Hvad laver “KubeSphere” MCP Server?

KubeSphere MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server, som muliggør problemfri integration med KubeSphere API’er og gør det muligt for AI-assistenter og LLM-baserede udviklingsværktøjer at tilgå og interagere med ressourcer, der administreres af en KubeSphere-klynge. Ved at bygge bro mellem AI-arbejdsgange og KubeSpheres ressourcestyringsmuligheder gør denne server det nemt for udviklere at automatisere og strømline opgaver som workspace- og klyngeadministration, bruger- og rolletildeling samt arbejde med udvidelser. MCP-serveren tilbyder en værktøjspakke, der er inddelt i fire hovedmoduler—Workspace Management, Cluster Management, User and Roles samt Extensions Center—som giver AI-klienter mulighed for effektivt at forespørge, administrere og håndtere KubeSphere-ressourcer for at styrke cloud-native udvikling og DevOps-arbejdsgange.

Liste over Prompts

Ingen eksplicitte promptskabeloner er nævnt i de tilgængelige repository-filer eller dokumentation.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er beskrevet i de tilgængelige repository-filer eller dokumentation.

Liste over Værktøjer

• Workspace Management
  Værktøjer til administration af arbejdsområder i KubeSphere-miljøet, såsom oprettelse, visning eller sletning af workspaces.
• Cluster Management
  Værktøjer til styring af Kubernetes-klynger, herunder forespørgsel på klyngestatus eller konfigurationer.
• User and Roles
  Værktøjer til at administrere brugerkonti og roller, fx tilføjelse af brugere, tildeling af roller eller hentning af brugerinformation.
• Extensions Center
  Værktøjer til at interagere med KubeSpheres Extensions Center, så du kan håndtere og integrere ekstra funktioner eller plugins.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Workspace-automatisering
  AI-agenter kan automatisere oprettelse, sletning eller ændring af workspaces i en KubeSphere-klynge og spare udviklere tid på rutinemæssige opsætningsopgaver.
• Klyngeovervågning og -styring
  Udviklere kan bruge AI til at overvåge klyngehealth, hente konfigurationer eller udløse handlinger på klyngeniveau programmatisk.
• Bruger- og rolletildeling
  Strømlin onboarding og adgangsstyring ved automatisk at oprette brugere og konfigurere deres roller gennem MCP-drevne arbejdsgange.
• Udvidelsesstyring
  Håndter nemt KubeSphere-udvidelser og muliggør dynamisk integration af nye funktionaliteter i platformen uden manuel indgriben.
• DevOps workflow-integration
  MCP-serveren gør det muligt for AI-værktøjer at inkorporere KubeSphere-ressourcestyring i bredere DevOps-pipelines og styrker automatisering og konsistens.

Sådan sætter du det op

Windsurf

Ingen opsætningsvejledning til Windsurf forefindes i repositoryet.

Claude

1. Sørg for, at du har en KubeSphere-klynge og genererer en ksconfig-fil som beskrevet under forudsætninger.

2. Download eller byg ks-mcp-server binæren og placer den i din systemsti.

3. Redigér Claudes MCP-konfigurationsfil for at inkludere KubeSphere MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<ksconfig file absolute path>",
           "--ks-apiserver", "<KubeSphere Address>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. Udskift <ksconfig file absolute path> og <KubeSphere Address> med dine egne værdier.

5. Genstart Claude og bekræft forbindelsen.

Sikring af API-nøgler:
Opbevar følsomme legitimationsoplysninger, såsom klyngebrugernavne og adgangskoder, i miljøvariabler og henvis til dem i din konfiguration efter behov.

Cursor

1. Sørg for, at du har en gyldig KubeSphere-klynge og en ksconfig-fil.

2. Download eller byg ks-mcp-server binæren.

3. Redigér Cursors MCP-konfigurationsfil således:

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<ksconfig file absolute path>",
           "--ks-apiserver", "<KubeSphere Address>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. Udfyld de krævede absolutte filstier og adresser.

5. Genstart Cursor for at anvende ændringerne.

Cline

Ingen opsætningsvejledning til Cline forefindes i repositoryet.

Bemærkning om sikring af API-nøgler

Opbevar følsomme oplysninger som brugernavne og adgangskoder i miljøvariabler frem for direkte i konfigurationsfiler. Eksempel:

{
  "env": {
    "KUBESPHERE_USERNAME": "dit-brugernavn",
    "KUBESPHERE_PASSWORD": "dit-adgangskode"
  },
  "inputs": {
    "username": "${KUBESPHERE_USERNAME}",
    "password": "${KUBESPHERE_PASSWORD}"
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-flow 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 ved at bruge dette JSON-format:

{
  "KubeSphere": {
    "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 “KubeSphere” til navnet på din MCP-server og udskifte URL’en med din MCP-servers adresse.

Oversigt

Vores vurdering

KubeSphere MCP Server giver et solidt fundament for KubeSphere-ressourcestyring via AI med fyldestgørende instruktioner til Claude og Cursor. Dog mangler der dokumentation om MCP-promptskabeloner, ressourcer og avancerede MCP-funktioner (såsom Roots og Sampling). Samlet set er det et praktisk projekt til basale integrationsbehov, men yderligere dokumentation ville være en fordel.

MCP-score

Bedømmelse: 6/10 — God grundlæggende funktionalitet og opsætningsvejledning, men begrænset ressource-/promptdetalje og manglende dokumentation af avancerede MCP-specifikke funktioner.