KubeSphere MCP-server

Wat doet de “KubeSphere” MCP-server?

De KubeSphere MCP-server is een Model Context Protocol (MCP)-server die naadloze integratie met KubeSphere API’s biedt, waardoor AI-assistenten en LLM-gebaseerde ontwikkeltools toegang krijgen tot en interactie kunnen hebben met resources die door een KubeSphere-cluster worden beheerd. Door de kloof te overbruggen tussen AI-workflows en het resourcebeheer van KubeSphere, stelt deze server ontwikkelaars in staat om taken zoals werkruimte- en clusterbeheer, gebruikers- en roltoewijzing en het werken met extensies te automatiseren en te stroomlijnen. De MCP-server biedt een reeks tools, gegroepeerd in vier hoofdmodules—Werkruimtebeheer, Clusterbeheer, Gebruikers en Rollen, en Extensiescentrum—die AI-clients in staat stellen om KubeSphere-resources efficiënt te bevragen, beheren en manipuleren ter verbetering van cloud-native ontwikkeling en DevOps-workflows.

Lijst van prompts

Er worden geen expliciete prompt-templates vermeld in de beschikbare repositorybestanden of documentatie.

Lijst van resources

Er worden geen expliciete MCP-resources beschreven in de beschikbare repositorybestanden of documentatie.

Lijst van tools

• Werkruimtebeheer
  Tools voor het beheren van werkruimtes binnen de KubeSphere-omgeving, zoals het aanmaken, weergeven of verwijderen van werkruimtes.
• Clusterbeheer
  Tools waarmee Kubernetes-clusters beheerd kunnen worden, waaronder het opvragen van clusterstatus of configuraties.
• Gebruikers en Rollen
  Tools om gebruikersaccounts en rollen te beheren, zoals gebruikers toevoegen, rollen toewijzen of gebruikersinformatie ophalen.
• Extensiescentrum
  Tools voor interactie met het Extensiescentrum van KubeSphere, waarmee aanvullende functies of plugins kunnen worden beheerd en geïntegreerd.

Gebruiksscenario’s van deze MCP-server

• Werkruimte-automatisering
  AI-agenten kunnen het aanmaken, verwijderen of aanpassen van werkruimtes in een KubeSphere-cluster automatiseren, waardoor ontwikkelaars tijd besparen op routinematige insteltaken.
• Clusterbewaking en -beheer
  Ontwikkelaars kunnen AI inzetten om de clustergezondheid te monitoren, configuraties op te halen of clusteracties programmatisch uit te voeren.
• Gebruikers- en roltoewijzing
  Versnel onboarding en toegangsbeheer door automatisch gebruikers en hun rollen te provisioneren via MCP-gedreven workflows.
• Extensiebeheer
  Beheer eenvoudig KubeSphere-extensies en voeg dynamisch nieuwe mogelijkheden toe aan het platform zonder handmatig ingrijpen.
• DevOps-workflow-integratie
  De MCP-server stelt AI-tools in staat om het beheer van KubeSphere-resources op te nemen in bredere DevOps-pijplijnen, waarmee automatisering en consistentie worden verbeterd.

Hoe stel je het in

Windsurf

Er zijn geen setup-instructies voor Windsurf aanwezig in de repository.

Claude

1. Zorg dat je een KubeSphere-cluster hebt en genereer een ksconfig-bestand zoals beschreven in de vereisten.

2. Download of bouw het ks-mcp-server-bestand en plaats dit in het systeem-pad.

3. Bewerk het MCP-configuratiebestand van Claude om de KubeSphere MCP-server toe te voegen:

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<ksconfig bestand absoluut pad>",
           "--ks-apiserver", "<KubeSphere-adres>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. Vervang <ksconfig bestand absoluut pad> en <KubeSphere-adres> door je eigen waarden.

5. Herstart Claude en verifieer de verbinding.

API-sleutels beveiligen:
Sla gevoelige inloggegevens, zoals clustergebruikersnamen en wachtwoorden, op in omgevingsvariabelen en verwijs hiernaar in je configuratie indien nodig.

Cursor

1. Zorg dat je een geldig KubeSphere-cluster en een ksconfig-bestand hebt.

2. Download of bouw het ks-mcp-server-bestand.

3. Bewerk het MCP-configuratiebestand van Cursor als volgt:

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<ksconfig bestand absoluut pad>",
           "--ks-apiserver", "<KubeSphere-adres>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. Vul de vereiste absolute paden en adressen in.

5. Herstart Cursor om de wijzigingen toe te passen.

Cline

Er zijn geen setup-instructies voor Cline aanwezig in de repository.

Opmerking over het beveiligen van API-sleutels

Sla gevoelige gegevens zoals gebruikersnamen en wachtwoorden op in omgevingsvariabelen in plaats van direct in configuratiebestanden. Voorbeeld:

{
  "env": {
    "KUBESPHERE_USERNAME": "jouw-gebruikersnaam",
    "KUBESPHERE_PASSWORD": "jouw-wachtwoord"
  },
  "inputs": {
    "username": "${KUBESPHERE_USERNAME}",
    "password": "${KUBESPHERE_PASSWORD}"
  }
}

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

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

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

Zodra geconfigureerd, kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “KubeSphere” te vervangen door de daadwerkelijke MCP-servernaam en de URL te vervangen door het adres van jouw MCP-server.

Overzicht

Onze mening

De KubeSphere MCP-server biedt een solide basis voor KubeSphere-resourcebeheer via AI, met uitgebreide instructies voor Claude en Cursor. De documentatie over MCP-prompt-templates, resources en geavanceerde MCP-functies (zoals Roots en Sampling) ontbreekt echter. Over het algemeen is het een praktisch project voor basisintegratiebehoeften, maar verdere documentatie zou wenselijk zijn.

MCP-score

Beoordeling: 6/10 — Goede basisfunctionaliteit en setup-instructies, maar beperkte resource/prompt-details en gebrek aan documentatie over geavanceerde MCP-functies.