
Kubernetes MCP Server
Der Kubernetes MCP Server verbindet KI-Assistenten mit Kubernetes-/OpenShift-Clustern und ermöglicht die programmatische Verwaltung von Ressourcen, Pod-Operatio...
Integrieren Sie das KubeSphere-Cluster-Management direkt in Ihre KI-Flows mit dem KubeSphere MCP Server für optimierte DevOps- und Cloud-native Automatisierung.
Der KubeSphere MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der eine nahtlose Integration mit den KubeSphere-APIs ermöglicht. So können KI-Assistenten und LLM-basierte Entwicklungstools auf Ressourcen zugreifen und mit ihnen interagieren, die von einem KubeSphere-Cluster verwaltet werden. Durch die Überbrückung der Lücke zwischen KI-Workflows und den Ressourcenmanagement-Funktionen von KubeSphere ermöglicht dieser Server Entwicklern, Aufgaben wie Workspace- und Clusterverwaltung, Bereitstellung von Benutzern und Rollen sowie die Arbeit mit Erweiterungen zu automatisieren und zu optimieren. Der MCP Server bietet eine Suite von Tools, die in vier Hauptmodule gruppiert sind – Workspace Management, Cluster Management, User and Roles und Extensions Center – und ermöglicht es KI-Clients, KubeSphere-Ressourcen effizient abzufragen, zu verwalten und zu manipulieren, um Cloud-native Entwicklung und DevOps-Workflows zu verbessern.
In den verfügbaren Repository-Dateien oder der Dokumentation sind keine expliziten Prompt-Vorlagen erwähnt.
In den verfügbaren Repository-Dateien oder der Dokumentation sind keine expliziten MCP-Ressourcen aufgeführt.
Im Repository sind keine Setup-Anweisungen für Windsurf vorhanden.
Stellen Sie sicher, dass Sie einen KubeSphere-Cluster haben und erzeugen Sie eine ksconfig
-Datei wie in den Voraussetzungen beschrieben.
Laden Sie das ks-mcp-server
-Binary herunter oder bauen Sie es und legen Sie es in Ihren Systempfad.
Bearbeiten Sie die MCP-Konfigurationsdatei von Claude, um den KubeSphere MCP Server einzubinden:
{
"mcpServers": {
"KubeSphere": {
"args": [
"stdio",
"--ksconfig", "<absoluter Pfad zur ksconfig-Datei>",
"--ks-apiserver", "<KubeSphere-Adresse>"
],
"command": "ks-mcp-server"
}
}
}
Ersetzen Sie <absoluter Pfad zur ksconfig-Datei>
und <KubeSphere-Adresse>
durch Ihre tatsächlichen Werte.
Starten Sie Claude neu und überprüfen Sie die Verbindung.
API-Keys absichern:
Speichern Sie sensible Zugangsdaten wie Cluster-Benutzernamen und Passwörter in Umgebungsvariablen und referenzieren Sie diese bei Bedarf in Ihrer Konfiguration.
Stellen Sie sicher, dass Sie einen gültigen KubeSphere-Cluster und eine ksconfig
-Datei haben.
Laden Sie das ks-mcp-server
-Binary herunter oder bauen Sie es.
Bearbeiten Sie die MCP-Konfigurationsdatei von Cursor wie folgt:
{
"mcpServers": {
"KubeSphere": {
"args": [
"stdio",
"--ksconfig", "<absoluter Pfad zur ksconfig-Datei>",
"--ks-apiserver", "<KubeSphere-Adresse>"
],
"command": "ks-mcp-server"
}
}
}
Tragen Sie die erforderlichen absoluten Dateipfade und Adressen ein.
Starten Sie Cursor neu, um die Änderungen zu übernehmen.
Im Repository sind keine Setup-Anweisungen für Cline vorhanden.
Speichern Sie sensible Informationen wie Benutzernamen und Passwörter in Umgebungsvariablen anstatt direkt in Konfigurationsdateien. Beispiel:
{
"env": {
"KUBESPHERE_USERNAME": "ihr-benutzername",
"KUBESPHERE_PASSWORD": "ihr-passwort"
},
"inputs": {
"username": "${KUBESPHERE_USERNAME}",
"password": "${KUBESPHERE_PASSWORD}"
}
}
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. Im Bereich System-MCP-Konfiguration fügen Sie die Details Ihres MCP-Servers in folgendem JSON-Format ein:
{
"KubeSphere": {
"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 verwenden. Denken Sie daran, “KubeSphere” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL mit der Adresse Ihres MCP-Servers anzupassen.
Abschnitt | Verfügbarkeit | Details/Anmerkungen |
---|---|---|
Übersicht | ✅ | Ausführliche Beschreibung verfügbar |
Liste der Prompts | ⛔ | Keine Prompt-Vorlagen dokumentiert |
Liste der Ressourcen | ⛔ | Keine expliziten Ressourcen aufgeführt |
Liste der Tools | ✅ | Vier Haupt-Tool-Module beschrieben |
API-Keys absichern | ✅ | Anweisungen zur Nutzung von Umgebungsvariablen enthalten |
Sampling-Support (weniger wichtig) | ⛔ | Im Repository nicht erwähnt |
Der KubeSphere MCP Server bietet eine solide Grundlage für das Ressourcenmanagement von KubeSphere über KI mit umfassenden Anleitungen für Claude und Cursor. Allerdings mangelt es an Dokumentation zu MCP-Prompt-Vorlagen, Ressourcen und fortgeschrittenen MCP-Features (wie Roots und Sampling). Insgesamt ist es ein praktisches Projekt für grundlegende Integrationsanforderungen, aber eine weiterführende Dokumentation wäre wünschenswert.
Hat eine LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Mindestens ein Tool | ✅ |
Anzahl Forks | 4 |
Anzahl Sterne | 9 |
Bewertung: 6/10 — Gute Grundfunktionalität und Setup-Anleitungen, aber wenig Detail zu Ressourcen/Prompts und keine Dokumentation zu fortgeschrittenen MCP-spezifischen Features.
Der KubeSphere MCP Server ist ein Model Context Protocol-Server, der es KI-Clients und Entwicklungstools ermöglicht, auf KubeSphere-Clusterressourcen zuzugreifen und diese zu verwalten, indem Aufgaben wie Workspace-, Cluster-, Benutzer- und Erweiterungsmanagement automatisiert werden.
Sie können das Erstellen und Verwalten von Workspaces, das Überwachen und Verwalten von Clustern, das Bereitstellen von Benutzern und Rollen sowie das Verwalten von KubeSphere-Erweiterungen – alles aus Ihren KI-gesteuerten Workflows – automatisieren.
Speichern Sie sensible Informationen wie Benutzernamen und Passwörter in Umgebungsvariablen und verweisen Sie in Ihren Konfigurationsdateien darauf, anstatt sie im Klartext zu speichern.
Der Server stellt vier Tool-Module bereit: Workspace Management, Cluster Management, User and Roles sowie Extensions Center.
Ja. Fügen Sie die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu, konfigurieren Sie den KubeSphere-Server mit dem entsprechenden JSON und verbinden Sie ihn mit Ihrem KI-Agenten, um die vollständigen Verwaltungsfunktionen innerhalb von FlowHunt zu nutzen.
Automatisieren Sie das Ressourcenmanagement von KubeSphere in Ihren KI-Workflows mit dem KubeSphere MCP Server. Steigern Sie die Produktivität bei Workspace-, Cluster-, Benutzer- und Erweiterungsoperationen.
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