Minimalistisk vektor, der viser Kubernetes-integration med Golang MCP-server

AI-agent til MCP K8S Go

Forbind nemt din Golang-baserede Model Context Protocol (MCP) server til Kubernetes-klynger. Automatiser håndtering og interaktion med Kubernetes-ressourcer, strømline operationelle arbejdsgange, og øg produktiviteten ved at udnytte avanceret ressourcehåndtering, adgang til pod-logs, hændelsesovervågning og meget mere – alt sammen gennem automatiserede AI-drevne funktioner.

PostAffiliatePro
KPMG
LiveAgent
HZ-Containers
VGD
Minimalistisk vektor af Kubernetes-ressourcehåndtering

Omfattende Kubernetes-ressourcehåndtering

List, få, opret og redigér Kubernetes-ressourcer – pods, services, deployments, noder og mere – alt fra én AI-drevet grænseflade. Tilpassede mappinger og automatisering strømline ressourcehåndtering, mens hændelsesovervågning og logadgang giver øjeblikkelig operationel indsigt.

Multi-kontekst håndtering.
List og skift nemt mellem flere Kubernetes-kontekster for at håndtere komplekse miljøer.
Ressourceautomatisering.
List, få, opret og redigér Kubernetes-ressourcer, inklusiv tilpassede mappinger for pods, services og deployments.
Udfør kommandoer i pods.
Kør kommandoer direkte i Kubernetes-pods for hurtig fejlfinding og automatisering.
Hændelses- & logovervågning.
Få adgang til Kubernetes-hændelser og pod-logs i realtid for øjeblikkelig operationel indsigt.
Minimalistisk vektor for fleksibel integration og udrulning

Fleksible integrations- & udrulningsmuligheder

Forbind og udrul MCP K8S Go-agenten med Node.js, NPM, Docker eller fra kildekode. Integrér med Claude Desktop og Inspector for problemfri AI-drevet Kubernetes-håndtering. Vælg mellem automatiserede eller manuelle installationsveje, så det passer til dit setup.

Flere installationsmetoder.
Installer via NPM, Docker, Smithery, mcp-get, GitHub-releases eller byg fra kildekode – fleksibilitet til enhver stack.
AI-klientintegration.
Fungerer problemfrit med Claude Desktop, Inspector og andre MCP-kompatible klienter til AI-drevet klyngehåndtering.
Sikker konfiguration.
Understøtter miljøvariabler og kommandolinjeindstillinger for kontekstbegrænsninger og skrivebeskyttet tilstand.
Minimalistisk vektor for operationel kontrol og automatisering

Operationel kontrol & automatisering

Giv teams detaljeret kontrol over adgang, rettigheder og automatisering. Brug kommandolinjeflag og miljøvariabler til at tilpasse ressourceadgang, håndhæv skrivebeskyttet politik og oprethold sikker, auditérbar klyngeadministration.

Kontekst- & rettighedskontrol.
Begræns klyngeadgang via tilladte kontekster og aktiver skrivebeskyttet tilstand for sikrere drift.
Tilpasningsbare flag.
Udnyt kommandolinjeindstillinger som --allowed-contexts og --readonly for at tilpasse adgang og adfærd.
AI-drevet arbejdsgangsautomatisering.
Automatisér rutinemæssige Kubernetes-håndteringsopgaver og arbejdsgange med naturlige sprogkommandoer og AI-assistance.

MCP-INTEGRATION

Tilgængelige MCP K8S Go MCP-integration værktøjer

Følgende værktøjer er tilgængelige som en del af MCP K8S Go MCP-integrationen:

list_contexts

List alle tilgængelige Kubernetes-kontekster, der er konfigureret til dit miljø.

list_namespaces

List alle namespaces inden for den aktuelt valgte Kubernetes-kontekst.

list_resources

List tilgængelige Kubernetes-ressourcer såsom pods, services og deployments.

get_resource

Hent detaljer om en specifik Kubernetes-ressource.

create_resource

Opret nye Kubernetes-ressourcer ved at angive den nødvendige konfiguration.

modify_resource

Redigér eksisterende Kubernetes-ressourcer ved at opdatere deres konfiguration eller specifikationer.

list_nodes

List alle noder i den aktuelle Kubernetes-klynge.

list_pods

List alle pods i et angivet namespace i Kubernetes-klyngen.

get_events

Hent Kubernetes-hændelseslogs for ressourcer og klynger.

get_pod_logs

Hent logs fra specifikke Kubernetes-pods til fejlfinding og overvågning.

run_command_in_pod

Udfør kommandoer i en kørende Kubernetes-pod til diagnosticering eller administration.

Forbind og håndter Kubernetes med MCP K8S Go

Interagér nemt med dine Kubernetes-klynger via MCP-serveren baseret på Golang. List, få, opret og redigér ressourcer, inspicér logs og strømline klyngehåndtering – lokalt eller i skyen.

K8s Go MCP server landing page

Hvad er K8s Go

K8s Go er en kraftfuld serverimplementering designet til at interagere med Kubernetes-klynger ved hjælp af Model Context Protocol (MCP). Udviklet for at forenkle og automatisere håndtering af Kubernetes-klynger, gør K8s Go det muligt for brugere at interagere effektivt med Kubernetes-miljøer. Den leverer dyb indsigt i namespaces, noder, pods og ressourcer og tilbyder robust automatisering og strømlinede arbejdsgange for DevOps-teams, platformingeniører og softwareudviklere. Ved at udnytte Go’s hastighed og samtidighed sikrer K8s Go skalerbare og pålidelige operationer, hvilket gør den ideel til både små teams og store virksomheder, der ønsker at maksimere fordelene ved Kubernetes.

Funktioner

Hvad vi kan gøre med K8s Go

K8s Go giver brugerne mulighed for at interagere direkte med Kubernetes-klynger, hvilket muliggør avanceret håndtering, automatisering og overvågning. Den brugervenlige grænseflade og kraftfulde backend tillader problemfri navigation mellem ressourcer og realtidskontrol, hvilket gør det lettere at vedligeholde, fejlfinde og optimere Kubernetes-miljøer.

Gennemse og inspicér ressourcer
Navigér og inspicér namespaces, noder og pods i Kubernetes-klynger.
Automatisér arbejdsgange
Implementer automatisering for almindelige klyngeoperationer og reducer manuelle indgreb.
Strømlinet fejlfinding
Opnå indsigt i klynge-sundhed og identificér hurtigt problemer for hurtig løsning.
Integrér med AI-værktøjer
Brug K8s Go som backend for AI-assistenter og automatiseringsagenter til at håndtere Kubernetes.
Rollebaseret adgang
Kontroller og uddeleger adgang til specifikke klyngeressourcer for øget sikkerhed.
vectoriseret server og ai-agent

Hvordan AI-agenter drager fordel af K8s Go

AI-agenter kan udnytte K8s Go til at automatisere komplekse Kubernetes-håndteringsopgaver, overvåge ressourcer i realtid og integrere intelligent beslutningstagning i DevOps-arbejdsgange. Ved at forbinde direkte til klyngen kan AI-agenter udføre diagnosticering, optimere ressourceallokering og endda udføre selvhelbredende operationer, hvilket øger den samlede produktivitet og reducerer nedetid.