配置 host=localhost port=8086 user=root password=root db=glances prefix=localhost #tags=foo:bar,spam:eggs

以 Nginx AMP 为例：

[amp_nginx] # 需要启用 Nginx 状态页 enable=true regex=\/usr\/sbin\/nginx refresh=60 one_line=false status_url=http://localhost/nginx_status

动态配置值

Glances 3.0 及以上支持用反引号包裹系统命令作为动态配置值。例如把 InfluxDB 的 prefix 设为当前主机名：

[influxdb] ... prefix=`hostname`

或者把操作系统名作为 tag 加入：

[influxdb] ... tags=system:`uname -a`

日志配置

Glances 将内部消息写入日志文件；-d选项可输出DEBUG消息；用glances -V可显示日志文件的完整路径；日志超过 1 MB 会自动轮转。如需自定义日志路径与格式，可创建glances.json（JSON 格式的 logging 配置，定义RotatingFileHandler、控制台输出及各 logger 级别），然后启动：

$ LOG_CFG=<path>/glances.json glances

数据导出：Gateway to Other Services

Glances 可将统计导出到文件或外部服务（数据库、消息队列等），完整列表见 Gateway 文档。所有导出器共享[export]公共段：

[export] # 所有导出器的公共段 # 不导出的字段（逗号分隔的正则列表） exclude_fields=.*_critical,.*_careful,.*_warning,.*\.key$

可用导出目标包括：CSV、JSON、Cassandra、ClickHouse、CouchDB、DuckDB、Elasticsearch、Graphite、InfluxDB、Kafka、MQTT、MongoDB、NATS、OpenTSDB、Prometheus、RabbitMQ、Riemann、StatsD、TimescaleDB、ZeroMQ 等。导出器实现位于仓库 glances/exports，每个目录对应一个导出模块。使用方式为命令行--export <name>，各导出器在glances.conf中拥有独立配置段。

编程接入：Python API 与 RESTful API

Python API（Glances 4.4.0+）

可以在自己的 Python 脚本中直接使用 Glances 插件数据（见 docs/api/python.rst）。核心类GlancesAPI位于 glances/api.py，通过属性访问插件、字典方式访问字段：

>>> from glances import api >>> gl = api.GlancesAPI() >>> gl.cpu {'cpucore': 16, 'ctx_switches': 86881941, 'guest': 0.0, 'idle': 81.4, ...} >>> gl.cpu.get("total") 5.5 >>> gl.mem.get("used") 6218879216 >>> gl.auto_unit(gl.mem.get("used")) 5.79G

对于返回列表的插件（如网络接口、进程），可按名称访问：

>>> gl.network.keys() ['wlp0s20f3'] >>> gl.network["wlp0s20f3"] {'alias': None, 'bytes_all': 1204, 'bytes_recv_rate_per_sec': 6969.0, ...}

gl.plugins()返回可用插件列表；每个插件暴露limits属性，展示该插件的告警阈值，例如 CPU 插件的阈值（cpu_total_careful/warning/critical等）。文档对每个插件都给出了字段与 limits 的详细说明，涵盖 alert、ports、diskio、containers、processcount、gpu、percpu、system、network、cpu、amps、processlist、load、sensors、uptime、now、fs、wifi、ip 等。这些插件的实现位于 glances/plugins，GlancesAPI即是对这些插件实例的封装。

RESTful/JSON API（API v4）

运行 Web 服务器模式（-w）时 RESTful API 自动启用，也可用-w --disable-webui仅保留 API（见 docs/api/restful.rst）。默认根地址为http://localhost:61208/api/4，绑定地址与端口可通过--bind/--port修改；[outputs]段中的url_prefix可加 URL 前缀（必须以/结尾），例如url_prefix = /glances/后 API 变为http://localhost:61208/glances/api/4。API 内置文档位于http://localhost:61208/docs#/，OpenAPI 规范见 docs/api/openapi.json。

常用端点示例：

# 检查 API 状态 $ curl -I http://localhost:61208/api/4/status # 获取插件列表 $ curl http://localhost:61208/api/4/pluginslist # 获取 CPU 统计 $ curl http://localhost:61208/api/4/cpu # 获取单个字段 $ curl http://localhost:61208/api/4/cpu/total # 获取网络接口中特定项 $ curl http://localhost:61208/api/4/network/interface_name/value/wlp0s20f3 # 清除全部告警事件 $ curl -H "Content-Type: application/json" -X POST http://localhost:61208/api/4/events/clear/all

API 认证

API 支持 HTTP Basic 与 JWT Bearer 两种认证，用--password开启。生成新的登录凭据：

$ glances -w --username > Enter new username: foo > Enter new password: ******** > Confirm new password: ********

JWT 认证需要python-jose库。先向 token 端点请求令牌：

$ curl -X POST http://localhost:61208/api/4/token \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"username": "your_username", "password": "your_password"}'

返回{"access_token": "...", "token_type": "bearer", "expires_in": 3600}，随后携带 Bearer 令牌访问受保护端点。JWT 可在配置中定制：

[outputs] # JWT 密钥（不设置则随机生成） jwt_secret_key = your-secret-key-here # JWT 令牌过期时间（分钟，默认 60） jwt_expire_minutes = 60

API 安全建议

默认情况下 Glances Web 服务器无认证并绑定所有网络接口（0.0.0.0），任何能到达服务器的客户端都可读取完整 REST API，包括可能含凭据的进程命令行。官方文档给出的防护建议：

• 开启认证：glances -w --password
• 仅绑定回环：glances -w --bind 127.0.0.1
• 设置webui_allowed_hosts防 DNS rebinding（行为与 XML-RPC 的xmlrpc_allowed_hosts一致，不匹配返回 400）
• 使用反向代理（nginx、Caddy、Apache）加 TLS 与认证，这是生产环境的推荐方案
• CORS 配置：默认cors_origins=*且cors_credentials=False；如需携带凭据的跨域访问，必须显式列出来源，cors_origins=*与cors_credentials=True的组合不被允许（Glances 会自动禁用凭据并记录警告），例如：

[outputs] cors_origins=https://my-dashboard.internal.example.com cors_credentials=True

同一cors_origins键也作用于传统 XML-RPC 服务器（glances -s）。未启用认证或主机过滤时，启动会显示风险警告。

面向 AI 助手的 MCP 服务器

Glances 通过 MCP（Model Context Protocol）服务器向 AI 助手（Claude、Cursor、VS Code Copilot 等）暴露实时监控数据，让它们直接在对话中查询指标并生成结构化分析（见 docs/api/mcp.rst）。MCP 服务器在 Web 服务器启动时加--enable-mcp挂载，使用SSE（Server-Sent Events）作为传输层。

安装与启动：

$ pip install 'glances[mcp]' $ glances -w --enable-mcp

MCP 服务器地址为http://localhost:61208/mcp，SSE 端点为http://localhost:61208/mcp/sse；可用--mcp-path修改挂载路径。MCP 端点继承 Web 服务器的认证策略：--password启动时每个 MCP 请求必须携带 Basic Auth 或 JWT Bearer 凭据。

MCP 资源（只读数据源）：

MCP 提示（内置分析模板）：system_health_summary（CPU/内存/交换/负载/文件系统/网络的总体健康报告）、alert_analysis（活动告警分析，参数level取warning/critical/all）、top_processes_report（CPU 密集型进程报告，参数nb默认 10）、storage_health（磁盘与 I/O 分析）。

连接 Claude Desktop：

{ "mcpServers": { "glances": { "url": "http://localhost:61208/mcp/sse" } } }

密码保护时加headers字段携带Authorization: Basic <base64(user:password)>。也可用 Python 的mcp.client.sse.sse_client编程访问，列出资源、读取glances://stats/cpu、运行健康摘要提示。MCP 服务器实现位于 glances/outputs/glances_mcp.py，对应测试见 tests/test_mcp.py 与 tests/HOW_TO_TEST_MCP.md。

Docker 部署

Glances 提供 Docker 镜像，无需在宿主机安装 Python 依赖（见 docs/docker.rst）：

$ docker pull nicolargo/glances:latest

镜像基于 Alpine 与 Ubuntu，常用标签：latest（Alpine 最新版，最小依赖 + FastAPI & Docker）、latest-full（Alpine 最新版全依赖）、dev（develop 分支全依赖，可能不稳定）及对应的ubuntu-*系列。控制台模式运行：

$ docker run --rm -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro \ -v /run/user/1000/podman/podman.sock:/run/user/1000/podman/podman.sock:ro \ --pid host --network host -it docker.io/nicolargo/glances

Web 服务器模式（通过GLANCES_OPT环境变量传参）：

$ docker run -d --restart="always" -p 61208-61209:61208-61209 \ -e GLANCES_OPT="-w" \ -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro \ -v /run/user/1000/podman/podman.sock:/run/user/1000/podman/podman.sock:ro \ --pid host docker.io/nicolargo/glances

自定义配置可通过挂载glances.conf实现：-v \pwd`/glances.conf:/etc/glances/glances.conf。容器默认显示容器自身 OS 信息，挂载/etc/os-release可显示宿主机 OS。Docker 化的密码保护、NVIDIA GPU 透传（--gpus或 composedeploy` 段）以及完整 docker-compose 示例（含 Traefik 反代）均可参考 docs/docker.rst，仓库还提供了 docker-compose/docker-compose.yml 与 docker-compose/docker-compose-tui.yml。

安装与延伸阅读

通过 PyPI 安装：

$ pip install glances

安装所有可选特性（Web 界面、导出模块等）：

$ pip install glances[all]

升级：pip install --upgrade glances[all]（Debian/Ubuntu 需先装python-dev，Fedora/CentOS/RHEL 需python-devel）。Glances 4.3.2+ 支持 shell 补全，例如 Bash：

$ glances --print-completion bash | sudo tee -a /etc/bash_completion.d/glances $ source /etc/bash_completion.d/glances

支持 bash、zsh、tcsh。安装细节见 docs/install.rst。

本文所涉主题均有对应的官方文档章节可供深入：安装（docs/install.rst）、快速上手（docs/quickstart.rst）、完整命令参考（docs/cmds.rst）、配置（docs/config.rst）、Fetch 模板（docs/fetch.rst）、插件详解（docs/aoa/index.rst）、数据导出（docs/gw/index.rst）、Python API（docs/api/python.rst）、RESTful API（docs/api/restful.rst）、MCP（docs/api/mcp.rst）、Docker（docs/docker.rst）、FAQ（docs/faq.rst）与支持渠道（docs/support.rst）。

总结

Glances 的价值在于"一套数据、多种出口"：同一套插件化采集引擎，同时驱动 curses TUI、响应式 Web UI、XML-RPC/RESTful API、Python 内嵌 API、外部数据库导出以及 MCP 数据服务。无论是单机巡检、远程集群监控、写入时序数据库做告警分析，还是把实时系统指标喂给 LLM 生成运维洞察，Glances 都能以最少的配置成本接入现有工作流。

【免费下载链接】glancesGlances an Eye on your system. A top/htop alternative for GNU/Linux, BSD, macOS and Windows operating systems.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gl/glances