Agente de IA para MCP de K8s Multiclúster
Gestiona y automatiza operaciones de manera fluida en múltiples clústeres de Kubernetes con la integración del Servidor MCP de Kubernetes Multiclúster. Estandariza la gestión de Kubernetes con potentes cambios de contexto impulsados por IA, operaciones entre clústeres, gestión de implementaciones y diagnósticos, todo desde una sola interfaz. Desbloquea el control centralizado multiclúster, información instantánea y resolución rápida de problemas para los entornos de desarrollo, pruebas y producción.
Gestión Centralizada de Kubernetes Multiclúster
Controla fácilmente múltiples clústeres de Kubernetes desde una plataforma potenciada por IA. Lista, compara y gestiona recursos en todos tus clústeres usando múltiples archivos kubeconfig. El cambio de contexto, la inspección de recursos y las operaciones entre clústeres están a solo un comando de distancia, garantizando visibilidad completa y resolución rápida de problemas en todos tus entornos de Kubernetes.
- Acceso Unificado a Clústeres.
- Gestiona todos los clústeres de Kubernetes usando múltiples archivos kubeconfig para un acceso y operaciones simplificadas.
- Cambio de Contexto Potenciado por IA.
- Cambia instantáneamente entre clústeres de desarrollo, pruebas y producción sin reconfiguración manual.
- Visibilidad Entre Clústeres.
- Compara recursos, estado y configuraciones entre clústeres para una toma de decisiones más rápida.
- Gestión Centralizada de Recursos.
- Visualiza y controla todos los namespaces, nodos y recursos desde una sola interfaz.
Control Integral de Implementaciones y Recursos
Toma el control de tus implementaciones de Kubernetes con una gestión avanzada de implementaciones y recursos. Supervisa el estado de los despliegues, revierte o reinicia implementaciones y ajusta límites de recursos en tiempo real. Escala, pausa, reanuda y actualiza cargas de trabajo fácilmente, asegurando que tus aplicaciones siempre estén optimizadas y resilientes.
- Gestión Automatizada de Implementaciones.
- Supervisa el estado, consulta el historial y controla implementaciones con acciones de deshacer, reiniciar, pausar y reanudar.
- Escalado y Autoescalado de Recursos.
- Escala implementaciones y configura Horizontal Pod Autoscalers directamente desde la interfaz.
- Actualizaciones de Recursos en Vivo.
- Actualiza los límites y solicitudes de CPU/memoria, asegurando un rendimiento óptimo de las aplicaciones.
Diagnósticos, Monitoreo y Operaciones Inteligentes
Diagnostica problemas de aplicaciones, monitorea el uso de recursos y realiza operaciones avanzadas usando herramientas de IA integradas. Recupera instantáneamente logs de pods, ejecuta comandos en contenedores y recibe diagnósticos accionables para mantener tus cargas de trabajo de Kubernetes saludables y con alto rendimiento.
- Diagnósticos Instantáneos.
- Diagnostica problemas de aplicaciones, recupera eventos y revisa logs con información impulsada por IA.
- Operaciones en Pods en Vivo.
- Ejecuta comandos en pods, obtiene logs y gestiona cargas de trabajo fácilmente.
- Métricas y Monitoreo en Tiempo Real.
- Monitorea el uso de CPU/memoria de nodos y pods para garantizar una asignación óptima de recursos.
INTEGRACIÓN MCP
Herramientas Disponibles de Integración MCP para Kubernetes
Las siguientes herramientas están disponibles como parte de la integración MCP de Kubernetes:
- k8s_get_contexts
Lista todos los contextos de Kubernetes disponibles en tus clústeres configurados.
- k8s_get_namespaces
Lista todos los namespaces en un contexto de Kubernetes especificado.
- k8s_get_nodes
Lista todos los nodos en un clúster de Kubernetes para visibilidad de la infraestructura.
- k8s_get_resources
Lista recursos de un tipo especificado, como pods, deployments o services.
- k8s_get_resource
Recupera información detallada sobre un recurso específico de Kubernetes.
- k8s_get_pod_logs
Obtén los logs de un pod específico para monitoreo y resolución de problemas.
- k8s_describe
Muestra información detallada de tipo describe sobre recursos de Kubernetes.
- k8s_apis
Lista todas las APIs disponibles en el clúster de Kubernetes conectado.
- k8s_crds
Lista todas las Definiciones de Recursos Personalizados (CRDs) del clúster.
- k8s_top_nodes
Muestra estadísticas de uso de recursos (CPU/memoria) de los nodos del clúster.
- k8s_top_pods
Muestra el uso de recursos (CPU/memoria) de los pods en el clúster.
- k8s_diagnose_application
Diagnostica problemas con un deployment o aplicación en tu clúster.
- k8s_rollout_status
Obtén el estado actual de la implementación de un recurso de Kubernetes.
- k8s_rollout_history
Recupera el historial de revisiones de la implementación de un recurso.
- k8s_rollout_undo
Revierte una implementación a una revisión anterior para una recuperación rápida.
- k8s_rollout_restart
Reinicia una implementación para volver a desplegar cargas de trabajo con nuevas configuraciones.
- k8s_rollout_pause
Pausa una operación de implementación en curso para realizar intervenciones seguras.
- k8s_rollout_resume
Reanuda una operación de implementación previamente pausada.
- k8s_create_resource
Crea un nuevo recurso de Kubernetes usando definiciones YAML o JSON.
- k8s_apply_resource
Aplica una configuración para crear o actualizar un recurso de Kubernetes.
- k8s_patch_resource
Realiza un patch y actualiza campos de un recurso existente.
- k8s_label_resource
Agrega o actualiza etiquetas en un recurso específico de Kubernetes.
- k8s_annotate_resource
Agrega o actualiza anotaciones en un recurso para gestión de metadatos.
- k8s_scale_resource
Escala un recurso, como un deployment, al número de réplicas deseado.
- k8s_autoscale_resource
Configura un Horizontal Pod Autoscaler para escalado dinámico.
- k8s_update_resources
Actualiza solicitudes y límites de recursos para deployments y contenedores.
- k8s_expose_resource
Expón un recurso de Kubernetes como un nuevo servicio.
- k8s_set_resources_for_container
Establece límites o solicitudes de CPU y memoria para contenedores específicos.
- k8s_cordon_node
Marca un nodo como no programable para prepararlo para mantenimiento.
- k8s_uncordon_node
Marca un nodo como programable después de completar el mantenimiento.
- k8s_drain_node
Drena un nodo evacuando los pods en preparación para mantenimiento.
- k8s_taint_node
Agrega taints a un nodo para controlar la programación de pods.
- k8s_untaint_node
Elimina taints de un nodo para restaurar la programación normal.
- k8s_pod_exec
Ejecuta un comando dentro del contenedor de un pod para administración o resolución de problemas.
Centraliza y Simplifica la Gestión de Kubernetes Multiclúster
Gestiona, monitorea y automatiza operaciones en todos tus clústeres de Kubernetes desde una sola interfaz. Optimiza entornos de desarrollo, pruebas y producción: ¡pruébalo ahora o reserva una demo guiada!
¿Qué es el Servidor MCP Multiclúster?
El Servidor MCP Multiclúster es una puerta de enlace robusta diseñada para permitir que los sistemas de IA Generativa (GenAI) interactúen sin problemas con múltiples clústeres de Kubernetes a través del Model Context Protocol (MCP). Este servidor permite a las organizaciones operar, observar y gestionar de manera integral los recursos de Kubernetes en numerosos clústeres desde una interfaz centralizada. Con soporte total para kubectl, el Servidor MCP Multiclúster simplifica los flujos de trabajo para desplegar, escalar y monitorear aplicaciones en ambientes multiclúster, convirtiéndose en una herramienta esencial para equipos que ejecutan cargas de trabajo de IA distribuidas o que requieren una gestión unificada de clústeres. Su naturaleza open-source garantiza que sea accesible y adaptable tanto para desarrolladores como para empresas.
Capacidades
¿Qué podemos hacer con el Servidor MCP Multiclúster?
Con el Servidor MCP Multiclúster, los usuarios y sistemas de IA pueden gestionar, observar y automatizar de forma eficiente operaciones a través de múltiples clústeres de Kubernetes. La plataforma ofrece una puerta de enlace unificada, permitiendo estrategias avanzadas de despliegue, monitoreo integral e integración fluida para aplicaciones potenciadas por GenAI.
- Gestión Unificada de Clústeres
- Opera y administra recursos de manera centralizada en varios clústeres de Kubernetes.
- Integración Completa con kubectl
- Realiza operaciones avanzadas en clústeres usando comandos y flujos de trabajo familiares de kubectl.
- Observabilidad y Métricas
- Recupera, analiza y visualiza métricas, logs y alertas de todos los clústeres conectados.
- Automatización de Flujos GenAI
- Optimiza operaciones para aplicaciones de IA Generativa en entornos distribuidos.
- Open-source y Extensible
- Gratis para usar y fácilmente extensible para necesidades personalizadas de empresas o desarrolladores.
¿Cómo se benefician los Agentes de IA del Servidor MCP Multiclúster?
Los agentes de IA que aprovechan el Servidor MCP Multiclúster obtienen acceso unificado a múltiples clústeres de Kubernetes, permitiéndoles automatizar tareas complejas de despliegue y escalado, monitorear la salud de aplicaciones y orquestar flujos de trabajo de IA distribuidos de forma eficiente. Esto reduce la complejidad operativa, mejora la utilización de recursos y acelera el despliegue de aplicaciones inteligentes en entornos multicloud e híbridos.