k8s-multicluster-mcp Servidor MCP

¿Qué hace el servidor MCP “k8s-multicluster-mcp”?

El k8s-multicluster-mcp MCP Server es una aplicación de servidor Model Context Protocol (MCP) diseñada para facilitar operaciones de Kubernetes en múltiples clústeres. Aprovechando varios archivos kubeconfig, este servidor proporciona una API estandarizada que permite a usuarios y asistentes de IA interactuar con varios clústeres de Kubernetes simultáneamente. Esto mejora los flujos de desarrollo y operaciones al soportar tareas como la gestión de recursos, la consulta de estados de clúster y la realización de comparaciones entre clústeres. El servidor es especialmente útil para equipos que gestionan entornos complejos, ofreciendo gestión centralizada y un cambio de contexto fluido entre clústeres de desarrollo, pruebas y producción desde una sola interfaz.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompt específicas en el repositorio.

Lista de Recursos

No se documentan recursos MCP explícitos en el repositorio.

Lista de Herramientas

No se proporciona una lista explícita de herramientas en server.py ni en la documentación. Sin embargo, la función central de la aplicación es permitir operaciones de Kubernetes como gestión de recursos y cambio de contexto entre clústeres.

Casos de uso de este servidor MCP

• Gestión Multiclúster: Gestión centralizada de múltiples entornos de Kubernetes (por ejemplo, desarrollo, pruebas, producción) desde una sola interfaz, mejorando la eficiencia operativa.
• Cambio de Contexto: Cambia fácilmente entre clústeres de Kubernetes especificando el parámetro de contexto adecuado, reduciendo el trabajo de configuración manual.
• Comparaciones Cross-Cluster: Compara recursos, estado del clúster y configuraciones entre diferentes clústeres, lo que ayuda a identificar desviaciones o inconsistencias en la configuración.
• Gestión Unificada de Recursos: Realiza tareas de gestión de recursos (despliegue, escalado, actualizaciones) en varios clústeres sin necesidad de cambiar manualmente los kubeconfigs.
• Acceso Centralizado para Equipos: Los equipos pueden colaborar y acceder a todos los clústeres de Kubernetes de forma segura a través de una única interfaz MCP, agilizando los flujos de trabajo.

Cómo configurarlo

Windsurf

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

   git clone https://github.com/razvanmacovei/k8s-multicluster-mcp.git
   cd k8s-multicluster-mcp
   

3. Instala las dependencias:

   pip install -r requirements.txt
   

4. Coloca tus archivos kubeconfig en un directorio y configura la variable de entorno KUBECONFIG_DIR.
5. Edita la configuración de tu servidor MCP de Windsurf (por ejemplo, config.json):

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes": {
         "command": "python3",
         "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
         "env": {
           "KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
         }
       }
     }
   }
   

6. Guarda el archivo y reinicia Windsurf. Verifica que el servidor esté funcionando.

Claude

1. Sigue los requisitos previos y pasos de instalación anteriores.
2. Para instalación automática vía Smithery:

   npx -y @smithery/cli install @razvanmacovei/k8s-multicluster-mcp --client claude
   

3. Configura config.json para tu Claude Desktop:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes": {
         "command": "python3",
         "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
         "env": {
           "KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
         }
       }
     }
   }
   

4. Guarda y reinicia Claude Desktop.

Cursor

1. Completa los pasos de clonación e instalación anteriores.
2. Añade a tu configuración de Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes": {
         "command": "python3",
         "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
         "env": {
           "KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
         }
       }
     }
   }
   

3. Guarda y reinicia Cursor.

Cline

1. Completa los pasos de clonación e instalación anteriores.
2. Añade a tu configuración de Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes": {
         "command": "python3",
         "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
         "env": {
           "KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
         }
       }
     }
   }
   

3. Guarda y reinicia Cline.

Cómo asegurar las claves API:

• Coloca información sensible como claves API o kubeconfigs en variables de entorno.
• Ejemplo de configuración:

  {
    "mcpServers": {
      "kubernetes": {
        "command": "python3",
        "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
        "env": {
          "KUBECONFIG_DIR": "/secure/path",
          "KUBE_API_KEY": "${KUBE_API_KEY}"
        },
        "inputs": {
          "kube_api_key": {
            "type": "env",
            "env": "KUBE_API_KEY"
          }
        }
      }
    }
  }
  

Cómo usar este MCP dentro de los flows

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 del sistema MCP, introduce los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "k8s-multicluster-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “k8s-multicluster-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu MCP.

Resumen

Notas adicionales:

• Soporte para roots: No se menciona
• Soporte de sampling: No se menciona

Según la información proporcionada y disponible en el repositorio, k8s-multicluster-mcp es un servidor MCP especializado para operaciones multiclúster en Kubernetes. Sin embargo, carece de detalles en áreas como prompts, recursos explícitos y documentación de herramientas, lo que limita su puntuación en cuanto a completitud y usabilidad.

Puntuación MCP

Calificación general: 4/10

Si bien el servidor cumple una función única y valiosa (gestión multiclúster de Kubernetes vía MCP), carece de documentación sobre plantillas de prompt, definiciones explícitas de recursos y herramientas, y licencia. Esto limita su utilidad actual para un uso MCP más amplio y la adopción por parte de desarrolladores.