Kubernetes MCP Server

Co dělá “Kubernetes” MCP Server?

Kubernetes MCP Server je server Model Context Protocol (MCP), který funguje jako rozhraní mezi AI asistenty a Kubernetes nebo OpenShift clustery. Umožňuje AI nástrojům a agentům programaticky komunikovat s prostředími Kubernetes a OpenShift, což zjednodušuje vývojové workflow vyžadující introspekci clusteru, správu zdrojů či operační automatizaci. S Kubernetes MCP Serverem mohou AI asistenti provádět databázové dotazy nad Kubernetes zdroji, spravovat pody a jmenné prostory, spouštět příkazy v kontejnerech a monitorovat využití zdrojů. To zvyšuje produktivitu vývojářů i operátorů automatizací úkolů jako je zobrazení konfigurací, správa zdrojů či vykonávání operačních příkazů, a pomáhá překlenout propast mezi konverzační AI a správou cloudové infrastruktury v praxi.

Seznam promptů

V repozitáři ani v dokumentaci nebyly nalezeny žádné explicitní šablony promptů.

Seznam zdrojů

• Kubernetes konfigurace (.kube/config nebo in-cluster config):
  • Zpřístupňuje aktuálně používanou Kubernetes konfiguraci, což umožňuje klientům číst a používat kontext pro operace.
• Obecné Kubernetes zdroje:
  • Umožňuje přístup ke všem Kubernetes nebo OpenShift zdrojům pro CRUD operace (Vytvoření/Aktualizace, Získání, Výpis, Smazání).
• Pody:
  • Poskytuje detailní informace o zdrojích, stavu, logy a metriky pro Kubernetes pody.
• Jmenné prostory:
  • Vypisuje všechny dostupné jmenné prostory v Kubernetes clusteru pro kontextové dotazy a operace.

Seznam nástrojů

• Zobrazení a správa Kubernetes konfigurace:
  • Umožňuje zobrazit a aktualizovat aktuální Kubernetes konfiguraci.
• CRUD operace nad zdroji:
  • Vytvoření, aktualizace, získání, výpis nebo smazání libovolného Kubernetes či OpenShift zdroje.
• Správa podů:
  • Výpis podů, získání detailů podu, smazání podu, zobrazení logů, získání metrik využití zdrojů, exec do podu a spuštění kontejnerů.
• Výpis jmenných prostorů:
  • Výpis všech jmenných prostorů v Kubernetes prostředí.

Příklady použití tohoto MCP Serveru

• Správa Kubernetes zdrojů:
  • Vývojáři a operátoři mohou vytvářet, aktualizovat, mazat nebo kontrolovat jakýkoli Kubernetes či OpenShift zdroj přímo z AI asistenta a tím zjednodušit správu clusteru.
• Operace s pody a monitoring:
  • Umožňuje dotazovat stav podů, přistupovat k logům podů, monitorovat využití zdrojů a spouštět příkazy uvnitř podů pro snadnější ladění a údržbu.
• Automatizovaná správa jmenných prostorů:
  • Rychlé vyjmenování nebo správa jmenných prostorů pro multi-tenant či organizační prostředí, podpora dynamických workflow.
• Kontrola konfigurace clusteru:
  • AI agenti mohou prohlížet, validovat nebo aktualizovat konfigurační soubory clusteru (.kube/config), což pomáhá při řešení problémů a správě změn.
• Automatizace DevOps úloh:
  • Automatizujte opakující se provozní úkoly (např. rolling deploymenty, škálování, monitoring) pomocí konverzačních promptů s AI nástroji.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a balíček Kubernetes MCP Server je dostupný.
2. Otevřete nebo vytvořte konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte Kubernetes MCP Server pomocí JSON úryvku v objektu mcpServers.
4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte nastavení kontrolou konektivity ke Kubernetes MCP Serveru.

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

Zabezpečení API klíčů

Pro citlivé údaje použijte proměnné prostředí:

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/cesta/k/vašemu/kubeconfig"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. Nainstalujte Node.js a ujistěte se, že máte přístup ke Kubernetes MCP Serveru.
2. Upravte konfigurační soubor platformy Claude.
3. Přidejte JSON konfiguraci MCP serveru.
4. Restartujte platformu Claude.
5. Ověřte, že MCP server je funkční.

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

Zabezpečení API klíčů

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/cesta/k/vašemu/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Nainstalujte Node.js.
2. Najděte konfigurační soubor Cursor.
3. Přidejte položku Kubernetes MCP Server do objektu mcpServers.
4. Uložte a restartujte platformu Cursor.
5. Otestujte konektivitu ke Kubernetes MCP Serveru.

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

Zabezpečení API klíčů

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/cesta/k/vašemu/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a Kubernetes MCP Server je dostupný.
2. Otevřete konfigurační soubor Cline.
3. Vložte úryvek konfigurace MCP serveru.
4. Restartujte Cline.
5. Ověřte, že nastavení je správné a server je dosažitelný.

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

Zabezpečení API klíčů

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/cesta/k/vašemu/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt začněte přidáním komponenty MCP do svého flow a propojte ji se svým AI agentem:

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

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

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

Přehled

Náš názor

Kubernetes MCP Server nabízí robustní správu zdrojů a operací pro Kubernetes/OpenShift přes MCP, s výbornou dokumentací a jasností nastavení. Absence explicitní podpory pro sampling a šablony promptů však mírně omezuje agentickou flexibilitu. Celkově je však velmi praktický pro DevOps/AI operace. Hodnocení: 8/10

MCP skóre