Serveur MCP Kubernetes

À quoi sert le « Serveur MCP Kubernetes » ?

Le Serveur MCP Kubernetes est un serveur Model Context Protocol (MCP) qui agit comme interface entre les assistants IA et les clusters Kubernetes ou OpenShift. Il permet aux outils et agents pilotés par l’IA d’interagir de manière programmatique avec les environnements Kubernetes et OpenShift, rationalisant les workflows de développement nécessitant l’introspection de cluster, la gestion des ressources ou l’automatisation opérationnelle. Avec le Serveur MCP Kubernetes, les assistants IA peuvent exécuter des requêtes similaires à celles d’une base de données sur les ressources Kubernetes, gérer les pods et namespaces, exécuter des commandes dans les conteneurs, et surveiller l’utilisation des ressources. Cela améliore la productivité des développeurs et des opérateurs en automatisant des tâches telles que la consultation des configurations, la gestion des ressources et l’exécution de commandes opérationnelles, aidant ainsi à faire le pont entre l’IA conversationnelle et la gestion réelle d’infrastructure cloud.

Liste des Prompts

Aucun modèle de prompt explicite n’a été trouvé dans les fichiers du dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

• Configuration Kubernetes (.kube/config ou config in-cluster) :
  • Expose la configuration Kubernetes actuellement utilisée, permettant aux clients de la lire et de l’utiliser pour les opérations.
• Ressources Kubernetes génériques :
  • Permet l’accès à toute ressource Kubernetes ou OpenShift pour les opérations CRUD (Créer/Mettre à jour, Obtenir, Lister, Supprimer).
• Pods :
  • Fournit des informations détaillées sur les ressources, le statut, les logs et les métriques des pods Kubernetes.
• Namespaces :
  • Liste tous les namespaces disponibles dans le cluster Kubernetes pour des requêtes et opérations contextuelles.

Liste des outils

• Voir et gérer la configuration Kubernetes :
  • Permet la consultation et la mise à jour de la configuration Kubernetes actuelle.
• Opérations CRUD sur les ressources :
  • Créez, mettez à jour, obtenez, listez ou supprimez n’importe quelle ressource Kubernetes ou OpenShift.
• Gestion des pods :
  • Lister les pods, obtenir les détails des pods, supprimer des pods, afficher les logs, obtenir les métriques d’utilisation des ressources, exec dans les pods et lancer des conteneurs.
• Liste des namespaces :
  • Lister tous les namespaces de l’environnement Kubernetes.

Cas d’usage de ce Serveur MCP

• Gestion des ressources Kubernetes :
  • Les développeurs et opérateurs peuvent créer, mettre à jour, supprimer ou inspecter toute ressource Kubernetes ou OpenShift directement depuis un assistant IA, simplifiant la gestion du cluster.
• Opérations et surveillance des pods :
  • Permet de consulter le statut des pods, d’accéder à leurs logs, de surveiller l’utilisation des ressources et d’exécuter des commandes à l’intérieur des pods pour faciliter le débogage et la maintenance.
• Gestion automatisée des namespaces :
  • Énumérez ou gérez rapidement les namespaces pour les environnements multi-locataires ou organisationnels, en supportant des workflows dynamiques.
• Inspection de la configuration du cluster :
  • Les agents IA peuvent consulter, valider ou mettre à jour les fichiers de configuration du cluster (.kube/config), aidant à la résolution de problèmes et à la gestion des changements.
• Automatisation des tâches DevOps :
  • Automatisez les tâches opérationnelles répétitives (ex : déploiements progressifs, montée en charge, supervision) à travers des prompts conversationnels avec les outils IA.

Comment le configurer

Windsurf

1. Vérifiez que Node.js est installé et que le package du Serveur MCP Kubernetes est disponible.
2. Ouvrez ou créez le fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le Serveur MCP Kubernetes à l’aide d’un extrait JSON dans l’objet mcpServers.
4. Sauvegardez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez la configuration en testant la connectivité à votre Serveur MCP Kubernetes.

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

Sécurisation des clés API

Utilisez des variables d’environnement pour les informations sensibles :

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/chemin/vers/votre/kubeconfig"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. Installez Node.js et vérifiez l’accès au Serveur MCP Kubernetes.
2. Modifiez le fichier de configuration de la plateforme Claude.
3. Ajoutez la configuration JSON du serveur MCP.
4. Redémarrez la plateforme Claude.
5. Confirmez que le serveur MCP est opérationnel.

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

Sécurisation des clés API

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/chemin/vers/votre/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Installez Node.js.
2. Localisez le fichier de configuration Cursor.
3. Ajoutez l’entrée Serveur MCP Kubernetes dans l’objet mcpServers.
4. Sauvegardez et redémarrez la plateforme Cursor.
5. Testez la connectivité avec le Serveur MCP Kubernetes.

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

Sécurisation des clés API

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/chemin/vers/votre/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Vérifiez que Node.js est installé et que le Serveur MCP Kubernetes est accessible.
2. Ouvrez le fichier de configuration Cline.
3. Insérez l’extrait de configuration du serveur MCP.
4. Redémarrez Cline.
5. Vérifiez que la configuration est correcte et que le serveur est joignable.

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

Sécurisation des clés API

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/chemin/vers/votre/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP avec FlowHunt

Pour intégrer les serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et reliez-le à votre agent IA :

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

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

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

Aperçu

Notre avis

Le Serveur MCP Kubernetes offre une gestion robuste des ressources et des opérations pour Kubernetes/OpenShift via MCP, avec une documentation et une clarté de configuration excellentes. Cependant, l’absence de support explicite pour le sampling et les modèles de prompt limite légèrement sa flexibilité agentique. Globalement, il est très pratique pour les opérations DevOps/IA. Note : 8/10

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