Helm Chart CLI MCP Server

Hvad gør “Helm Chart CLI” MCP Server?

Helm Chart CLI MCP Server giver en bro mellem AI-assistenter og Helm-pakkemanageren for Kubernetes. Denne MCP-server gør det muligt for AI-assistenter at interagere med Helm via naturlige sprogforespørgsler, så almindelige Helm-arbejdsgange som installation af charts, håndtering af repositories og udførelse af forskellige Helm-kommandoer kan automatiseres. Ved at gøre Helms funktioner tilgængelige gennem Model Context Protocol, får udviklere og driftsteams mulighed for at forespørge, administrere og styre Kubernetes-applikationsudrulninger mere effektivt. Serveren forbedrer udviklingsprocesser ved at gøre opgaver som chart-oprettelse, chart-linting, repository-håndtering og autocomplete af kommandoer mulige både programmæssigt og via AI-drevne interaktioner.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner er nævnt i den tilgængelige dokumentation eller kodebase.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er beskrevet i den tilgængelige dokumentation eller kodebase.

Liste over Værktøjer

• helm_completion
  Genererer autocompletion-scripts til forskellige shelltyper (bash, fish, powershell, zsh).
• helm_create
  Opretter et nyt Helm chart med angivet navn og valgfri starter-skabelon.
• helm_lint
  Kører verifikationstests på et chart for at sikre, at det er korrekt opbygget.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Automatiseret chart-oprettelse
  Udviklere kan få oprettet nye Helm-charts programmæssigt, hvilket strømliner opsætning af Kubernetes-applikationsudrulninger.
• Chart-validering via linting
  AI-assistenter kan bruge linting-værktøjet til automatisk at validere chart-korrekthed, hvilket reducerer manuelle fejl og forbedrer udrulningspålideligheden.
• Shell-autocompletion-hjælp
  Giver shell-specifikke autocompletion-scripts til at strømline brugen af Helm i kommandolinjen og øge udviklernes produktivitet.
• Integration med AI-assistenter
  Gør AI-drevne agenter i stand til at styre Helm-operationer direkte, understøtter samtalebaseret DevOps og reducerer kontekstskift.
• Repository- og chart-håndtering
  (Antaget ud fra typiske Helm-operationer, men ikke eksplicit nævnt under værktøjer—begrænset til det dokumenterede.)

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for at Python 3.8+ og Helm CLI er installeret.
2. Klon repositoryet:

   git clone https://github.com/modelcontextprotocol/servers.git
   cd src/helm
   

3. Installer afhængigheder og kør:

   uv venv
   source .venv/Scripts/Activate.ps1
   uv pip install -e .
   mcp-server-helm
   

4. Tilføj MCP-serveren til din Windsurf-konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

5. Gem, genstart Windsurf og bekræft forbindelsen.

Eksempel på sikring af API-nøgler

{
  "mcpServers": {
    "helm-chart-cli": {
      "command": "mcp-server-helm",
      "args": [],
      "env": {
        "API_KEY": "${HELM_MCP_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${HELM_MCP_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Sørg for forudsætninger: Python 3.8+ og Helm CLI installeret.
2. Klon og sæt op som ovenfor.
3. Rediger din Claude-konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart Claude. Bekræft serverregistrering.

Cursor

1. Installer Python 3.8+ og Helm CLI.
2. Klon, installer og start MCP-serveren som ovenfor.
3. Tilføj til Cursors konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart Cursor. Test forbindelsen.

Cline

1. Sørg for forudsætninger og klon/opsæt som ovenfor.
2. Tilføj MCP-serveren til Clines konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

3. Gem, genstart Cline og bekræft.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-flow, start med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbind den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I sektionen for systemets MCP-konfiguration indsættes dine MCP-serveroplysninger i dette JSON-format:

{
  "helm-chart-cli": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når den er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “helm-chart-cli” til navnet på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Ud fra ovenstående tilbyder Helm Chart CLI MCP Server solid værktøjsunderstøttelse og klare opsætningsinstruktioner, men mangler eksplicitte ressourcer og prompt-lister samt dokumentation om Roots eller sampling. Dokumentationen er praktisk og fokuseret og egner sig godt til tekniske brugere.

MCP Score

Bedømmelse:
Denne MCP-server-implementering er praktisk og veldokumenteret med henblik på værktøjer og opsætning, men mangler fulde MCP-ressource/prompt-primitiver og avanceret funktionsdokumentation. Den vurderes til 6/10—solid til praktisk brug, men ikke så funktionsrig som de bedste eksempler.