Integrazione del server MCP Kubernetes

Cosa fa il server MCP “Kubernetes”?

Il server MCP Kubernetes agisce come ponte tra assistenti AI e cluster Kubernetes, abilitando automazione e gestione guidate dall’AI delle risorse Kubernetes. Espone i comandi di gestione di Kubernetes tramite il Model Context Protocol (MCP), permettendo a sviluppatori e agenti AI di svolgere attività come distribuire applicazioni, scalare servizi e monitorare la salute del cluster. Grazie a questa integrazione, gli utenti possono interagire con i cluster Kubernetes in modo programmabile, eseguire compiti amministrativi comuni e semplificare i flussi DevOps tramite linguaggio naturale o prompt guidati dall’AI. Questa potente interfaccia aumenta la produttività nello sviluppo, supporta scenari di automazione complessi e fornisce un modo standardizzato per far interagire sistemi AI con l’infrastruttura Kubernetes.

Elenco dei Prompt

Nella documentazione disponibile non sono menzionati template di prompt.

Elenco delle Risorse

Nella documentazione o nei file del repository disponibili non sono descritte risorse esplicite.

Elenco degli Strumenti

Nella documentazione o nel codice del server disponibili non sono elencati strumenti specifici.

Casi d’uso di questo server MCP

• Gestione cluster Kubernetes: Automatizza scaling, deployment e configurazione delle applicazioni nei cluster Kubernetes, riducendo il carico manuale DevOps.
• Monitoraggio delle risorse: Permette agli assistenti AI di interrogare lo stato di pod, servizi e nodi, consentendo controlli di salute in tempo reale e reporting.
• Rollout automatici: Utilizza comandi guidati dall’AI per attivare aggiornamenti progressivi o rollback dei deployment, assicurando rilasci applicativi fluidi e controllati.
• Gestione della configurazione: Gestisci e aggiorna direttamente, tramite interfacce AI, le definizioni delle risorse Kubernetes (manifest YAML), migliorando coerenza e controllo della configurazione.
• Risposta agli incidenti: Consente diagnosi rapide e risoluzione di problemi del cluster tramite script automatici o comandi generati dall’AI, minimizzando i tempi di inattività.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Node.js e Bun siano installati sul tuo sistema.
2. Apri il file di configurazione di Windsurf (tipicamente windsurf.config.json).
3. Aggiungi il server MCP Kubernetes all’oggetto mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salva il file di configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica dal pannello di Windsurf che il server MCP Kubernetes sia attivo.

Esempio di protezione delle chiavi API:

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/kubeconfig"
      },
      "inputs": {
        "cluster": "nome-del-tuo-cluster"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installa Node.js e Bun come prerequisiti.
2. Apri il file di configurazione di Claude.
3. Aggiungi il server MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Claude.
5. Conferma che il server MCP sia accessibile da Claude.

Cursor

1. Assicurati che Node.js e Bun siano installati.
2. Modifica la configurazione di Cursor (es. cursor.config.json).
3. Integra il server MCP come segue:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Cursor.
5. Controlla lo stato del server MCP da Cursor.

Cline

1. Installa Node.js e Bun.
2. Trova il file di configurazione di Cline.
3. Aggiungi il server MCP Kubernetes:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salva le modifiche e riavvia Cline.
5. Valida la connettività al server MCP.

Nota: Per tutte le piattaforme, garantisci l’accesso sicuro al tuo cluster Kubernetes specificando il percorso KUBECONFIG tramite l’oggetto env nella configurazione. Inserisci segreti (token API, percorsi kubeconfig) in variabili d’ambiente piuttosto che in JSON in chiaro.

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

{
  "kubernetes-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://tuomcpserver.example/percorsoalmcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI potrà ora utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “kubernetes-mcp” con il nome effettivo del tuo server MCP e sostituire la URL con quella del tuo MCP server.

Panoramica

Tra queste due tabelle, valuterei questo server MCP con un 5/10: Offre un’integrazione nota e preziosa (gestione Kubernetes), è open-source e popolare, ma manca di documentazione dettagliata su template di prompt, risorse esplicite e lista strumenti.

Valutazione MCP