KubeSphere MCP -palvelin

Mitä “KubeSphere” MCP -palvelin tekee?

KubeSphere MCP -palvelin on Model Context Protocol (MCP) -palvelin, joka mahdollistaa saumattoman integraation KubeSphere-rajapintoihin mahdollistaen AI-avustajien ja LLM-pohjaisten kehitystyökalujen pääsyn ja vuorovaikutuksen KubeSphere-klusterin hallinnoimiin resursseihin. Tämä palvelin yhdistää AI-työnkulut ja KubeSpheren resurssienhallinnan, mahdollistaen kehittäjille työtilojen ja klusterien hallinnan, käyttäjien ja roolien luonnin sekä laajennusten kanssa työskentelyn automatisoinnin ja tehostamisen. MCP-palvelin tarjoaa työkalupaketin, joka on jaettu neljään päämoduuliin — Työtilojen hallinta, Klusterien hallinta, Käyttäjät ja roolit sekä Laajennuskeskus — mahdollistaen AI-asiakkaille resurssien tehokkaan kyselyn, hallinnan ja muokkauksen pilvinatiivin kehityksen ja DevOps-työnkulkujen tueksi.

Kehotepohjat

Yhtään nimenomaista kehotepohjaa ei ole mainittu käytettävissä olevan repositorion tiedostoissa tai dokumentaatiossa.

Resurssit

Yhtään nimenomaista MCP-resurssia ei ole kuvattu käytettävissä olevan repositorion tiedostoissa tai dokumentaatiossa.

Työkalut

• Työtilojen hallinta
  Työkalut KubeSphere-ympäristön työtilojen hallintaan, kuten työtilojen luontiin, listaukseen tai poistoon.
• Klusterien hallinta
  Työkalut Kubernetes-klusterien hallintaan, mukaan lukien klusterin tilan tai asetusten kysely.
• Käyttäjät ja roolit
  Työkalut käyttäjätilien ja roolien hallintaan, kuten käyttäjien lisäämiseen, roolien määrittämiseen tai käyttäjätietojen hakemiseen.
• Laajennuskeskus
  Työkalut KubeSpheren Laajennuskeskuksen kanssa toimimiseen, mahdollistaen lisäominaisuuksien tai liitännäisten hallinnan ja integroinnin.

Käyttötapaukset tälle MCP-palvelimelle

• Työtilojen automaatio
  AI-agentit voivat automatisoida työtilojen luonnin, poistamisen tai muokkauksen KubeSphere-klusterissa, säästäen kehittäjien aikaa rutiininomaisissa asetusvaiheissa.
• Klusterin valvonta ja hallinta
  Kehittäjät voivat hyödyntää AI:ta klusterin terveyden seurantaan, asetusten hakemiseen tai klusteritasoisten toimintojen käynnistämiseen ohjelmallisesti.
• Käyttäjien ja roolien provisiointi
  Nopeuta käyttöönottoa ja käyttöoikeushallintaa automatisoimalla käyttäjien ja heidän rooliensa määrittely MCP-työnkulkujen avulla.
• Laajennusten hallinta
  Hallitse KubeSphere-laajennuksia helposti, mahdollistaen uuden toiminnallisuuden dynaamisen integroinnin alustalle ilman manuaalista työtä.
• DevOps-työnkulun integrointi
  MCP-palvelin mahdollistaa AI-työkalujen liittää KubeSpheren resurssien hallinnan laajempiin DevOps-putkiin, parantaen automaatiota ja yhdenmukaisuutta.

Kuinka käyttöönotto tehdään

Windsurf

Repositoriossa ei ole Windsurfille käyttöönotto-ohjeita.

Claude

1. Varmista, että sinulla on KubeSphere-klusteri ja luo ksconfig-tiedosto esitietojen mukaisesti.

2. Lataa tai käännä ks-mcp-server-binääri ja lisää se järjestelmän polkuun.

3. Muokkaa Clauden MCP-asetustiedostoa lisäämällä KubeSphere MCP -palvelin:

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<ksconfig tiedoston absoluuttinen polku>",
           "--ks-apiserver", "<KubeSphere-osoite>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. Korvaa <ksconfig tiedoston absoluuttinen polku> ja <KubeSphere-osoite> omilla arvoillasi.

5. Käynnistä Claude uudelleen ja tarkista yhteys.

API-avainten suojaaminen:
Tallenna arkaluontoiset tunnukset, kuten klusterin käyttäjätunnukset ja salasanat, ympäristömuuttujiin ja viittaa niihin asetuksissa tarvittaessa.

Cursor

1. Varmista, että sinulla on kelvollinen KubeSphere-klusteri ja ksconfig-tiedosto.

2. Lataa tai käännä ks-mcp-server-binääri.

3. Muokkaa Cursorin MCP-asetustiedostoa seuraavasti:

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<ksconfig tiedoston absoluuttinen polku>",
           "--ks-apiserver", "<KubeSphere-osoite>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. Täytä vaadittavat absoluuttiset tiedostopolut ja osoitteet.

5. Käynnistä Cursor uudelleen, jotta muutokset astuvat voimaan.

Cline

Repositoriossa ei ole Clinea koskevia käyttöönotto-ohjeita.

Huomio API-avainten suojaamisesta

Tallenna arkaluontoiset tiedot kuten käyttäjätunnukset ja salasanat ympäristömuuttujiin suoran asetustiedostoon tallentamisen sijaan. Esimerkki:

{
  "env": {
    "KUBESPHERE_USERNAME": "your-username",
    "KUBESPHERE_PASSWORD": "your-password"
  },
  "inputs": {
    "username": "${KUBESPHERE_USERNAME}",
    "password": "${KUBESPHERE_PASSWORD}"
  }
}

MCP:n käyttö työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Jotta voit integroida MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuusi, lisää ensin MCP-komponentti työnkulkuun ja yhdistä se AI-agenttiisi:

Klikkaa MCP-komponenttia avataksesi konfigurointipaneelin. Järjestelmän MCP-asetusosioon syötä MCP-palvelimesi tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

{
  "KubeSphere": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Kun konfigurointi on valmis, AI-agentilla on mahdollisuus käyttää tätä MCP:tä työkaluna kaikkine toimintoineen ja ominaisuuksineen. Muista vaihtaa “KubeSphere” oman MCP-palvelimesi nimeksi ja korvata URL omalla palvelinosoitteellasi.

Yhteenveto

Mielipiteemme

KubeSphere MCP -palvelin tarjoaa vankan pohjan KubeSphere-resurssien hallintaan AI:n avulla, ja kattavat käyttöönotto-ohjeet löytyvät Claude- ja Cursor-asiakkaille. Dokumentaatio MCP-kehotepohjista, resursseista ja edistyneistä MCP-ominaisuuksista (kuten Roots ja Sampling) kuitenkin puuttuu. Kokonaisuudessaan kyseessä on käytännöllinen projekti perusintegration tarpeisiin, mutta lisädokumentaatio olisi hyödyllistä.

MCP-pisteytys

Arvosana: 6/10 — Hyvä perustoiminnallisuus ja käyttöönotto-ohjeet, mutta rajallisesti resursseihin/kehoteisiin liittyvää tietoa ja edistyneiden MCP-ominaisuuksien dokumentaatio puuttuu.