Helm Chart CLI MCP-Server

Was macht der “Helm Chart CLI” MCP-Server?

Der Helm Chart CLI MCP-Server schlägt eine Brücke zwischen KI-Assistenten und dem Helm-Paketmanager für Kubernetes. Dieser MCP-Server ermöglicht es KI-Assistenten, per natürlicher Sprache mit Helm zu interagieren und typische Helm-Workflows wie das Installieren von Charts, das Verwalten von Repositories und das Ausführen verschiedenster Helm-Befehle zu automatisieren. Durch die Bereitstellung der Helm-Funktionen über das Model Context Protocol können Entwickler- und Betriebsteams Kubernetes-Anwendungsbereitstellungen effizienter abfragen, verwalten und steuern. Der Server verbessert Entwicklungs-Workflows, indem Aufgaben wie Chart-Erstellung, Chart-Linting, Repository-Management und die Autovervollständigung von Befehlen programmatisch oder KI-gestützt durchgeführt werden können.

Liste der Prompts

In der verfügbaren Dokumentation oder im Code wurden keine Prompt-Vorlagen erwähnt.

Liste der Ressourcen

In der verfügbaren Dokumentation oder im Code wurden keine expliziten MCP-Ressourcen beschrieben.

Liste der Tools

• helm_completion
  Erstellt Autovervollständigungs-Skripte für verschiedene Shells (bash, fish, powershell, zsh).
• helm_create
  Erstellt ein neues Helm-Chart mit angegebenem Namen und optionaler Starter-Vorlage.
• helm_lint
  Führt Überprüfungen an einem Chart durch, um sicherzustellen, dass es korrekt aufgebaut ist.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Automatisierte Chart-Erstellung
  Entwickler können programmatisch neue Helm-Charts generieren lassen und damit den Setup-Prozess für Kubernetes-Anwendungen beschleunigen.
• Chart-Validierung per Linting
  KI-Assistenten können das Linting-Tool aufrufen, um Charts automatisch auf Korrektheit zu prüfen, manuelle Fehler zu reduzieren und die Zuverlässigkeit von Deployments zu erhöhen.
• Shell-Autovervollständigungs-Unterstützung
  Stellt shellspezifische Autovervollständigungs-Skripte zur Verfügung, um die Verwendung von Helm in der Kommandozeile effizienter zu machen und die Produktivität zu steigern.
• Integration mit KI-Assistenten
  Ermöglicht KI-gesteuerten Agenten die direkte Verwaltung von Helm-Operationen, unterstützt Conversational DevOps und reduziert Kontextwechsel.
• Repository- und Chart-Management
  (Wird von typischen Helm-Operationen angenommen, aber nicht explizit in den Tools gelistet – beschränkt auf die dokumentierten Funktionen.)

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Python 3.8+ und die Helm CLI installiert sind.
2. Klonen Sie das Repository:

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

3. Abhängigkeiten installieren und den Server starten:

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

4. Fügen Sie den MCP-Server zu Ihrer Windsurf-Konfiguration hinzu:

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

5. Speichern Sie die Datei, starten Sie Windsurf neu und prüfen Sie die Verbindung.

Beispiel für gesicherte API-Keys

{
  "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. Stellen Sie sicher, dass die Voraussetzungen erfüllt sind: Python 3.8+ und Helm CLI installiert.
2. Klonen und einrichten wie oben.
3. Bearbeiten Sie Ihre Claude-Konfiguration:

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

4. Speichern und Claude neu starten. Registrierung des Servers bestätigen.

Cursor

1. Installieren Sie Python 3.8+ und Helm CLI.
2. Klonen, installieren und starten Sie den MCP-Server wie oben.
3. Zur Cursor-Konfiguration hinzufügen:

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

4. Speichern und Cursor neu starten. Verbindung testen.

Cline

1. Voraussetzungen prüfen und wie oben klonen/einrichten.
2. Fügen Sie den MCP-Server zu Clines Konfiguration hinzu:

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

3. Speichern, Cline neu starten und prüfen.

Verwendung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zuerst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Fügen Sie im Bereich System-MCP-Konfiguration Ihre MCP-Server-Daten in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool nutzen und auf alle Funktionen und Fähigkeiten zugreifen. Denken Sie daran, “helm-chart-cli” entsprechend dem tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ändern und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

Basierend auf den obigen Punkten bietet der Helm Chart CLI MCP-Server solide Tool-Unterstützung und klare Setup-Anweisungen, es fehlen jedoch explizite Ressourcen- und Prompt-Listen sowie Dokumentation zu Roots oder Sampling. Die Dokumentation ist praxisnah und fokussiert und damit gut für technische Nutzer geeignet.

MCP-Score

Bewertung:
Diese MCP-Server-Implementierung ist praxisnah und gut dokumentiert im Hinblick auf Tool-Integration und Einrichtung, es fehlen jedoch vollständige MCP-Resource/Prompt-Primitiven und Dokumentation zu erweiterten Features. Sie erhält eine 6/10 – solide für den praktischen Einsatz, aber nicht so funktionsreich wie die besten Beispiele.