k8s-multicluster-mcp MCP Server

Hvad laver “k8s-multicluster-mcp” MCP Server?

k8s-multicluster-mcp MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) serverapplikation designet til at lette Kubernetes-operationer på tværs af flere klynger. Ved at udnytte flere kubeconfig-filer tilbyder denne server et standardiseret API, der gør det muligt for brugere og AI-assistenter at interagere med flere Kubernetes-klynger samtidigt. Dette forbedrer udviklings- og driftsarbejdsgange ved at understøtte opgaver som ressourcestyring, forespørgsler om klyngestatus og sammenligninger på tværs af klynger. Serveren er især nyttig for teams, der administrerer komplekse miljøer, da den tilbyder centraliseret styring og problemfrit kontekstskift mellem dev-, staging- og produktionsklynger fra én grænseflade.

Liste over prompts

Der nævnes ingen specifikke promptskabeloner i repositoryet.

Liste over ressourcer

Der er ikke dokumenteret nogen eksplicitte MCP-ressourcer i repositoryet.

Liste over værktøjer

Der gives ingen eksplicit liste over værktøjer i server.py eller dokumentationen. Applikationens kernefunktion er dog at muliggøre Kubernetes-operationer såsom ressourcestyring og kontekstskift på tværs af klynger.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Multi-klynge administration: Centraliseret administration af flere Kubernetes-miljøer (f.eks. dev, staging, produktion) fra én grænseflade, hvilket forbedrer driftseffektiviteten.
• Kontekstskift: Skift nemt mellem Kubernetes-klynger ved at angive den relevante kontekstparameter og reducer manuelt konfigurationsarbejde.
• Sammenligninger på tværs af klynger: Sammenlign ressourcer, klyngestatus og konfigurationer på tværs af forskellige klynger, hvilket hjælper med at identificere konfigurationsafvigelser eller uoverensstemmelser.
• Samlet ressourcestyring: Udfør ressourcestyringsopgaver (deployment, skalering, opdateringer) på tværs af flere klynger uden at skulle skifte kubeconfigs manuelt.
• Centraliseret adgang for teams: Teams kan samarbejde og få sikker adgang til alle Kubernetes-klynger via én MCP-grænseflade, hvilket strømliner arbejdsgange.

Sådan sætter du det op

Windsurf

1. Sørg for, at du har Python 3.8+ og pip installeret.
2. Klon repository:

   git clone https://github.com/razvanmacovei/k8s-multicluster-mcp.git
   cd k8s-multicluster-mcp
   

3. Installer afhængigheder:

   pip install -r requirements.txt
   

4. Placer dine kubeconfig-filer i en mappe og sæt miljøvariablen KUBECONFIG_DIR.
5. Rediger din Windsurf MCP server-konfiguration (f.eks. config.json):

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes": {
         "command": "python3",
         "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
         "env": {
           "KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
         }
       }
     }
   }
   

6. Gem filen og genstart Windsurf. Tjek at serveren kører.

Claude

1. Følg forudsætninger og installationsskridt som ovenfor.
2. For automatisk installation via Smithery:

   npx -y @smithery/cli install @razvanmacovei/k8s-multicluster-mcp --client claude
   

3. Konfigurer config.json til din Claude Desktop:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes": {
         "command": "python3",
         "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
         "env": {
           "KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
         }
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart Claude Desktop.

Cursor

1. Fuldfør kloning og installation som ovenfor.
2. Tilføj til din Cursor-konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes": {
         "command": "python3",
         "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
         "env": {
           "KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
         }
       }
     }
   }
   

3. Gem og genstart Cursor.

Cline

1. Fuldfør kloning og installation som ovenfor.
2. Tilføj til din Cline-konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes": {
         "command": "python3",
         "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
         "env": {
           "KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
         }
       }
     }
   }
   

3. Gem og genstart Cline.

Sikring af API-nøgler:

• Placer følsomme oplysninger som API-nøgler eller kubeconfigs i miljøvariabler.
• Eksempel på konfiguration:

  {
    "mcpServers": {
      "kubernetes": {
        "command": "python3",
        "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
        "env": {
          "KUBECONFIG_DIR": "/secure/path",
          "KUBE_API_KEY": "${KUBE_API_KEY}"
        },
        "inputs": {
          "kube_api_key": {
            "type": "env",
            "env": "KUBE_API_KEY"
          }
        }
      }
    }
  }
  

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-arbejdsflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

{
  "k8s-multicluster-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “k8s-multicluster-mcp” til navnet på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server URL.

Oversigt

Yderligere noter:

• Roots support: Ikke nævnt
• Sampling support: Ikke nævnt

Baseret på de oplysninger, der er givet og tilgængelige i repositoryet, er k8s-multicluster-mcp en specialiseret MCP-server til Kubernetes multi-klynge drift. Den mangler dog detaljer i områder som prompts, eksplicitte ressourcer og værktøjsdokumentation, hvilket begrænser dens score for fuldstændighed og anvendelighed.

MCP-score

Samlet vurdering: 4/10

Selvom serveren opfylder en unik og værdifuld funktion (Kubernetes multi-klynge administration via MCP), mangler den dokumentation om promptskabeloner, eksplicitte ressource- og værktøjsdefinitioner samt licens. Dette begrænser dens nuværende anvendelighed for bredere MCP-brug og udvikleradoption.