Serveur MCP Helm Chart CLI

Que fait le serveur MCP “Helm Chart CLI” ?

Le serveur MCP Helm Chart CLI fait le lien entre les assistants IA et le gestionnaire de paquets Helm pour Kubernetes. Ce serveur MCP permet aux assistants IA d’interagir avec Helm en utilisant des requêtes en langage naturel, automatisant les workflows Helm courants tels que l’installation de charts, la gestion des dépôts et l’exécution de diverses commandes Helm. En exposant les capacités de Helm via le Model Context Protocol, il donne aux développeurs et aux équipes d’exploitation la possibilité d’interroger, gérer et contrôler plus efficacement les déploiements d’applications Kubernetes. Le serveur améliore les workflows de développement en permettant d’automatiser des tâches comme la création de charts, le linting, la gestion de dépôts et l’autocomplétion de commandes, de manière programmatique ou via des interactions pilotées par l’IA.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans la documentation ou le code source disponible.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est décrite dans la documentation ou le code source disponible.

Liste des outils

• helm_completion
  Génère des scripts d’autocomplétion pour divers shells (bash, fish, powershell, zsh).
• helm_create
  Crée un nouveau chart Helm avec un nom spécifié et éventuellement un starter template.
• helm_lint
  Lance des tests de vérification sur un chart pour s’assurer qu’il est bien formé.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Création automatisée de charts
  Les développeurs peuvent demander la génération de nouveaux charts Helm de façon programmatique, simplifiant la mise en place des déploiements d’applications Kubernetes.
• Validation de charts via linting
  Les assistants IA peuvent invoquer l’outil de linting pour valider automatiquement la conformité des charts, réduisant ainsi les erreurs manuelles et améliorant la fiabilité des déploiements.
• Assistance à l’autocomplétion Shell
  Fournit des scripts d’autocomplétion spécifiques aux shells pour optimiser l’utilisation en ligne de commande de Helm et la productivité développeur.
• Intégration avec des assistants IA
  Permet à des agents IA de piloter directement les opérations Helm, facilitant un DevOps conversationnel et limitant les changements de contexte.
• Gestion de dépôts et de charts
  (Supposé à partir des opérations Helm typiques, mais non explicitement listé dans les outils—limité à ce qui est documenté.)

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Python 3.8+ et Helm CLI sont installés.
2. Clonez le dépôt :

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

3. Installez les dépendances et exécutez :

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

4. Ajoutez le serveur MCP à votre configuration Windsurf :

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

5. Sauvegardez, redémarrez Windsurf et vérifiez la connexion.

Exemple de sécurisation des clés 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. Assurez-vous des prérequis : Python 3.8+ et Helm CLI installés.
2. Clonez et configurez comme ci-dessus.
3. Modifiez la configuration Claude :

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

4. Sauvegardez et redémarrez Claude. Confirmez l’enregistrement du serveur.

Cursor

1. Installez Python 3.8+ et Helm CLI.
2. Clonez, installez et lancez le serveur MCP comme ci-dessus.
3. Ajoutez-le à la config Cursor :

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

4. Sauvegardez et redémarrez Cursor. Testez la connexion.

Cline

1. Assurez-vous des prérequis et clonez/configurez comme ci-dessus.
2. Ajoutez le serveur MCP à la configuration Cline :

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

3. Sauvegardez, redémarrez Cline et vérifiez.

Comment utiliser ce MCP dans des flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux puis connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, renseignez les détails de votre serveur MCP avec ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à changer “helm-chart-cli” par le nom réel de votre serveur MCP et à remplacer l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Aperçu

À partir de ces éléments, le serveur MCP Helm Chart CLI fournit un bon support d’outils et des instructions de configuration claires, mais manque de listes explicites de ressources et de prompts, ainsi que de documentation sur les Roots ou le sampling. La documentation est pratique et ciblée, ce qui en fait une solution adaptée aux utilisateurs techniques.

Score MCP

Évaluation :
Cette implémentation de serveur MCP est pratique et bien documentée pour l’exposition d’outils et la configuration, mais manque des primitives complètes de ressource/prompt MCP et de documentation sur les fonctionnalités avancées. On lui attribuerait une note de 6/10—solide pour un usage pratique, mais moins complète en fonctionnalités que les meilleurs exemples.