k8s-multicluster-mcp MCP Server

k8s-multicluster-mcp MCP Server

Specializovaný MCP server umožňující jednotné operace s více Kubernetes clustery, správu zdrojů a přepínání kontextu pro týmy a workflow poháněné AI.

Co dělá MCP Server “k8s-multicluster-mcp”?

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.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou uvedeny žádné konkrétní šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři nejsou explicitně dokumentovány žádné MCP zdroje.

Seznam nástrojů

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.

Případy použití tohoto MCP serveru

  • Správa více clusterů: Centralizovaná správa více Kubernetes prostředí (např. vývoj, staging, produkce) z jednoho rozhraní, což zvyšuje provozní efektivitu.
  • Přepínání kontextu: Snadné přepínání mezi Kubernetes clustery zadáním příslušného kontextového parametru a snížení ruční konfigurace.
  • Porovnání napříč clustery: Porovnávání zdrojů, stavů clusterů a konfigurací mezi různými clustery, což pomáhá odhalit odchylky v konfiguraci či nesrovnalosti.
  • Jednotná správa zdrojů: Provádění operací se zdroji (nasazení, škálování, aktualizace) napříč několika clustery bez nutnosti ručně přepínat kubeconfigy.
  • Centralizovaný přístup pro týmy: Týmy mohou spolupracovat a bezpečně přistupovat ke všem Kubernetes clusterům prostřednictvím jednoho MCP rozhraní, což zjednodušuje workflow.

Jak jej nastavit

Windsurf

  1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python 3.8+ a pip.
  2. Naklonujte repozitář:
    git clone https://github.com/razvanmacovei/k8s-multicluster-mcp.git
    cd k8s-multicluster-mcp
    
  3. Nainstalujte závislosti:
    pip install -r requirements.txt
    
  4. Umístěte své kubeconfig soubory do adresáře a nastavte proměnnou prostředí KUBECONFIG_DIR.
  5. Upravte konfiguraci MCP serveru Windsurf (např. config.json):
    {
      "mcpServers": {
        "kubernetes": {
          "command": "python3",
          "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
          "env": {
            "KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
          }
        }
      }
    }
    
  6. Uložte soubor a restartujte Windsurf. Ověřte, že server běží.

Claude

  1. Postupujte podle předpokladů a instalačních kroků výše.
  2. Pro automatickou instalaci přes Smithery:
    npx -y @smithery/cli install @razvanmacovei/k8s-multicluster-mcp --client claude
    
  3. Nakonfigurujte 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"
          }
        }
      }
    }
    
  4. Uložte a restartujte Claude Desktop.

Cursor

  1. Dokončete kroky klonování a instalace uvedené výše.
  2. Přidejte do konfigurace Cursoru:
    {
      "mcpServers": {
        "kubernetes": {
          "command": "python3",
          "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
          "env": {
            "KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
          }
        }
      }
    }
    
  3. Uložte a restartujte Cursor.

Cline

  1. Dokončete kroky klonování a instalace uvedené výše.
  2. Přidejte do konfigurace Cline:
    {
      "mcpServers": {
        "kubernetes": {
          "command": "python3",
          "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
          "env": {
            "KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
          }
        }
      }
    }
    
  3. Uložte a restartujte Cline.

Zabezpečení API klíčů:

  • Citlivé údaje jako API klíče nebo kubeconfigy ukládejte do proměnných prostředí.
  • Ukázková konfigurace:
    {
      "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"
            }
          }
        }
      }
    }
    

Jak používat tento MCP ve flow

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:

FlowHunt MCP flow

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.


Přehled

SekceDostupnostPodrobnosti/Poznámky
PřehledSpráva více Kubernetes clusterů přes MCP
Seznam promptůNejsou zdokumentovány žádné šablony promptů
Seznam zdrojůNejsou explicitně zdokumentovány žádné MCP zdroje
Seznam nástrojůNástroje jsou naznačeny, ale nejsou explicitně uvedeny
Zabezpečení API klíčůPopsáno použití proměnných prostředí
Podpora samplování (méně důležité pro hodnocení)Není zmíněno

Další poznámky:

  • Podpora roots: Není zmíněno
  • Podpora samplování: Není zmíněno

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.


MCP skóre

Má LICENSE
Obsahuje alespoň jeden nástroj
Počet Forků2
Počet hvězd4

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.

Často kladené otázky

Co je k8s-multicluster-mcp MCP Server?

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.

Mohu tento MCP server použít pro správu více clusterů současně?

Ano, díky využití více kubeconfig souborů server umožňuje bezproblémové operace a přepínání kontextu napříč několika Kubernetes clustery z jednoho rozhraní.

Jak mám zabezpečit své kubeconfigy a API klíče?

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.

Je součástí podpora prompt template?

Ne, repozitář neposkytuje žádné specifické šablony promptů ani dokumentaci MCP zdrojů.

Jaké jsou hlavní případy použití tohoto MCP serveru?

Centralizovaná správa více clusterů, přepínání kontextu, porovnání zdrojů napříč clustery a jednotná správa zdrojů pro Kubernetes prostředí, zejména ve složitých týmových workflow.

Zefektivněte správu více Kubernetes clusterů

Sjednoťte své Kubernetes operace napříč vývojem, stagingem a produkcí s k8s-multicluster-mcp MCP Serverem od FlowHunt.

Zjistit více

Integrace Kubernetes MCP serveru
Integrace Kubernetes MCP serveru

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...

4 min čtení
AI Kubernetes +4
Kubernetes MCP Server
Kubernetes MCP Server

Kubernetes MCP Server

Kubernetes MCP Server propojuje AI asistenty a Kubernetes/OpenShift clustery, což umožňuje programatickou správu zdrojů, operace s pody a DevOps automatizaci pr...

4 min čtení
Kubernetes MCP Server +4
mcp-k8s-go MCP Server
mcp-k8s-go MCP Server

mcp-k8s-go MCP Server

Server mcp-k8s-go MCP umožňuje AI asistentům programově komunikovat s Kubernetes clustery prostřednictvím Model Context Protocolu, automatizovat a zefektivňovat...

4 min čtení
MCP Server Kubernetes +3