KubeSphere MCP Server

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.