Kubernetes MCP Server Integration

Hvad gør “Kubernetes” MCP Server?

Kubernetes MCP Server fungerer som en bro mellem AI-assistenter og Kubernetes-klynger og muliggør AI-drevet automatisering og administration af Kubernetes-ressourcer. Ved at udstille Kubernetes-administrationskommandoer gennem Model Context Protocol (MCP) giver denne server udviklere og AI-agenter mulighed for at udføre opgaver som at implementere applikationer, skalere tjenester og overvåge klyngens sundhed. Med integrationen kan brugere interagere programmatisk med Kubernetes-klynger, udføre almindelige administrative opgaver og strømline DevOps-arbejdsgange via naturligt sprog eller AI-drevne prompts. Dette stærke interface øger udviklingsproduktiviteten, understøtter komplekse automatiseringsscenarier og giver en standardiseret måde for AI-systemer at interagere med Kubernetes-infrastrukturen.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner er nævnt i den tilgængelige dokumentation.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer er beskrevet i den tilgængelige dokumentation eller repositories.

Liste over Værktøjer

Ingen specifikke værktøjer er opregnet i den tilgængelige dokumentation eller serverkodeliste.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Kubernetes-klyngehåndtering: Automatisér skalering, implementering og konfiguration af applikationer i Kubernetes-klynger og reducer manuel DevOps-arbejdsmængde.
• Ressourceovervågning: Muliggør, at AI-assistenter kan forespørge status på pods, tjenester og noder, hvilket giver mulighed for realtids-sundhedstjek og rapportering.
• Automatiserede udrulninger: Brug AI-drevne kommandoer til at udløse rullende opdateringer eller tilbagerulninger af udrulninger med glidende og styrede applikationsudgivelser.
• Konfigurationsstyring: Administrér og opdatér Kubernetes-ressourcedefinitioner (YAML-manifester) direkte via AI-interface, hvilket forbedrer konfigurationskonsistens og kontrol.
• Hændelsesrespons: Giv mulighed for hurtig diagnose og udbedring af klyngeproblemer via automatiserede scripts eller AI-genererede kommandoer for at minimere nedetid.

Sådan opsættes det

Windsurf

1. Sørg for, at Node.js og Bun er installeret på dit system.
2. Åbn Windsurf’s konfigurationsfil (typisk windsurf.config.json).
3. Tilføj Kubernetes MCP Server til mcpServers-objektet:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Gem konfigurationsfilen og genstart Windsurf.
5. Bekræft, at Kubernetes MCP Server kører fra Windsurf-interface.

Eksempel på sikring af API-nøgler:

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/sti/til/kubeconfig"
      },
      "inputs": {
        "cluster": "dit-cluster-navn"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installer Node.js og Bun som forudsætning.
2. Åbn Claudes konfigurationsfil.
3. Tilføj MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart Claude.
5. Bekræft, at MCP Server er tilgængelig i Claude.

Cursor

1. Sørg for, at Node.js og Bun er installeret.
2. Redigér Cursors konfiguration (fx cursor.config.json).
3. Integrér MCP Server således:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Gem og genstart Cursor.
5. Tjek MCP Server-status i Cursor.

Cline

1. Installer Node.js og Bun.
2. Find Clines konfigurationsfil.
3. Tilføj Kubernetes MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Gem ændringer og genstart Cline.
5. Valider forbindelsen til MCP Server.

Bemærk: For alle platforme, sikr adgang til din Kubernetes-klynge ved at angive KUBECONFIG-stien via env-objektet i din konfiguration. Placer hemmeligheder (API-tokens, kubeconfig-stier) i miljøvariable frem for i almindelig JSON.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang, begynd 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 ved at bruge dette JSON-format:

{
  "kubernetes-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://dinmcpserver.example/sti-til-mcp/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 “kubernetes-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Mellem disse to tabeller ville jeg vurdere denne MCP-server til 5/10: Den giver en velkendt og værdifuld integration (Kubernetes-håndtering), er open source og populær, men mangler detaljeret dokumentation om prompt-skabeloner, eksplicitte ressourcer og værktøjsoversigt.

MCP Score