Agent IA pour K8s Multi-Cluster MCP
Gérez et automatisez sans effort les opérations sur plusieurs clusters Kubernetes grâce à l’intégration du serveur Kubernetes MCP multi-cluster. Standardisez la gestion de vos clusters Kubernetes avec un changement de contexte piloté par l’IA, des opérations inter-clusters, la gestion des déploiements et des diagnostics, le tout depuis une seule interface. Débloquez un contrôle centralisé multi-cluster, des insights instantanés et un dépannage rapide pour vos environnements de développement, de staging et de production.
Gestion centralisée des clusters Kubernetes multi-sites
Contrôlez aisément plusieurs clusters Kubernetes depuis une plateforme pilotée par l’IA. Listez, comparez et gérez instantanément les ressources sur tous vos clusters à l’aide de plusieurs fichiers kubeconfig. Le changement de contexte, l’inspection des ressources et les opérations inter-clusters sont accessibles en une commande, garantissant une visibilité totale et un dépannage rapide pour tous vos environnements Kubernetes.
- Accès unifié aux clusters.
- Gérez tous les clusters Kubernetes à l’aide de plusieurs fichiers kubeconfig pour un accès et des opérations simplifiés.
- Changement de contexte piloté par l’IA.
- Basculez instantanément entre les clusters de dev, staging et production sans reconfiguration manuelle.
- Insights inter-clusters.
- Comparez les ressources, états et configurations sur tous les clusters pour une prise de décision plus rapide.
- Gestion centralisée des ressources.
- Visualisez et contrôlez tous les namespaces, nœuds et ressources depuis une seule interface.
Contrôle complet des déploiements et des ressources
Prenez le contrôle de vos déploiements Kubernetes avec une gestion avancée des rollouts et des ressources. Surveillez le statut des déploiements, annulez ou redémarrez les rollouts, et ajustez les limites de ressources en temps réel. Faites évoluer, mettez en pause, reprenez ou mettez à jour les workloads en toute simplicité pour assurer des applications toujours optimisées et résilientes.
- Gestion automatisée des rollouts.
- Surveillez le statut, consultez l’historique et contrôlez les rollouts avec les actions d’annulation, de redémarrage, de pause et de reprise.
- Montée en charge & autoscaling.
- Faites évoluer les déploiements et configurez les Horizontal Pod Autoscalers directement depuis l’interface.
- Mises à jour des ressources en direct.
- Mettez à jour les limites et requêtes CPU/mémoire pour garantir des performances applicatives optimales.
Diagnostics, supervision & opérations intelligentes
Diagnostiquez les problèmes applicatifs, surveillez l’utilisation des ressources et effectuez des opérations avancées grâce aux outils IA intégrés. Récupérez instantanément les logs des pods, exécutez des commandes dans les conteneurs et recevez des diagnostics exploitables pour maintenir vos workloads Kubernetes sains et performants.
- Diagnostics instantanés.
- Diagnostiquez les problèmes applicatifs, récupérez les événements et consultez les logs avec des insights pilotés par l’IA.
- Opérations en direct sur les pods.
- Exécutez des commandes dans les pods, récupérez les logs et gérez les workloads aisément.
- Supervision et métriques en temps réel.
- Surveillez l’utilisation CPU/mémoire des nœuds et des pods pour garantir une allocation optimale des ressources.
INTÉGRATION MCP
Outils d’intégration Kubernetes MCP disponibles
Les outils suivants sont disponibles dans l’intégration Kubernetes MCP :
- k8s_get_contexts
Liste tous les contextes Kubernetes disponibles sur vos clusters configurés.
- k8s_get_namespaces
Liste tous les namespaces dans un contexte Kubernetes spécifié.
- k8s_get_nodes
Liste tous les nœuds d’un cluster Kubernetes pour la visibilité de l’infrastructure.
- k8s_get_resources
Liste les ressources d’un type spécifié, comme les pods, déploiements ou services.
- k8s_get_resource
Récupère des informations détaillées sur une ressource Kubernetes spécifique.
- k8s_get_pod_logs
Récupère les logs d’un pod spécifique pour la supervision et le dépannage.
- k8s_describe
Affiche des informations détaillées (style describe) sur les ressources Kubernetes.
- k8s_apis
Liste toutes les API disponibles dans le cluster Kubernetes connecté.
- k8s_crds
Liste toutes les définitions de ressources personnalisées (CRD) du cluster.
- k8s_top_nodes
Affiche les statistiques d’utilisation des ressources (CPU/mémoire) des nœuds du cluster.
- k8s_top_pods
Affiche l’utilisation des ressources (CPU/mémoire) des pods dans le cluster.
- k8s_diagnose_application
Diagnostique les problèmes d’un déploiement ou d’une application dans votre cluster.
- k8s_rollout_status
Obtenez le statut actuel du déploiement d’une ressource Kubernetes.
- k8s_rollout_history
Récupère l’historique des révisions d’un déploiement.
- k8s_rollout_undo
Annulez un déploiement pour revenir à une révision précédente.
- k8s_rollout_restart
Redémarrez un déploiement pour relancer les workloads avec une nouvelle configuration.
- k8s_rollout_pause
Mettez en pause un déploiement en cours pour une intervention sécurisée.
- k8s_rollout_resume
Reprenez un déploiement précédemment mis en pause.
- k8s_create_resource
Créez une nouvelle ressource Kubernetes à l’aide de définitions YAML ou JSON.
- k8s_apply_resource
Appliquez une configuration pour créer ou mettre à jour une ressource Kubernetes.
- k8s_patch_resource
Modifiez et mettez à jour les champs d’une ressource existante.
- k8s_label_resource
Ajoutez ou modifiez des labels sur une ressource Kubernetes spécifiée.
- k8s_annotate_resource
Ajoutez ou modifiez des annotations sur une ressource pour la gestion des métadonnées.
- k8s_scale_resource
Faites évoluer une ressource, comme un déploiement, selon le nombre de réplicas souhaité.
- k8s_autoscale_resource
Configurez un Horizontal Pod Autoscaler pour une montée en charge dynamique.
- k8s_update_resources
Mettez à jour les requêtes et limites de ressources pour les déploiements et conteneurs.
- k8s_expose_resource
Exposez une ressource Kubernetes en tant que nouveau service.
- k8s_set_resources_for_container
Définissez les limites ou requêtes CPU/mémoire pour des conteneurs spécifiques.
- k8s_cordon_node
Marquez un nœud comme non planifiable en vue d’une maintenance.
- k8s_uncordon_node
Marquez un nœud comme planifiable après la maintenance.
- k8s_drain_node
Videz un nœud en évacuant les pods avant maintenance.
- k8s_taint_node
Ajoutez des taints à un nœud pour contrôler la planification des pods.
- k8s_untaint_node
Supprimez les taints d’un nœud pour rétablir la planification normale.
- k8s_pod_exec
Exécutez une commande dans le conteneur d’un pod pour le dépannage ou l’administration.
Centralisez et simplifiez la gestion multi-cluster Kubernetes
Gérez, surveillez et automatisez sans effort les opérations sur l’ensemble de vos clusters Kubernetes depuis une interface unique. Rationalisez vos environnements de dev, staging et production — essayez dès maintenant ou réservez une démo guidée !
Qu’est-ce que le serveur Multicluster MCP
Le serveur Multicluster MCP est une passerelle robuste conçue pour permettre aux systèmes d’IA générative (GenAI) d’interagir sans couture avec plusieurs clusters Kubernetes via le Model Context Protocol (MCP). Ce serveur permet aux organisations d’opérer, d’observer et de gérer de manière centralisée les ressources Kubernetes sur de nombreux clusters depuis une seule interface. Avec le support complet de kubectl, le serveur Multicluster MCP simplifie les workflows de déploiement, de montée en charge et de supervision des applications dans des environnements multi-clusters, en faisant un outil incontournable pour les équipes exécutant des charges IA distribuées ou ayant besoin d’une gestion unifiée de clusters. Le caractère open-source du serveur le rend accessible et adaptable aussi bien pour les développeurs que pour les entreprises.
Capacités
Ce que nous pouvons faire avec le serveur Multicluster MCP
Avec le serveur Multicluster MCP, utilisateurs et systèmes IA peuvent gérer, observer et automatiser efficacement les opérations sur plusieurs clusters Kubernetes. La plateforme offre une passerelle unifiée, permettant des stratégies de déploiement avancées, une supervision complète et une intégration fluide pour les applications GenAI.
- Gestion unifiée des clusters
- Opérez et gérez vos ressources sur plusieurs clusters Kubernetes de façon centralisée.
- Intégration complète avec kubectl
- Réalisez des opérations avancées grâce à vos commandes et workflows kubectl habituels.
- Observabilité & métriques
- Récupérez, analysez et visualisez métriques, logs et alertes de tous les clusters connectés.
- Automatisation des workflows GenAI
- Rationalisez les opérations pour les applications d’IA générative sur des environnements distribués.
- Open-source & extensible
- Gratuit et facilement extensible pour des besoins spécifiques développeur ou entreprise.
Comment les agents IA bénéficient du serveur Multicluster MCP
Les agents IA exploitant le serveur Multicluster MCP bénéficient d’un accès unifié à plusieurs clusters Kubernetes, leur permettant d’automatiser des tâches complexes de déploiement et de montée en charge, de surveiller la santé applicative et d’orchestrer efficacement des workflows IA distribués. Cela réduit la complexité opérationnelle, optimise l’utilisation des ressources et accélère le déploiement d’applications intelligentes sur des environnements multi-cloud ou hybrides.