K8s Çoklu-Küme MCP için AI Temsilcisi
Çoklu Küme Kubernetes MCP Sunucusu entegrasyonu ile birden fazla Kubernetes kümesinde operasyonları sorunsuzca yönetin ve otomatikleştirin. Güçlü AI destekli bağlam değiştirme, kümeler arası operasyonlar, dağıtım yönetimi ve teşhis ile Kubernetes yönetiminizi standartlaştırın—hepsi tek bir arayüzden. Merkezi çoklu-küme kontrolünü, anlık içgörüleri ve hızlı sorun gidermeyi geliştirme, test ve üretim ortamları için açığa çıkarın.
Merkezi Çoklu-Küme Kubernetes Yönetimi
Birden fazla Kubernetes kümesini tek bir AI destekli platformdan zahmetsizce kontrol edin. Tüm kümelerinizdeki kaynakları, birden çok kubeconfig dosyası kullanarak anında listeleyin, karşılaştırın ve yönetin. Bağlam değiştirme, kaynak inceleme ve kümeler arası işlemler yalnızca bir komut uzağınızda; bu da tüm Kubernetes ortamlarınız için tam görünürlük ve hızlı sorun giderme sağlar.
- Birleşik Küme Erişimi.
- Tüm Kubernetes kümelerini birden çok kubeconfig dosyası ile kolayca yönetin ve erişin.
- AI Destekli Bağlam Değiştirme.
- Geliştirme, test ve üretim kümeleri arasında manuel yeniden yapılandırma olmadan anında geçiş yapın.
- Kümeler Arası İçgörüler.
- Kümeler arasında kaynakları, durumları ve yapılandırmaları karşılaştırarak daha hızlı karar verin.
- Merkezi Kaynak Yönetimi.
- Tüm ad alanlarını, düğümleri ve kaynakları tek bir arayüzden görüntüleyin ve yönetin.
Kapsamlı Dağıtım & Kaynak Kontrolü
Gelişmiş dağıtım yönetimi ve kaynak kontrolü ile Kubernetes dağıtımlarınızı yönetin. Dağıtım durumunu izleyin, geri alın veya yeniden başlatın ve kaynak limitlerini gerçek zamanlı olarak düzenleyin. İş yüklerini zahmetsizce ölçeklendirin, duraklatın, devam ettirin ve güncelleyin; uygulamalarınızın her zaman optimize ve dayanıklı olmasını sağlayın.
- Otomatik Dağıtım Yönetimi.
- Durumu izleyin, geçmişi görüntüleyin ve geri al, yeniden başlat, duraklat, devam et gibi eylemlerle dağıtımları yönetin.
- Kaynak Ölçeklendirme & Otomatik Ölçeklendirme.
- Dağıtımları ölçeklendirin ve Yatay Pod Otomatik Ölçekleyicilerini doğrudan arayüzden yapılandırın.
- Canlı Kaynak Güncellemeleri.
- CPU/bellek limitleri ve isteklerini güncelleyerek uygulama performansını optimize edin.
Teşhis, İzleme & Akıllı Operasyonlar
Yerleşik AI araçlarıyla uygulama sorunlarını teşhis edin, kaynak kullanımını izleyin ve gelişmiş işlemleri gerçekleştirin. Pod günlüklerini anında alın, kapsayıcılarda komutlar çalıştırın ve Kubernetes iş yüklerinizi sağlıklı ve yüksek performansta tutmak için uygulanabilir teşhisler edinin.
- Anında Teşhis.
- Uygulama sorunlarını teşhis edin, olayları alın ve AI destekli içgörülerle günlükleri inceleyin.
- Canlı Pod Operasyonları.
- Podlarda komutlar çalıştırın, günlük alın ve iş yüklerini zahmetsizce yönetin.
- Gerçek Zamanlı Metrikler & İzleme.
- Düğüm ve podlar için CPU/bellek kullanımını izleyerek kaynak tahsisini optimize edin.
MCP ENTEGRASYONU
Mevcut Kubernetes MCP Entegrasyon Araçları
Aşağıdaki araçlar Kubernetes MCP entegrasyonunun bir parçası olarak mevcuttur:
- k8s_get_contexts
Yapılandırılmış kümelerinizdeki tüm mevcut Kubernetes bağlamlarını listeleyin.
- k8s_get_namespaces
Belirtilen bir Kubernetes bağlamındaki tüm ad alanlarını listeleyin.
- k8s_get_nodes
Altyapı görünürlüğü için bir Kubernetes kümesindeki tüm düğümleri listeleyin.
- k8s_get_resources
Pod, dağıtım veya hizmet gibi belirli bir türün kaynaklarını listeleyin.
- k8s_get_resource
Belirli bir Kubernetes kaynağı hakkında ayrıntılı bilgi alın.
- k8s_get_pod_logs
İzleme ve sorun giderme için belirli bir poddan günlükleri alın.
- k8s_describe
Kubernetes kaynakları hakkında ayrıntılı, describe tarzı bilgi gösterin.
- k8s_apis
Bağlı Kubernetes kümesindeki tüm mevcut API'leri listeleyin.
- k8s_crds
Kümedeki tüm Özel Kaynak Tanımlarını (CRD) listeleyin.
- k8s_top_nodes
Küme düğümleri için kaynak kullanım istatistiklerini (CPU/bellek) görüntüleyin.
- k8s_top_pods
Kümedeki podların kaynak kullanımını (CPU/bellek) görüntüleyin.
- k8s_diagnose_application
Kümenizdeki bir dağıtım veya uygulamayla ilgili sorunları teşhis edin.
- k8s_rollout_status
Bir Kubernetes kaynağı dağıtımının mevcut durumunu alın.
- k8s_rollout_history
Bir dağıtım geçmişinin revizyon geçmişini alın.
- k8s_rollout_undo
Hızlı geri alma için bir dağıtımı önceki bir revizyona geri alın.
- k8s_rollout_restart
İş yüklerini yeni yapılandırmalarla tekrar dağıtmak için bir dağıtımı yeniden başlatın.
- k8s_rollout_pause
Güvenli müdahale için devam eden bir dağıtım işlemini duraklatın.
- k8s_rollout_resume
Önceden duraklatılmış bir dağıtım işlemini devam ettirin.
- k8s_create_resource
YAML veya JSON tanımları kullanarak yeni bir Kubernetes kaynağı oluşturun.
- k8s_apply_resource
Bir Kubernetes kaynağı oluşturmak veya güncellemek için yapılandırma uygulayın.
- k8s_patch_resource
Mevcut bir kaynağın alanlarını yamalayın ve güncelleyin.
- k8s_label_resource
Belirtilen bir Kubernetes kaynağına etiket ekleyin veya güncelleyin.
- k8s_annotate_resource
Meta veri yönetimi için bir kaynağa açıklama ekleyin veya güncelleyin.
- k8s_scale_resource
Bir kaynağı (ör. dağıtım) istenen replika sayısına ölçeklendirin.
- k8s_autoscale_resource
Dinamik ölçeklendirme için Yatay Pod Otomatik Ölçekleyici yapılandırın.
- k8s_update_resources
Dağıtımlar ve kapsayıcılar için kaynak isteklerini ve limitlerini güncelleyin.
- k8s_expose_resource
Bir Kubernetes kaynağını yeni bir hizmet olarak açığa çıkarın.
- k8s_set_resources_for_container
Belirli kapsayıcılar için CPU ve bellek limitlerini veya isteklerini ayarlayın.
- k8s_cordon_node
Bakım için bir düğümü planlama dışı olarak işaretleyin.
- k8s_uncordon_node
Bakım tamamlandıktan sonra bir düğümü planlanabilir olarak işaretleyin.
- k8s_drain_node
Bakım hazırlığı için bir düğümdeki podları tahliye edin.
- k8s_taint_node
Pod zamanlamasını kontrol etmek için bir düğüme leke ekleyin.
- k8s_untaint_node
Normal zamanlamayı geri yüklemek için bir düğümden lekeyi kaldırın.
- k8s_pod_exec
Sorun giderme veya yönetim için bir pod'un kapsayıcısında komut çalıştırın.
Çoklu-Küme Kubernetes Yönetimini Merkezileştirin ve Basitleştirin
Tüm Kubernetes kümelerinizi tek bir arayüzden zahmetsizce yönetin, izleyin ve operasyonları otomatikleştirin. Geliştirme, test ve üretim ortamlarını kolaylaştırın—şimdi deneyin veya rehberli bir demo rezervasyonu yapın!
Multicluster MCP Server Nedir
Multicluster MCP Server, Üretken AI (GenAI) sistemlerinin Model Context Protocol (MCP) aracılığıyla birden fazla Kubernetes kümesiyle sorunsuz bir şekilde etkileşim kurmasını sağlayan sağlam bir ağ geçididir. Bu sunucu, kuruluşların merkezi bir arayüzden çok sayıda kümeye yayılmış Kubernetes kaynaklarını kapsamlı şekilde işletmesini, gözlemlemesini ve yönetmesini sağlar. Kubectl desteğiyle, Multicluster MCP Server çoklu-küme ortamlarda uygulama dağıtımı, ölçeklendirme ve izleme iş akışlarını kolaylaştırır; dağıtık AI iş yüklerini yöneten veya birleşik küme yönetimine ihtiyaç duyan ekipler için vazgeçilmez bir araçtır. Sunucunun açık kaynaklı yapısı, hem geliştirici hem de kurumsal ihtiyaçlar için erişilebilir ve uyarlanabilir olmasını sağlar.
Yetenekler
Multicluster MCP Server ile Neler Yapabiliriz
Multicluster MCP Server ile kullanıcılar ve AI sistemleri birden fazla Kubernetes kümesinde operasyonları verimli şekilde yönetebilir, izleyebilir ve otomatikleştirebilir. Platform, birleşik bir ağ geçidi sunar; gelişmiş dağıtım stratejileri, kapsamlı izleme ve GenAI destekli uygulamalar için sorunsuz entegrasyon sağlar.
- Birleşik Küme Yönetimi
- Birden fazla Kubernetes kümesinde kaynakları merkezi olarak işletin ve yönetin.
- Tam kubectl Entegrasyonu
- Tanıdık kubectl komutları ve iş akışları ile gelişmiş küme işlemleri gerçekleştirin.
- Gözlemlenebilirlik & Metrikler
- Bağlı tüm kümelerden metrikleri, günlükleri ve uyarıları alın, analiz edin ve görselleştirin.
- GenAI İş Akışı Otomasyonu
- Dağıtık ortamlarda Üretken AI uygulamaları için operasyonları kolaylaştırın.
- Açık Kaynak & Genişletilebilir
- Ücretsizdir ve özel kurumsal veya geliştirici ihtiyaçlarına kolayca uyarlanabilir.
AI Temsilcileri Multicluster MCP Server'dan Nasıl Faydalanır
Multicluster MCP Server'dan yararlanan AI temsilcileri, birden fazla Kubernetes kümesine birleşik erişim elde ederek karmaşık dağıtım ve ölçeklendirme görevlerini otomatikleştirmelerine, uygulama sağlığını izlemelerine ve dağıtık AI iş akışlarını verimli şekilde organize etmelerine olanak tanır. Bu, operasyonel karmaşıklığı azaltır, kaynak kullanımını artırır ve akıllı uygulamaların çoklu bulut ve hibrit ortamlarda dağıtımını hızlandırır.