Servidor MCP Helm Chart CLI

¿Qué hace el Servidor MCP “Helm Chart CLI”?

El Servidor MCP Helm Chart CLI proporciona un puente entre asistentes de IA y el gestor de paquetes Helm para Kubernetes. Este servidor MCP permite que los asistentes de IA interactúen con Helm usando solicitudes en lenguaje natural, automatizando flujos de trabajo comunes como la instalación de charts, gestión de repositorios y ejecución de diversos comandos Helm. Al exponer las capacidades de Helm mediante el Model Context Protocol, potencia a los equipos de desarrollo y operaciones para consultar, gestionar y controlar despliegues de aplicaciones en Kubernetes de manera más eficiente. El servidor mejora los flujos de trabajo al permitir tareas como creación de charts, linting de charts, gestión de repositorios y autocompletado de comandos, todo de forma programática o mediante IA.

Lista de Prompts

No se mencionaron plantillas de prompts en la documentación o código disponible.

Lista de Recursos

No se describieron recursos MCP explícitos en la documentación o código disponible.

Lista de Herramientas

• helm_completion
  Genera scripts de autocompletado para distintos shells (bash, fish, powershell, zsh).
• helm_create
  Crea un nuevo chart de Helm con un nombre especificado y una plantilla opcional.
• helm_lint
  Ejecuta pruebas de verificación en un chart para asegurar que está bien formado.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Creación Automatizada de Charts
  Los desarrolladores pueden solicitar la generación de nuevos charts de Helm de forma programática, agilizando el proceso de preparación de despliegues en Kubernetes.
• Validación de Charts mediante Linting
  Los asistentes de IA pueden invocar la herramienta de linting para validar automáticamente la integridad de los charts, reduciendo errores manuales y mejorando la confiabilidad de los despliegues.
• Asistencia de Autocompletado en Shell
  Proporciona scripts de autocompletado específicos para shell, optimizando el uso de la línea de comandos de Helm y mejorando la productividad.
• Integración con Asistentes de IA
  Permite que agentes impulsados por IA gestionen operaciones de Helm directamente, soportando un DevOps conversacional y reduciendo el cambio de contexto.
• Gestión de Repositorios y Charts
  (Asumido por las operaciones típicas de Helm, pero no listado explícitamente entre las herramientas—limitar a lo documentado.)

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Python 3.8+ y Helm CLI instalados.
2. Clona el repositorio:

   git clone https://github.com/modelcontextprotocol/servers.git
   cd src/helm
   

3. Instala las dependencias y ejecuta:

   uv venv
   source .venv/Scripts/Activate.ps1
   uv pip install -e .
   mcp-server-helm
   

4. Añade el servidor MCP a tu configuración de Windsurf:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

5. Guarda, reinicia Windsurf y verifica la conexión.

Ejemplo de protección de claves API

{
  "mcpServers": {
    "helm-chart-cli": {
      "command": "mcp-server-helm",
      "args": [],
      "env": {
        "API_KEY": "${HELM_MCP_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${HELM_MCP_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Asegúrate de tener los requisitos previos: Python 3.8+ y Helm CLI instalados.
2. Clona y configura como se indicó arriba.
3. Edita la configuración de Claude:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Guarda y reinicia Claude. Confirma el registro del servidor.

Cursor

1. Instala Python 3.8+ y Helm CLI.
2. Clona, instala y lanza el servidor MCP como se indicó arriba.
3. Añade a la configuración de Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Guarda y reinicia Cursor. Prueba la conexión.

Cline

1. Asegúrate de tener los requisitos previos y clona/configura como arriba.
2. Añade el servidor MCP a la configuración de Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

3. Guarda, reinicia Cline y verifica.

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "helm-chart-cli": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como herramienta, accediendo a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “helm-chart-cli” por el nombre real de tu servidor MCP y sustituir la URL por la de tu servidor MCP.

Resumen

De acuerdo con lo anterior, el Servidor MCP Helm Chart CLI ofrece buen soporte de herramientas e instrucciones de configuración claras, pero carece de listas detalladas de recursos y prompts, así como de documentación sobre Roots o muestreo. La documentación es práctica y enfocada, lo que lo hace adecuado para usuarios técnicos.

Puntuación MCP

Calificación:
Esta implementación de servidor MCP es práctica y está bien documentada para la exposición y configuración de herramientas, pero carece de recursos/prompt MCP completos y documentación avanzada de características. Recibiría una 6/10—sólida para uso práctico, pero no tan completa en funcionalidades como los mejores ejemplos.