k8s-multicluster-mcp MCP Server

Was macht der “k8s-multicluster-mcp” MCP Server?

Der k8s-multicluster-mcp MCP Server ist eine Model Context Protocol (MCP) Server-Anwendung, die darauf ausgelegt ist, Kubernetes-Operationen über mehrere Cluster hinweg zu ermöglichen. Durch die Nutzung mehrerer kubeconfig-Dateien stellt dieser Server eine standardisierte API bereit, über die Nutzer und KI-Assistenten mit mehreren Kubernetes-Clustern gleichzeitig interagieren können. Dies verbessert Entwicklungs- und Betriebsabläufe, indem Aufgaben wie Ressourcenmanagement, Abfrage des Cluster-Status und Cluster-übergreifende Vergleiche unterstützt werden. Besonders für Teams in komplexen Umgebungen ist der Server nützlich, da er zentrales Management und nahtlosen Kontextwechsel zwischen Entwicklungs-, Staging- und Produktionsclustern über eine einzige Oberfläche ermöglicht.

Liste der Prompts

Im Repository werden keine spezifischen Prompt-Templates erwähnt.

Liste der Ressourcen

Im Repository sind keine expliziten MCP-Ressourcen dokumentiert.

Liste der Tools

Im server.py oder der Dokumentation ist keine explizite Werkzeugliste aufgeführt. Die Kernfunktion der Anwendung ist jedoch die Ermöglichung von Kubernetes-Operationen wie Ressourcenmanagement und Kontextwechsel über Cluster hinweg.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Multi-Cluster-Management: Zentrale Verwaltung mehrerer Kubernetes-Umgebungen (z.B. Entwicklung, Staging, Produktion) über eine Oberfläche, was die Betriebseffizienz erhöht.
• Kontextwechsel: Einfaches Umschalten zwischen Kubernetes-Clustern durch Angabe des passenden Kontext-Parameters; reduziert manuellen Konfigurationsaufwand.
• Cluster-übergreifende Vergleiche: Vergleichen von Ressourcen, Cluster-Status und Konfigurationen zwischen verschiedenen Clustern. Das hilft, Konfigurationsabweichungen oder Inkonsistenzen zu erkennen.
• Einheitliches Ressourcenmanagement: Ressourcenmanagement-Aufgaben (Deployment, Skalierung, Updates) können über mehrere Cluster hinweg ausgeführt werden, ohne die kubeconfigs manuell wechseln zu müssen.
• Zentraler Zugang für Teams: Teams können gemeinsam und sicher über eine einzige MCP-Oberfläche auf alle Kubernetes-Cluster zugreifen und so Arbeitsabläufe optimieren.

So richten Sie es ein

Windsurf

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

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

3. Installieren Sie die Abhängigkeiten:

   pip install -r requirements.txt
   

4. Legen Sie Ihre kubeconfig-Dateien in ein Verzeichnis und setzen Sie die Umgebungsvariable KUBECONFIG_DIR.
5. Bearbeiten Sie Ihre Windsurf MCP-Server-Konfiguration (z.B. config.json):

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

6. Speichern Sie die Datei und starten Sie Windsurf neu. Vergewissern Sie sich, dass der Server läuft.

Claude

1. Folgen Sie den Voraussetzungen und Installationsschritten wie oben.
2. Für die automatische Installation über Smithery:

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

3. Konfigurieren Sie config.json für Ihr Claude Desktop:

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

4. Speichern und starten Sie Claude Desktop neu.

Cursor

1. Führen Sie die Klon- und Installationsschritte wie oben aus.
2. Fügen Sie Ihrer Cursor-Konfiguration Folgendes hinzu:

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

3. Speichern und starten Sie Cursor neu.

Cline

1. Führen Sie die Klon- und Installationsschritte wie oben aus.
2. Fügen Sie Ihrer Cline-Konfiguration Folgendes hinzu:

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

3. Speichern und starten Sie Cline neu.

API-Schlüssel absichern:

• Legen Sie sensible Informationen wie API-Schlüssel oder kubeconfigs in Umgebungsvariablen ab.
• Beispielkonfiguration:

  {
    "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"
          }
        }
      }
    }
  }
  

So verwenden Sie diesen MCP in Flows

MCP in FlowHunt nutzen

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst 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. Geben Sie im Abschnitt für die System-MCP-Konfiguration Ihre MCP-Serverdetails in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool verwenden und hat Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten. Denken Sie daran, “k8s-multicluster-mcp” auf den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ändern und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

Zusätzliche Hinweise:

• Root-Unterstützung: Nicht erwähnt
• Sampling-Support: Nicht erwähnt

Basierend auf den verfügbaren Informationen ist k8s-multicluster-mcp ein spezialisierter MCP-Server für Kubernetes-Multi-Cluster-Operationen. Allerdings fehlen Details zu Prompts, expliziten Ressourcen und Werkzeugen, was die Bewertung für Vollständigkeit und Nutzbarkeit einschränkt.

MCP Score

Gesamtbewertung: 4/10

Der Server erfüllt eine einzigartige und wertvolle Funktion (Kubernetes Multi-Cluster-Management via MCP), es fehlen jedoch Dokumentationen zu Prompt-Templates, expliziten Ressourcen und Tool-Definitionen sowie eine Lizenzierung. Dies begrenzt die aktuelle Nutzbarkeit für breiteren MCP-Einsatz und Entwicklerakzeptanz.