Serveur MCP k8s-multicluster-mcp

Que fait le serveur MCP “k8s-multicluster-mcp” ?

Le serveur MCP k8s-multicluster-mcp est une application Model Context Protocol (MCP) conçue pour faciliter les opérations Kubernetes sur plusieurs clusters. En exploitant plusieurs fichiers kubeconfig, ce serveur fournit une API standardisée permettant aux utilisateurs et aux assistants IA d’interagir simultanément avec plusieurs clusters Kubernetes. Cela améliore les workflows de développement et d’exploitation en prenant en charge des tâches telles que la gestion des ressources, la consultation de l’état des clusters et la réalisation de comparaisons inter-clusters. Le serveur est particulièrement utile pour les équipes gérant des environnements complexes, offrant une gestion centralisée et un changement de contexte fluide entre les clusters de développement, de préproduction et de production à partir d’une seule interface.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt spécifique n’est mentionné dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est documentée dans le dépôt.

Liste des outils

Aucune liste explicite d’outils n’est fournie dans le server.py ou la documentation. Cependant, la fonction principale de l’application est de permettre des opérations Kubernetes telles que la gestion des ressources et le changement de contexte entre clusters.

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Gestion multi-cluster : Gestion centralisée de plusieurs environnements Kubernetes (par exemple, dev, préproduction, production) depuis une seule interface, améliorant l’efficacité opérationnelle.
• Changement de contexte : Passez facilement d’un cluster Kubernetes à un autre en spécifiant le paramètre de contexte approprié, réduisant ainsi le travail de configuration manuel.
• Comparaisons inter-clusters : Comparez les ressources, l’état des clusters et les configurations entre différents clusters, ce qui aide à identifier des dérives ou incohérences de configuration.
• Gestion unifiée des ressources : Réalisez des tâches de gestion des ressources (déploiement, scalabilité, mises à jour) sur plusieurs clusters sans avoir à changer manuellement de kubeconfig.
• Accès centralisé pour les équipes : Les équipes peuvent collaborer et accéder à tous les clusters Kubernetes de manière sécurisée via une seule interface MCP, rationalisant ainsi les workflows.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous d’avoir Python 3.8+ et pip installés.
2. Clonez le dépôt :

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

3. Installez les dépendances :

   pip install -r requirements.txt
   

4. Placez vos fichiers kubeconfig dans un répertoire et définissez la variable d’environnement KUBECONFIG_DIR.
5. Modifiez la configuration du serveur MCP Windsurf (par exemple, config.json) :

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

6. Enregistrez le fichier et redémarrez Windsurf. Vérifiez que le serveur fonctionne.

Claude

1. Suivez les prérequis et étapes d’installation ci-dessus.
2. Pour une installation automatique via Smithery :

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

3. Configurez config.json pour votre Claude Desktop :

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

4. Enregistrez et redémarrez Claude Desktop.

Cursor

1. Terminez les étapes de clonage et d’installation ci-dessus.
2. Ajoutez à votre configuration Cursor :

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

3. Enregistrez et redémarrez Cursor.

Cline

1. Terminez les étapes de clonage et d’installation ci-dessus.
2. Ajoutez à votre configuration Cline :

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

3. Enregistrez et redémarrez Cline.

Sécurisation des clés API :

• Placez les informations sensibles telles que les clés API ou les kubeconfigs dans des variables d’environnement.
• Exemple de configuration :

  {
    "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"
          }
        }
      }
    }
  }
  

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 flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les informations de votre serveur MCP au format JSON suivant :

{
  "k8s-multicluster-mcp": {
    "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 remplacer “k8s-multicluster-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par l’adresse de votre propre serveur MCP.

Aperçu

Notes supplémentaires :

• Support des roots : Non mentionné
• Support du sampling : Non mentionné

D’après les informations fournies et disponibles dans le dépôt, k8s-multicluster-mcp est un serveur MCP spécialisé pour les opérations Kubernetes multi-cluster. Cependant, il manque de détails sur les prompts, les ressources explicites et la documentation des outils, ce qui limite sa note en termes de complétude et d’utilisabilité.

Score MCP

Note globale : 4/10

Bien que le serveur remplisse une fonction unique et précieuse (gestion multi-cluster Kubernetes via MCP), il manque de documentation sur les modèles de prompt, les définitions explicites de ressources et d’outils, ainsi que sur la licence. Cela limite son utilité actuelle pour un usage MCP élargi et son adoption par les développeurs.