KubeSphere MCP Server

Was macht der “KubeSphere” MCP Server?

Der KubeSphere MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der eine nahtlose Integration mit den KubeSphere-APIs ermöglicht. So können KI-Assistenten und LLM-basierte Entwicklungstools auf Ressourcen zugreifen und mit ihnen interagieren, die von einem KubeSphere-Cluster verwaltet werden. Durch die Überbrückung der Lücke zwischen KI-Workflows und den Ressourcenmanagement-Funktionen von KubeSphere ermöglicht dieser Server Entwicklern, Aufgaben wie Workspace- und Clusterverwaltung, Bereitstellung von Benutzern und Rollen sowie die Arbeit mit Erweiterungen zu automatisieren und zu optimieren. Der MCP Server bietet eine Suite von Tools, die in vier Hauptmodule gruppiert sind – Workspace Management, Cluster Management, User and Roles und Extensions Center – und ermöglicht es KI-Clients, KubeSphere-Ressourcen effizient abzufragen, zu verwalten und zu manipulieren, um Cloud-native Entwicklung und DevOps-Workflows zu verbessern.

Liste der Prompts

In den verfügbaren Repository-Dateien oder der Dokumentation sind keine expliziten Prompt-Vorlagen erwähnt.

Liste der Ressourcen

In den verfügbaren Repository-Dateien oder der Dokumentation sind keine expliziten MCP-Ressourcen aufgeführt.

Liste der Tools

• Workspace Management
  Tools zum Verwalten von Workspaces innerhalb der KubeSphere-Umgebung, wie das Erstellen, Auflisten oder Löschen von Workspaces.
• Cluster Management
  Tools, die die Verwaltung von Kubernetes-Clustern ermöglichen, einschließlich Abfrage des Clusterstatus oder von Konfigurationen.
• User and Roles
  Tools zum Verwalten von Benutzerkonten und Rollen, wie das Hinzufügen von Benutzern, das Zuweisen von Rollen oder das Abrufen von Benutzerinformationen.
• Extensions Center
  Tools zur Interaktion mit dem Extensions Center von KubeSphere, um zusätzliche Funktionen oder Plugins zu verwalten und zu integrieren.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Workspace-Automatisierung
  KI-Agenten können die Erstellung, Löschung oder Änderung von Workspaces in einem KubeSphere-Cluster automatisieren und Entwicklern so Zeit bei Routineaufgaben sparen.
• Clusterüberwachung und -management
  Entwickler können KI nutzen, um die Cluster-Gesundheit zu überwachen, Konfigurationen abzurufen oder Cluster-Aktionen programmatisch auszulösen.
• Bereitstellung von Benutzern und Rollen
  Automatisieren Sie das Onboarding und die Zugriffskontrolle, indem Sie Benutzer und deren Rollen automatisch über MCP-gesteuerte Workflows bereitstellen.
• Erweiterungsmanagement
  Verwalten Sie KubeSphere-Erweiterungen einfach und ermöglichen Sie so die dynamische Integration neuer Funktionen in die Plattform ohne manuellen Eingriff.
• DevOps-Workflow-Integration
  Der MCP Server ermöglicht es KI-Tools, das KubeSphere-Ressourcenmanagement in umfassendere DevOps-Pipelines einzubinden und so Automatisierung und Konsistenz zu erhöhen.

Einrichtung

Windsurf

Im Repository sind keine Setup-Anweisungen für Windsurf vorhanden.

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass Sie einen KubeSphere-Cluster haben und erzeugen Sie eine ksconfig-Datei wie in den Voraussetzungen beschrieben.

2. Laden Sie das ks-mcp-server-Binary herunter oder bauen Sie es und legen Sie es in Ihren Systempfad.

3. Bearbeiten Sie die MCP-Konfigurationsdatei von Claude, um den KubeSphere MCP Server einzubinden:

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<absoluter Pfad zur ksconfig-Datei>",
           "--ks-apiserver", "<KubeSphere-Adresse>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. Ersetzen Sie <absoluter Pfad zur ksconfig-Datei> und <KubeSphere-Adresse> durch Ihre tatsächlichen Werte.

5. Starten Sie Claude neu und überprüfen Sie die Verbindung.

API-Keys absichern:
Speichern Sie sensible Zugangsdaten wie Cluster-Benutzernamen und Passwörter in Umgebungsvariablen und referenzieren Sie diese bei Bedarf in Ihrer Konfiguration.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass Sie einen gültigen KubeSphere-Cluster und eine ksconfig-Datei haben.

2. Laden Sie das ks-mcp-server-Binary herunter oder bauen Sie es.

3. Bearbeiten Sie die MCP-Konfigurationsdatei von Cursor wie folgt:

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<absoluter Pfad zur ksconfig-Datei>",
           "--ks-apiserver", "<KubeSphere-Adresse>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. Tragen Sie die erforderlichen absoluten Dateipfade und Adressen ein.

5. Starten Sie Cursor neu, um die Änderungen zu übernehmen.

Cline

Im Repository sind keine Setup-Anweisungen für Cline vorhanden.

Hinweis zum Absichern von API-Keys

Speichern Sie sensible Informationen wie Benutzernamen und Passwörter in Umgebungsvariablen anstatt direkt in Konfigurationsdateien. Beispiel:

{
  "env": {
    "KUBESPHERE_USERNAME": "ihr-benutzername",
    "KUBESPHERE_PASSWORD": "ihr-passwort"
  },
  "inputs": {
    "username": "${KUBESPHERE_USERNAME}",
    "password": "${KUBESPHERE_PASSWORD}"
  }
}

Verwendung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration fügen Sie die Details Ihres MCP-Servers in folgendem JSON-Format ein:

{
  "KubeSphere": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Fähigkeiten verwenden. Denken Sie daran, “KubeSphere” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL mit der Adresse Ihres MCP-Servers anzupassen.

Übersicht

Unsere Einschätzung

Der KubeSphere MCP Server bietet eine solide Grundlage für das Ressourcenmanagement von KubeSphere über KI mit umfassenden Anleitungen für Claude und Cursor. Allerdings mangelt es an Dokumentation zu MCP-Prompt-Vorlagen, Ressourcen und fortgeschrittenen MCP-Features (wie Roots und Sampling). Insgesamt ist es ein praktisches Projekt für grundlegende Integrationsanforderungen, aber eine weiterführende Dokumentation wäre wünschenswert.

MCP Score

Bewertung: 6/10 — Gute Grundfunktionalität und Setup-Anleitungen, aber wenig Detail zu Ressourcen/Prompts und keine Dokumentation zu fortgeschrittenen MCP-spezifischen Features.