Kubernetes MCP Server

Co robi “Kubernetes” MCP Server?

Kubernetes MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP), który działa jako interfejs pomiędzy asystentami AI a klastrami Kubernetes lub OpenShift. Umożliwia narzędziom i agentom AI programistyczną interakcję ze środowiskami Kubernetes i OpenShift, usprawniając procesy deweloperskie wymagające inspekcji klastra, zarządzania zasobami lub automatyzacji operacyjnej. Dzięki Kubernetes MCP Server asystenci AI mogą wykonywać zapytania podobne do bazodanowych wobec zasobów Kubernetes, zarządzać podami i przestrzeniami nazw, wykonywać komendy w kontenerach oraz monitorować zużycie zasobów. Zwiększa to produktywność deweloperów i operatorów poprzez automatyzację zadań takich jak podgląd konfiguracji, zarządzanie zasobami czy wykonywanie poleceń operacyjnych, wypełniając lukę między konwersacyjną AI a rzeczywistym zarządzaniem infrastrukturą chmurową.

Lista promptów

W plikach repozytorium ani w dokumentacji nie znaleziono jawnych szablonów promptów.

Lista zasobów

• Konfiguracja Kubernetes (.kube/config lub konfiguracja w klastrze):
  • Udostępnia bieżącą konfigurację Kubernetes wykorzystywaną przez klienta, umożliwiając odczyt i wykorzystanie kontekstu w operacjach.
• Ogólne zasoby Kubernetes:
  • Umożliwia dostęp do dowolnych zasobów Kubernetes lub OpenShift do operacji CRUD (Tworzenie/Aktualizacja, Pobieranie, Lista, Usuwanie).
• Pody:
  • Zapewnia szczegółowe informacje o zasobach, statusie, logach i metrykach podów Kubernetes.
• Przestrzenie nazw:
  • Wyświetla wszystkie dostępne przestrzenie nazw w klastrze Kubernetes na potrzeby zapytań kontekstowych i operacji.

Lista narzędzi

• Podgląd i zarządzanie konfiguracją Kubernetes:
  • Umożliwia przeglądanie i aktualizację bieżącej konfiguracji Kubernetes.
• Operacje CRUD na zasobach:
  • Tworzenie, aktualizacja, pobieranie, lista lub usuwanie dowolnych zasobów Kubernetes lub OpenShift.
• Zarządzanie podami:
  • Listowanie podów, podgląd szczegółów, usuwanie podów, wyświetlanie logów, pobieranie metryk wykorzystania zasobów, exec do poda oraz uruchamianie kontenerów.
• Lista przestrzeni nazw:
  • Wyświetla wszystkie przestrzenie nazw w środowisku Kubernetes.

Przypadki użycia tego MCP Servera

• Zarządzanie zasobami Kubernetes:
  • Programiści i operatorzy mogą tworzyć, aktualizować, usuwać lub przeglądać dowolne zasoby Kubernetes lub OpenShift bezpośrednio z poziomu asystenta AI, usprawniając zarządzanie klastrem.
• Operacje na podach i monitoring:
  • Umożliwia zapytania o status podów, dostęp do logów, monitorowanie wykorzystania zasobów oraz wykonywanie poleceń wewnątrz podów w celu łatwiejszego debugowania i utrzymania.
• Automatyczne zarządzanie przestrzeniami nazw:
  • Szybkie wyświetlanie lub zarządzanie przestrzeniami nazw dla środowisk wielodostępowych lub organizacyjnych, wspierając dynamiczne workflow.
• Inspekcja konfiguracji klastra:
  • Agenci AI mogą przeglądać, weryfikować lub aktualizować pliki konfiguracyjne klastra (.kube/config), co wspiera rozwiązywanie problemów i zarządzanie zmianami.
• Automatyzacja zadań DevOps:
  • Automatyzuj powtarzalne zadania operacyjne (np. rolling deploymenty, skalowanie, monitoring) za pomocą konwersacyjnych promptów do narzędzi AI.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany oraz pakiet Kubernetes MCP Server jest dostępny.
2. Otwórz lub utwórz plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj Kubernetes MCP Server za pomocą fragmentu JSON w obiekcie mcpServers.
4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj konfigurację, sprawdzając połączenie z Kubernetes MCP Server.

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

Zabezpieczanie kluczy API

Używaj zmiennych środowiskowych do przekazywania poufnych danych:

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/ścieżka/do/twojego/kubeconfig"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. Zainstaluj Node.js i upewnij się, że masz dostęp do Kubernetes MCP Server.
2. Edytuj plik konfiguracyjny platformy Claude.
3. Dodaj konfigurację MCP servera w JSON.
4. Zrestartuj platformę Claude.
5. Potwierdź, że MCP server działa prawidłowo.

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

Zabezpieczanie kluczy API

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/ścieżka/do/twojego/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Zainstaluj Node.js.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Cursor.
3. Dodaj wpis Kubernetes MCP Server w obiekcie mcpServers.
4. Zapisz i zrestartuj platformę Cursor.
5. Przetestuj połączenie z Kubernetes MCP Server.

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

Zabezpieczanie kluczy API

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/ścieżka/do/twojego/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany i Kubernetes MCP Server jest dostępny.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Cline.
3. Wstaw fragment konfiguracji MCP servera.
4. Zrestartuj Cline.
5. Zweryfikuj poprawność konfiguracji i dostępność serwera.

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

Zabezpieczanie kluczy API

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/ścieżka/do/twojego/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Jak używać tego MCP w flow

Wykorzystanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do flow i połączenia go ze swoim agentem AI:

Kliknij w komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wstaw dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "kubernetes-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “kubernetes-mcp” na faktyczną nazwę swojego MCP servera i podmienić URL na adres własnego serwera MCP.

Przegląd

Nasza opinia

Kubernetes MCP Server oferuje solidne zarządzanie zasobami i operacjami dla Kubernetes/OpenShift przez MCP, z bardzo dobrą dokumentacją i jasnymi instrukcjami wdrożenia. Brak jawnego wsparcia sampling-u i szablonów promptów nieznacznie ogranicza elastyczność agentową, ale całościowo jest bardzo praktyczny dla operacji DevOps/AI. Ocena: 8/10

Ocena MCP