Integracja serwera Kubernetes MCP

Do czego służy serwer “Kubernetes” MCP?

Serwer Kubernetes MCP działa jako most między asystentami AI a klastrami Kubernetes, umożliwiając automatyzację oraz zarządzanie zasobami Kubernetes sterowane przez AI. Udostępniając komendy zarządzania Kubernetes przez Model Context Protocol (MCP), serwer ten pozwala programistom i agentom AI wykonywać zadania takie jak wdrażanie aplikacji, skalowanie usług czy monitorowanie kondycji klastra. Dzięki integracji użytkownicy mogą programowo wchodzić w interakcje z klastrami Kubernetes, realizować typowe zadania administracyjne oraz usprawniać przepływy DevOps za pomocą języka naturalnego lub promptów AI. To potężne narzędzie zwiększa produktywność zespołów developerskich, wspiera złożone scenariusze automatyzacji i zapewnia standaryzowany sposób interakcji systemów AI z infrastrukturą Kubernetes.

Lista promptów

W dostępnej dokumentacji nie wspomniano o szablonach promptów.

Lista zasobów

W dostępnej dokumentacji ani plikach repozytorium nie opisano wyraźnych zasobów.

Lista narzędzi

W dostępnej dokumentacji ani kodzie serwera nie wymieniono konkretnych narzędzi.

Przypadki użycia tego serwera MCP

• Zarządzanie klastrem Kubernetes: Automatyzacja skalowania, wdrażania i konfiguracji aplikacji w klastrach Kubernetes, ograniczająca ręczną pracę zespołów DevOps.
• Monitoring zasobów: Pozwala asystentom AI zapytywać o status podów, usług i węzłów, umożliwiając monitorowanie kondycji w czasie rzeczywistym i raportowanie.
• Automatyczne wdrożenia: Wykorzystanie komend AI do wyzwalania aktualizacji wdrożeń lub ich cofania, zapewniając płynne i kontrolowane wydania aplikacji.
• Zarządzanie konfiguracją: Zarządzanie i aktualizacja definicji zasobów Kubernetes (manifestów YAML) bezpośrednio przez interfejsy AI, poprawiając spójność i kontrolę konfiguracji.
• Reagowanie na incydenty: Umożliwia szybką diagnozę i naprawę problemów z klastrem przy użyciu automatycznych skryptów lub komend generowanych przez AI, minimalizując czas przestoju.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Node.js i Bun są zainstalowane na Twoim systemie.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf (zwykle windsurf.config.json).
3. Dodaj serwer Kubernetes MCP do obiektu mcpServers:

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

4. Zapisz plik konfiguracyjny i zrestartuj Windsurf.
5. Sprawdź w interfejsie Windsurf, czy serwer Kubernetes MCP działa.

Przykład zabezpieczenia kluczy API:

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/ścieżka/do/kubeconfig"
      },
      "inputs": {
        "cluster": "nazwa-twojego-klastra"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Zainstaluj Node.js i Bun jako wymagane składniki.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Claude’a.
3. Dodaj serwer MCP:

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

4. Zapisz i zrestartuj Claude’a.
5. Potwierdź dostępność serwera MCP w Claude.

Cursor

1. Upewnij się, że Node.js i Bun są zainstalowane.
2. Edytuj konfigurację Cursor (np. cursor.config.json).
3. Zintegruj serwer MCP w następujący sposób:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Sprawdź status serwera MCP w Cursor.

Cline

1. Zainstaluj Node.js i Bun.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Cline.
3. Dodaj serwer Kubernetes MCP:

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

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cline.
5. Zweryfikuj połączenie z serwerem MCP.

Uwaga: Dla wszystkich platform zabezpiecz dostęp do swojego klastra Kubernetes, ustawiając ścieżkę KUBECONFIG przez obiekt env w konfiguracji. Trzymaj sekrety (tokeny API, ścieżki kubeconfig) w zmiennych środowiskowych zamiast w czystym JSON.

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy w FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wklej szczegóły serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "kubernetes-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://twojserwermcp.przyklad/sciezka/mcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “kubernetes-mcp” na faktyczną nazwę Twojego serwera MCP oraz podać własny adres URL MCP.

Podsumowanie

Pomiędzy tymi dwoma tabelami oceniam ten serwer MCP na 5/10: Oferuje znaną i wartościową integrację (zarządzanie Kubernetes), jest open-source i popularny, ale brakuje mu szczegółowej dokumentacji dotyczącej szablonów promptów, wyraźnych zasobów oraz listy narzędzi.

Ocena MCP