Kubernetes MCP-Server-Integration

Was macht der “Kubernetes” MCP-Server?

Der Kubernetes MCP-Server fungiert als Bindeglied zwischen KI-Assistenten und Kubernetes-Clustern und ermöglicht KI-gesteuerte Automatisierung und Verwaltung von Kubernetes-Ressourcen. Durch die Bereitstellung von Kubernetes-Managementbefehlen über das Model Context Protocol (MCP) können Entwickler und KI-Agenten Aufgaben wie das Bereitstellen von Anwendungen, Skalieren von Services und Überwachen des Cluster-Zustands ausführen. Mit dieser Integration können Nutzer programmatisch mit Kubernetes-Clustern interagieren, gängige Administrationsaufgaben ausführen und DevOps-Workflows per natürlicher Sprache oder KI-gesteuerten Prompts optimieren. Diese leistungsstarke Schnittstelle steigert die Produktivität in der Entwicklung, unterstützt komplexe Automatisierungsszenarien und bietet eine standardisierte Möglichkeit für KI-Systeme, mit Kubernetes-Infrastrukturen zu interagieren.

Liste der Prompts

In der verfügbaren Dokumentation sind keine Prompt-Vorlagen erwähnt.

Liste der Ressourcen

In der verfügbaren Dokumentation oder den Repository-Dateien sind keine expliziten Ressourcen beschrieben.

Liste der Tools

In der verfügbaren Dokumentation oder im Server-Code werden keine spezifischen Tools aufgeführt.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Kubernetes-Cluster-Management: Automatisieren Sie Skalierung, Deployment und Konfiguration von Anwendungen innerhalb von Kubernetes-Clustern und reduzieren Sie den manuellen DevOps-Aufwand.
• Ressourcenüberwachung: Ermöglichen Sie KI-Assistenten, den Status von Pods, Services und Nodes abzufragen – für Health-Checks und Berichte in Echtzeit.
• Automatisierte Rollouts: Verwenden Sie KI-gesteuerte Befehle, um Rolling Updates oder Rollbacks von Deployments auszulösen und so nahtlose, kontrollierte Releases sicherzustellen.
• Konfigurationsmanagement: Verwalten und aktualisieren Sie Kubernetes-Ressourcendefinitionen (YAML-Manifeste) direkt über KI-Oberflächen und verbessern Sie Konsistenz und Kontrolle.
• Incident Response: Schnelle Diagnose und Behebung von Cluster-Problemen mittels automatisierter Skripte oder KI-generierter Befehle – für minimale Ausfallzeiten.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und Bun auf Ihrem System installiert sind.
2. Öffnen Sie die Windsurf-Konfigurationsdatei (in der Regel windsurf.config.json).
3. Fügen Sie den Kubernetes MCP-Server zum Objekt mcpServers hinzu:

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

4. Speichern Sie die Konfigurationsdatei und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie im Windsurf-Interface, ob der Kubernetes MCP-Server läuft.

Beispiel zum Absichern von API-Keys:

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/kubeconfig"
      },
      "inputs": {
        "cluster": "ihr-cluster-name"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installieren Sie Node.js und Bun als Voraussetzung.
2. Öffnen Sie Claudes Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den MCP-Server hinzu:

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

4. Speichern und Claude neu starten.
5. Prüfen Sie, ob der MCP-Server in Claude erreichbar ist.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und Bun installiert sind.
2. Bearbeiten Sie die Cursor-Konfiguration (z. B. cursor.config.json).
3. Binden Sie den MCP-Server so ein:

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

4. Speichern und Cursor neu starten.
5. Überprüfen Sie den MCP-Server-Status in Cursor.

Cline

1. Installieren Sie Node.js und Bun.
2. Suchen Sie die Konfigurationsdatei von Cline.
3. Fügen Sie den Kubernetes MCP-Server hinzu:

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

4. Änderungen speichern und Cline neu starten.
5. Verbindung zum MCP-Server validieren.

Hinweis: Geben Sie auf allen Plattformen den Zugriff auf Ihr Kubernetes-Cluster sicher, indem Sie den KUBECONFIG-Pfad im Objekt env Ihrer Konfiguration angeben. Legen Sie Geheimnisse (API-Tokens, Kubeconfig-Pfade) in Umgebungsvariablen und nicht im Klartext-JSON ab.

So nutzen Sie diesen MCP in Flows

Verwendung von MCP in FlowHunt

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

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Abschnitt für die System-MCP-Konfiguration geben Sie Ihre MCP-Serverdetails im folgenden JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Fähigkeiten nutzen. Denken Sie daran, “kubernetes-mcp” ggf. an den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers anzupassen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

Zwischen diesen beiden Tabellen würde ich diesen MCP-Server mit 5/10 bewerten: Er bietet eine bekannte und wertvolle Integration (Kubernetes-Management), ist Open-Source und beliebt, aber es fehlen detaillierte Dokumentationen zu Prompt-Vorlagen, Ressourcen und Tools.

MCP-Score