
Integrace Kubernetes MCP serveru
Kubernetes MCP Server propojuje AI asistenty a Kubernetes clustery, umožňuje automatizaci řízenou AI, správu zdrojů a DevOps workflow pomocí standardizovaných M...
Specializovaný MCP server umožňující jednotné operace s více Kubernetes clustery, správu zdrojů a přepínání kontextu pro týmy a workflow poháněné AI.
k8s-multicluster-mcp MCP Server je aplikace Model Context Protocol (MCP) určená k usnadnění operací s Kubernetes napříč více clustery. Díky využití více kubeconfig souborů tento server poskytuje standardizované API, které umožňuje uživatelům i AI asistentům interagovat s několika Kubernetes clustery současně. To zlepšuje vývojové i provozní workflow podporou úkolů jako je správa zdrojů, dotazování na stav clusterů a porovnávání napříč clustery. Server je obzvláště užitečný pro týmy spravující složitá prostředí, protože nabízí centralizovanou správu a bezproblémové přepínání mezi vývojovým, staging a produkčním clusterem z jednoho rozhraní.
V repozitáři nejsou uvedeny žádné konkrétní šablony promptů.
V repozitáři nejsou explicitně dokumentovány žádné MCP zdroje.
V souboru server.py
ani v dokumentaci není uveden explicitní seznam nástrojů. Základní funkcí aplikace je však umožnit Kubernetes operace jako správu zdrojů a přepínání kontextu napříč clustery.
git clone https://github.com/razvanmacovei/k8s-multicluster-mcp.git
cd k8s-multicluster-mcp
pip install -r requirements.txt
KUBECONFIG_DIR
.config.json
):{
"mcpServers": {
"kubernetes": {
"command": "python3",
"args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
"env": {
"KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
}
}
}
}
npx -y @smithery/cli install @razvanmacovei/k8s-multicluster-mcp --client claude
config.json
pro váš Claude Desktop:{
"mcpServers": {
"kubernetes": {
"command": "python3",
"args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
"env": {
"KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"kubernetes": {
"command": "python3",
"args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
"env": {
"KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"kubernetes": {
"command": "python3",
"args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
"env": {
"KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
}
}
}
}
Zabezpečení API klíčů:
{
"mcpServers": {
"kubernetes": {
"command": "python3",
"args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
"env": {
"KUBECONFIG_DIR": "/secure/path",
"KUBE_API_KEY": "${KUBE_API_KEY}"
},
"inputs": {
"kube_api_key": {
"type": "env",
"env": "KUBE_API_KEY"
}
}
}
}
}
Použití MCP ve FlowHunt
Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do flow a její propojením s vaším AI agentem:
Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. Do sekce systémové MCP konfigurace vložte údaje o vašem MCP serveru v tomto JSON formátu:
{
"k8s-multicluster-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po konfiguraci je AI agent schopen tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “k8s-multicluster-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na adresu vašeho MCP serveru.
Sekce | Dostupnost | Podrobnosti/Poznámky |
---|---|---|
Přehled | ✅ | Správa více Kubernetes clusterů přes MCP |
Seznam promptů | ⛔ | Nejsou zdokumentovány žádné šablony promptů |
Seznam zdrojů | ⛔ | Nejsou explicitně zdokumentovány žádné MCP zdroje |
Seznam nástrojů | ⛔ | Nástroje jsou naznačeny, ale nejsou explicitně uvedeny |
Zabezpečení API klíčů | ✅ | Popsáno použití proměnných prostředí |
Podpora samplování (méně důležité pro hodnocení) | ⛔ | Není zmíněno |
Další poznámky:
Na základě poskytnutých informací a dat z repozitáře je k8s-multicluster-mcp specializovaný MCP server pro správu více Kubernetes clusterů. Chybí mu však detaily v oblastech jako šablony promptů, explicitní zdroje a dokumentace nástrojů, což omezuje jeho hodnocení z pohledu úplnosti a použitelnosti.
Má LICENSE | ⛔ |
---|---|
Obsahuje alespoň jeden nástroj | ✅ |
Počet Forků | 2 |
Počet hvězd | 4 |
Celkové hodnocení: 4/10
Server sice plní jedinečnou a hodnotnou funkci (správa více Kubernetes clusterů přes MCP), ale chybí mu dokumentace k promptům, explicitním zdrojům a nástrojům i licence. To omezuje jeho aktuální využitelnost pro širší MCP použití a adopci mezi vývojáři.
Jedná se o server Model Context Protocol (MCP) navržený pro sjednocení operací napříč více Kubernetes clustery, umožňující centralizovanou správu, přepínání kontextu a porovnávání zdrojů prostřednictvím standardizovaného API.
Ano, díky využití více kubeconfig souborů server umožňuje bezproblémové operace a přepínání kontextu napříč několika Kubernetes clustery z jednoho rozhraní.
Ukládejte citlivé informace do proměnných prostředí a vyhněte se jejich hardcodování v konfiguračních souborech. Nastavte proměnnou prostředí KUBECONFIG_DIR na bezpečnou cestu a použijte vstupy na základě prostředí pro API klíče.
Ne, repozitář neposkytuje žádné specifické šablony promptů ani dokumentaci MCP zdrojů.
Centralizovaná správa více clusterů, přepínání kontextu, porovnání zdrojů napříč clustery a jednotná správa zdrojů pro Kubernetes prostředí, zejména ve složitých týmových workflow.
Sjednoťte své Kubernetes operace napříč vývojem, stagingem a produkcí s k8s-multicluster-mcp MCP Serverem od FlowHunt.
Kubernetes MCP Server propojuje AI asistenty a Kubernetes clustery, umožňuje automatizaci řízenou AI, správu zdrojů a DevOps workflow pomocí standardizovaných M...
Kubernetes MCP Server propojuje AI asistenty a Kubernetes/OpenShift clustery, což umožňuje programatickou správu zdrojů, operace s pody a DevOps automatizaci pr...
Server mcp-k8s-go MCP umožňuje AI asistentům programově komunikovat s Kubernetes clustery prostřednictvím Model Context Protocolu, automatizovat a zefektivňovat...