Glances：一个命令看透系统状态

最近 GitHub 上一个叫 Glances 的系统监控工具热度很高，Star 数超过 3.2 万。试用之后感觉，这工具把系统监控这件事简化了很多。

服务器运维中，查看系统状态是高频操作。CPU 负载用 top，内存看 free，磁盘查 df，网络用 iftop，每个指标对应不同命令，记起来也麻烦。Glances 的思路不一样：把所有监控信息整合到一个界面，一条命令就能看到全部。对于管理多台机器的人来说，省事不少。

覆盖范围

Glances 基于 Python 开发，核心依赖 psutil 库获取系统信息。覆盖 CPU、内存、磁盘、网络、运行进程、登录用户、系统温度、电压、风扇转速等关键指标。也支持 Docker 和 LXC 容器监控，能直接查看容器资源占用情况。所有信息以仪表盘形式呈现，不同模块用不同颜色区分，异常指标一眼就能看出来。

Glances 还有一个浏览器模式，可以自动发现局域网内其他运行 Glances 的机器，在终端界面或 Web 界面中统一展示。对于集群环境的管理来说，这个功能很实用。

插件架构是 Glances 的一个设计特点。开发者可以编写自定义插件来扩展监控范围，数据也可以通过插件导出到外部系统。架构开放，扩展起来不麻烦。

多种使用方式

命令行模式直接运行 glances 即可进入终端界面。需要 Web 管理界面加 -w 参数，浏览器访问指定端口就能远程查看。输出格式也灵活，支持 JSON、CSV 格式输出到标准终端，方便对接其他工具或脚本。还提供了一个 --fetch 模式，可以快速获取一台机器的概要信息，类似 neofetch 的效果。

Glances 支持客户端/服务端架构，服务端运行 glances -s，客户端用 glances -c 连接，可以远程获取监控数据。统计数据能导出到文件或写入外部时序数据库，包括 InfluxDB、ElasticSearch、Prometheus、Graphite、OpenTSDB、Cassandra、ClickHouse 等，选择面很广。

比较有特色的是 MCP 服务器集成。从 4.5.1 版本开始，Glances 内置了 MCP（Model Context Protocol）支持，Claude、Cursor 等 AI 工具可以直连询问系统状态，不需要写额外适配代码。在 Web 模式下加 --enable-mcp 参数即可开启。

Glances 还提供了 Python API，可以在代码中导入 glances.api 模块，直接获取 CPU、内存、网络等各项指标的实时数值，适合做二次开发。

安装方式

Glances 的安装覆盖了几乎所有场景。推荐用 pip 安装，基础版开箱即用，加 [web] 参数安装 Web 界面支持，加 [all] 安装全部功能。也可以用 pipx 或 uvx 一键运行，无需创建虚拟环境。

Docker 运行同样方便。官方提供了基于 Alpine 和 Ubuntu 的多个镜像标签，分为完整版和精简版。用 docker run 挂载 docker.sock 后，Glances 可以直接监控宿主机和所有容器的状态，适合在容器化部署环境中使用。

Homebrew、apt 等系统包管理器也能装，不过版本可能不如官方源新。如果追求最新功能，推荐 pip 或 Docker 方式。

如果需要随时掌握服务器运行状态，Glances 是一个值得尝试的方案，尤其适合需要频繁排查系统问题的开发者和运维人员。

s 是一个值得尝试的方案，尤其适合需要频繁排查系统问题的开发者和运维人员。