Helm Chart CLI MCP Server

Wat doet de “Helm Chart CLI” MCP Server?

De Helm Chart CLI MCP Server vormt een brug tussen AI-assistenten en de Helm package manager voor Kubernetes. Deze MCP-server maakt het mogelijk voor AI-assistenten om met Helm te communiceren via natuurlijke taalverzoeken, waardoor veelvoorkomende Helm-workflows zoals het installeren van charts, beheren van repositories en het uitvoeren van diverse Helm-commando’s worden geautomatiseerd. Door de mogelijkheden van Helm via het Model Context Protocol toegankelijk te maken, krijgen ontwikkelaars en operationele teams de mogelijkheid om Kubernetes-applicatiedeployments efficiënter te bevragen, beheren en controleren. De server verbetert ontwikkelworkflows door taken als chartcreatie, chart-linting, repositorybeheer en autocompletion van commando’s programmeerbaar of via AI-gestuurde interacties mogelijk te maken.

Lijst van prompts

Er werden geen prompt-templates genoemd in de beschikbare documentatie of codebase.

Lijst van resources

Er werden geen expliciete MCP-resources beschreven in de beschikbare documentatie of codebase.

Lijst van tools

• helm_completion
  Genereert autocompletion-scripts voor verschillende shells (bash, fish, powershell, zsh).
• helm_create
  Maakt een nieuwe Helm-chart aan met een opgegeven naam en optioneel startertemplate.
• helm_lint
  Voert verificatietests uit op een chart om te controleren of deze correct is opgebouwd.

Gebruikstoepassingen van deze MCP-server

• Automatische chartcreatie
  Ontwikkelaars kunnen programmatisch nieuwe Helm-charts laten genereren, waardoor het opzetten van Kubernetes-applicaties wordt gestroomlijnd.
• Chart-validatie via linting
  AI-assistenten kunnen de linting-tool aanroepen om automatisch de correctheid van een chart te valideren, wat handmatige fouten vermindert en de betrouwbaarheid van deployments vergroot.
• Shell-autocompletion-assistentie
  Biedt shell-specifieke autocompletion-scripts om het gebruik van Helm op de command line te stroomlijnen en de productiviteit van ontwikkelaars te verhogen.
• Integratie met AI-assistenten
  Maakt het mogelijk voor AI-gestuurde agenten om Helm-operaties direct te beheren, ondersteunt conversatiegerichte DevOps en vermindert context-switching.
• Repository- en chartbeheer
  (Aangenomen op basis van typische Helm-operaties, maar niet expliciet genoemd bij de tools—beperk tot wat is gedocumenteerd.)

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat Python 3.8+ en Helm CLI geïnstalleerd zijn.
2. Clone de repository:

   git clone https://github.com/modelcontextprotocol/servers.git
   cd src/helm
   

3. Installeer afhankelijkheden en start:

   uv venv
   source .venv/Scripts/Activate.ps1
   uv pip install -e .
   mcp-server-helm
   

4. Voeg de MCP-server toe aan je Windsurf-configuratie:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

5. Sla op, herstart Windsurf en verifieer de verbinding.

Voorbeeld API-sleutels beveiligen

{
  "mcpServers": {
    "helm-chart-cli": {
      "command": "mcp-server-helm",
      "args": [],
      "env": {
        "API_KEY": "${HELM_MCP_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${HELM_MCP_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Zorg voor de vereisten: Python 3.8+ en Helm CLI geïnstalleerd.
2. Clone en stel in zoals hierboven.
3. Bewerk je Claude-configuratie:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Sla op en herstart Claude. Bevestig serverregistratie.

Cursor

1. Installeer Python 3.8+ en Helm CLI.
2. Clone, installeer en start de MCP-server zoals hierboven.
3. Voeg toe aan de Cursor-configuratie:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Sla op en herstart Cursor. Test de verbinding.

Cline

1. Zorg voor de vereisten en clone/installeer zoals hierboven.
2. Voeg de MCP-server toe aan de Cline-configuratie:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

3. Sla op, herstart Cline en verifieer.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en deze te verbinden met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens in met dit JSON-formaat:

{
  "helm-chart-cli": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “helm-chart-cli” te wijzigen naar de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Op basis van bovenstaande biedt de Helm Chart CLI MCP Server degelijke toolondersteuning en duidelijke installatie-instructies, maar ontbreken expliciete resource- en promptlijsten en documentatie over Roots of sampling. De documentatie is praktisch en to-the-point, en daarmee geschikt voor technische gebruikers.

MCP-score

Beoordeling:
Deze MCP-serverimplementatie is praktisch en goed gedocumenteerd voor tool-exposure en installatie, maar mist volledige MCP resource/prompt-primitieven en documentatie over geavanceerde features. Het zou een 6/10 scoren—degelijk voor praktisch gebruik, maar niet zo volledig qua features als de beste voorbeelden.