Intégration du serveur MCP Kubernetes

Que fait le serveur MCP “Kubernetes” ?

Le serveur MCP Kubernetes agit comme un pont entre les assistants IA et les clusters Kubernetes, permettant l’automatisation pilotée par l’IA et la gestion des ressources Kubernetes. En exposant les commandes de gestion Kubernetes via le Model Context Protocol (MCP), ce serveur permet aux développeurs et agents IA de réaliser des tâches telles que le déploiement d’applications, l’adaptation de l’échelle des services ou la surveillance de la santé du cluster. Grâce à cette intégration, les utilisateurs peuvent interagir avec leurs clusters Kubernetes de façon programmatique, exécuter des tâches administratives courantes, et fluidifier les workflows DevOps en langage naturel ou via des prompts IA. Cette interface puissante renforce la productivité des développeurs, prend en charge des scénarios d’automatisation complexes et offre un moyen standardisé à l’IA d’interagir avec l’infrastructure Kubernetes.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans la documentation disponible.

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’est décrite dans la documentation ou les fichiers du dépôt.

Liste des outils

Aucun outil spécifique n’est énuméré dans la documentation ou le code du serveur.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Gestion de clusters Kubernetes : Automatisez la mise à l’échelle, le déploiement et la configuration des applications dans les clusters Kubernetes, en réduisant la charge DevOps manuelle.
• Supervision des ressources : Permettez aux assistants IA de consulter l’état des pods, services et nœuds pour des vérifications de santé et des rapports en temps réel.
• Déploiements automatisés : Utilisez des commandes pilotées par l’IA pour déclencher des mises à jour progressives ou des retours arrière, garantissant des releases applicatives fluides et contrôlées.
• Gestion de configuration : Gérez et mettez à jour les définitions de ressources Kubernetes (manifestes YAML) directement via les interfaces IA, pour plus de cohérence et de contrôle.
• Réponse aux incidents : Accélérez le diagnostic et la remédiation des problèmes de cluster grâce à des scripts automatisés ou des commandes générées par l’IA, minimisant ainsi les interruptions.

Comment l’installer

Windsurf

1. Vérifiez que Node.js et Bun sont installés sur votre système.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Windsurf (généralement windsurf.config.json).
3. Ajoutez le serveur MCP Kubernetes à l’objet mcpServers :

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez le fichier de configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez depuis l’interface Windsurf que le serveur MCP Kubernetes fonctionne.

Exemple de sécurisation des clés API :

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/chemin/vers/kubeconfig"
      },
      "inputs": {
        "cluster": "nom-de-votre-cluster"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installez Node.js et Bun comme prérequis.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Claude.
3. Ajoutez le serveur MCP :

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Claude.
5. Confirmez que le serveur MCP est accessible dans Claude.

Cursor

1. Assurez-vous que Node.js et Bun sont installés.
2. Modifiez la configuration de Cursor (ex. cursor.config.json).
3. Intégrez le serveur MCP ainsi :

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez le statut du serveur MCP dans Cursor.

Cline

1. Installez Node.js et Bun.
2. Localisez le fichier de configuration de Cline.
3. Ajoutez le serveur MCP Kubernetes :

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Sauvegardez les modifications et redémarrez Cline.
5. Validez la connectivité au serveur MCP.

Remarque : Pour toutes les plateformes, sécurisez l’accès à votre cluster Kubernetes en spécifiant le chemin KUBECONFIG via l’objet env de votre configuration. Placez les secrets (tokens API, chemins kubeconfig) dans des variables d’environnement plutôt que dans du JSON en clair.

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

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

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

{
  "kubernetes-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://votreserveurmcp.example/chemin/mcp/url"
  }
}

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

Aperçu

Entre ces deux tableaux, j’évaluerais ce serveur MCP à 5/10 : il propose une intégration connue et utile (gestion Kubernetes), est open-source et populaire, mais manque de documentation détaillée sur les modèles de prompts, ressources explicites, et liste d’outils.

Score MCP