KubeSphere MCP Server

Co dělá “KubeSphere” MCP Server?

KubeSphere MCP Server je server Model Context Protocol (MCP), který poskytuje bezproblémovou integraci s API KubeSphere a umožňuje AI asistentům a nástrojům postaveným na LLM přistupovat ke zdrojům spravovaným KubeSphere clusterem a interagovat s nimi. Díky překlenutí propasti mezi AI workflowy a možnostmi správy zdrojů KubeSphere umožňuje vývojářům automatizovat a zjednodušit úlohy jako správa pracovních prostorů a clusterů, nastavování uživatelů a rolí a práce s rozšířeními. MCP server nabízí sadu nástrojů rozdělených do čtyř hlavních modulů – Správa pracovních prostorů, Správa clusterů, Uživatelé a role a Centrum rozšíření – a umožňuje AI klientům efektivně dotazovat, spravovat a manipulovat se zdroji KubeSphere pro podporu cloud-native vývoje a DevOps workflowů.

Seznam promptů

V dostupných souborech repozitáře ani v dokumentaci nejsou uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dostupných souborech repozitáře ani v dokumentaci nejsou detailně popsány žádné MCP zdroje.

Seznam nástrojů

• Správa pracovních prostorů
  Nástroje pro správu pracovních prostorů v prostředí KubeSphere, například jejich vytváření, výpis nebo mazání.
• Správa clusterů
  Nástroje umožňující správu Kubernetes clusterů, včetně dotazování na stav clustru nebo jeho konfiguraci.
• Uživatelé a role
  Nástroje pro správu uživatelských účtů a rolí, například přidávání uživatelů, přiřazování rolí nebo získávání informací o uživatelích.
• Centrum rozšíření
  Nástroje pro interakci s Centrem rozšíření KubeSphere, umožňující správu a integraci dalších funkcí nebo pluginů.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Automatizace pracovních prostorů
  AI agenti mohou automatizovat vytváření, mazání či úpravy pracovních prostorů v KubeSphere clusteru, čímž šetří vývojářům čas při rutinním nastavování.
• Monitoring a správa clusterů
  Vývojáři mohou pomocí AI monitorovat zdraví clusteru, získávat konfigurace nebo programově spouštět akce na úrovni clusteru.
• Provisioning uživatelů a rolí
  Zjednodušte onboarding a řízení přístupů tím, že uživatele a jejich role budete nastavovat automaticky přes MCP workflowy.
• Správa rozšíření
  Snadno spravujte rozšíření KubeSphere, což umožňuje dynamickou integraci nových možností do platformy bez ručního zásahu.
• Integrace do DevOps workflowů
  MCP server umožňuje AI nástrojům zahrnout správu zdrojů KubeSphere do širších DevOps pipeline a posílit automatizaci a konzistenci.

Jak to nastavit

Windsurf

V repozitáři nejsou uvedeny žádné instrukce pro nastavení Windsurf.

Claude

1. Ujistěte se, že máte KubeSphere cluster a vygenerujte soubor ksconfig, jak je popsáno v požadavcích.

2. Stáhněte nebo zkompilujte binárku ks-mcp-server a umístěte ji do systémové cesty.

3. Upravte konfigurační soubor Claude MCP tak, aby zahrnoval KubeSphere MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<absolutní cesta k souboru ksconfig>",
           "--ks-apiserver", "<adresa KubeSphere>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. Nahraďte <absolutní cesta k souboru ksconfig> a <adresa KubeSphere> svými skutečnými hodnotami.

5. Restartujte Claude a ověřte připojení.

Zabezpečení API klíčů:
Citlivé přihlašovací údaje, jako jsou uživatelská jména a hesla pro clustery, ukládejte do proměnných prostředí a v konfiguraci na ně pouze odkazujte.

Cursor

1. Ujistěte se, že máte platný KubeSphere cluster a soubor ksconfig.

2. Stáhněte nebo zkompilujte binární soubor ks-mcp-server.

3. Upravte konfigurační soubor Cursor MCP takto:

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<absolutní cesta k souboru ksconfig>",
           "--ks-apiserver", "<adresa KubeSphere>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. Doplňte požadované absolutní cesty a adresy.

5. Restartujte Cursor pro aplikování změn.

Cline

V repozitáři nejsou uvedeny žádné instrukce pro nastavení Cline.

Poznámka k zabezpečení API klíčů

Citlivé informace jako uživatelská jména a hesla ukládejte do proměnných prostředí místo přímého zadání do konfiguračních souborů. Příklad:

{
  "env": {
    "KUBESPHERE_USERNAME": "vas-uzivatel",
    "KUBESPHERE_PASSWORD": "vase-heslo"
  },
  "inputs": {
    "username": "${KUBESPHERE_USERNAME}",
    "password": "${KUBESPHERE_PASSWORD}"
  }
}

Jak tento MCP využít ve flowech

Využití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého FlowHunt workflowu začněte přidáním MCP komponenty do flow a jejím propojením s AI agentem:

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

{
  "KubeSphere": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po nastavení může AI agent používat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “KubeSphere” na název svého MCP serveru a URL na adresu vašeho MCP serveru.

Přehled

Náš názor

KubeSphere MCP Server poskytuje solidní základ pro správu zdrojů KubeSphere pomocí AI s podrobnými instrukcemi pro Claude i Cursor. Dokumentace však postrádá informace o šablonách MCP promptů, MCP zdrojích a pokročilých funkcích MCP (jako Roots a Sampling). Celkově jde o praktický projekt pro základní integrační potřeby, ale další dokumentace by byla přínosná.

MCP skóre

Hodnocení: 6/10 — Dobrá základní funkcionalita a instrukce k nastavení, ale omezené detaily o zdrojích/prompt šablonách a chybějící dokumentace pokročilých funkcí MCP.