Co dělá “Kubernetes” MCP server?

Kubernetes MCP Server funguje jako most mezi AI asistenty a Kubernetes clustery a umožňuje automatizaci a správu Kubernetes zdrojů řízenou umělou inteligencí. Zpřístupněním příkazů pro správu Kubernetes prostřednictvím Model Context Protocol (MCP) tento server umožňuje vývojářům a AI agentům provádět úkoly jako nasazování aplikací, škálování služeb či monitoring stavu clusteru. Díky integraci mohou uživatelé s Kubernetes clustery komunikovat programově, vykonávat běžné administrativní úkoly a zjednodušovat DevOps workflow pomocí přirozeného jazyka nebo AI promptů. Toto výkonné rozhraní zvyšuje produktivitu vývoje, podporuje komplexní automatizační scénáře a poskytuje standardizovaný způsob, jak mohou AI systémy pracovat s Kubernetes infrastrukturou.

Seznam promptů

V dostupné dokumentaci nejsou uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dostupné dokumentaci ani v repozitáři nejsou popsány žádné explicitní zdroje.

Seznam nástrojů

V dostupné dokumentaci ani ve výpisu serverového kódu nejsou uvedeny konkrétní nástroje.

Případy využití tohoto MCP serveru

• Správa Kubernetes clusteru: Automatizujte škálování, nasazování a konfiguraci aplikací v Kubernetes clusteru a snižte tak ruční zátěž DevOps.
• Monitorování zdrojů: Umožněte AI asistentům dotazovat se na stav podů, služeb a uzlů, což umožňuje kontrolu stavu a reporty v reálném čase.
• Automatizované rollouty: Použijte AI příkazy ke spouštění postupných aktualizací nebo návratů nasazení, abyste zajistili plynulé a kontrolované vydávání aplikací.
• Správa konfigurací: Spravujte a aktualizujte definice Kubernetes zdrojů (YAML manifesty) přímo přes AI rozhraní, což zlepšuje konzistenci a kontrolu konfigurací.
• Reakce na incidenty: Umožněte rychlou diagnostiku a nápravu problémů v clusteru pomocí automatizovaných skriptů nebo AI generovaných příkazů a minimalizujte prostoje.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte na svém systému nainstalované Node.js a Bun.
2. Otevřete konfigurační soubor Windsurf (obvykle windsurf.config.json).
3. Přidejte Kubernetes MCP server do objektu mcpServers:

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

4. Uložte konfigurační soubor a restartujte Windsurf.
5. Ověřte v rozhraní Windsurf, že Kubernetes MCP server běží.

Příklad zabezpečení API klíčů:

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/kubeconfig"
      },
      "inputs": {
        "cluster": "název-vašeho-clusteru"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Nainstalujte Node.js a Bun jako předpoklady.
2. Otevřete konfigurační soubor Claude.
3. Přidejte MCP server:

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

4. Uložte a restartujte Claude.
5. Ověřte dostupnost MCP serveru v Claude.

Cursor

1. Ujistěte se, že máte nainstalované Node.js a Bun.
2. Upravte konfiguraci Cursor (například cursor.config.json).
3. Integrujte MCP server následujícím způsobem:

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

4. Uložte a restartujte Cursor.
5. Zkontrolujte stav MCP serveru v Cursor.

Cline

1. Nainstalujte Node.js a Bun.
2. Najděte konfigurační soubor Cline.
3. Přidejte Kubernetes MCP server:

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

4. Uložte změny a restartujte Cline.
5. Ověřte připojení k MCP serveru.

Poznámka: U všech platforem zajistěte bezpečný přístup ke svému Kubernetes clusteru zadáním cesty ke KUBECONFIG prostřednictvím objektu env ve své konfiguraci. Uchovávejte citlivé údaje (API tokeny, cesty ke kubeconfigu) v proměnných prostředí, nikoliv v otevřeném JSON souboru.

Jak používat tento MCP uvnitř toků

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého toku a propojte ji s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po nastavení může AI agent tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “kubernetes-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL vlastní adresou MCP serveru.

Přehled

Mezi těmito dvěma tabulkami bych tento MCP server hodnotil 5/10: Poskytuje známou a hodnotnou integraci (správa Kubernetes), je open-source a populární, ale postrádá podrobnou dokumentaci k šablonám promptů, explicitním zdrojům a seznamu nástrojů.

MCP Skóre