Serveur MCP KubeSphere

Que fait le serveur MCP “KubeSphere” ?

Le serveur MCP KubeSphere est un serveur Model Context Protocol (MCP) qui fournit une intégration transparente avec les API KubeSphere, permettant aux assistants IA et aux outils de développement basés sur LLM d’accéder et d’interagir avec les ressources gérées par un cluster KubeSphere. En comblant le fossé entre les workflows IA et les capacités de gestion des ressources de KubeSphere, ce serveur permet aux développeurs d’automatiser et de rationaliser des tâches telles que la gestion des workspaces et des clusters, l’approvisionnement des utilisateurs et des rôles, ainsi que le travail avec les extensions. Le serveur MCP propose une suite d’outils regroupés en quatre modules principaux — gestion des workspaces, gestion des clusters, utilisateurs et rôles, et centre d’extensions — permettant aux clients IA d’interroger, de gérer et de manipuler efficacement les ressources KubeSphere pour améliorer le développement cloud-native et les workflows DevOps.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt explicite n’est mentionné dans les fichiers du dépôt ou la documentation disponibles.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est détaillée dans les fichiers du dépôt ou la documentation disponibles.

Liste des outils

• Gestion des workspaces
  Outils pour gérer les workspaces dans l’environnement KubeSphere, comme la création, la liste ou la suppression de workspaces.
• Gestion des clusters
  Outils permettant la gestion des clusters Kubernetes, notamment l’interrogation du statut ou des configurations des clusters.
• Utilisateurs et rôles
  Outils pour gérer les comptes utilisateurs et les rôles, comme l’ajout d’utilisateurs, l’attribution de rôles ou la récupération d’informations utilisateur.
• Centre d’extensions
  Outils pour interagir avec le centre d’extensions de KubeSphere, permettant la gestion et l’intégration de nouvelles fonctionnalités ou plugins.

Cas d’utilisation de ce serveur MCP

• Automatisation des workspaces
  Les agents IA peuvent automatiser la création, la suppression ou la modification de workspaces dans un cluster KubeSphere, faisant gagner du temps aux développeurs sur les tâches de configuration courantes.
• Surveillance et gestion des clusters
  Les développeurs peuvent exploiter l’IA pour surveiller la santé des clusters, récupérer les configurations ou déclencher des actions au niveau du cluster de façon programmatique.
• Approvisionnement des utilisateurs et des rôles
  Simplifiez l’onboarding et le contrôle d’accès en approvisionnant automatiquement les utilisateurs et en configurant leurs rôles via des workflows pilotés par MCP.
• Gestion des extensions
  Gérez facilement les extensions KubeSphere, permettant l’intégration dynamique de nouvelles capacités dans la plateforme sans intervention manuelle.
• Intégration aux workflows DevOps
  Le serveur MCP permet aux outils IA d’intégrer la gestion des ressources KubeSphere à des pipelines DevOps plus larges, renforçant l’automatisation et la cohérence.

Comment le configurer

Windsurf

Aucune instruction d’installation pour Windsurf n’est présente dans le dépôt.

Claude

1. Assurez-vous de disposer d’un cluster KubeSphere et de générer un fichier ksconfig comme décrit dans les prérequis.

2. Téléchargez ou compilez le binaire ks-mcp-server et placez-le dans votre chemin système.

3. Modifiez le fichier de configuration MCP de Claude pour inclure le serveur MCP KubeSphere :

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<chemin absolu du fichier ksconfig>",
           "--ks-apiserver", "<Adresse KubeSphere>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. Remplacez <chemin absolu du fichier ksconfig> et <Adresse KubeSphere> par vos propres valeurs.

5. Redémarrez Claude et vérifiez la connexion.

Sécurisation des clés API :
Stockez les identifiants sensibles, comme les noms d’utilisateur et mots de passe du cluster, dans des variables d’environnement et référencez-les dans votre configuration si besoin.

Cursor

1. Assurez-vous de disposer d’un cluster KubeSphere valide et d’un fichier ksconfig.

2. Téléchargez ou compilez le binaire ks-mcp-server.

3. Modifiez le fichier de configuration MCP de Cursor comme suit :

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<chemin absolu du fichier ksconfig>",
           "--ks-apiserver", "<Adresse KubeSphere>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. Renseignez les chemins absolus et adresses requis.

5. Redémarrez Cursor pour appliquer les modifications.

Cline

Aucune instruction d’installation pour Cline n’est présente dans le dépôt.

Remarque sur la sécurisation des clés API

Stockez les informations sensibles comme les noms d’utilisateurs et mots de passe dans des variables d’environnement plutôt que directement dans les fichiers de configuration. Exemple :

{
  "env": {
    "KUBESPHERE_USERNAME": "votre-nom-utilisateur",
    "KUBESPHERE_PASSWORD": "votre-mot-de-passe"
  },
  "inputs": {
    "username": "${KUBESPHERE_USERNAME}",
    "password": "${KUBESPHERE_PASSWORD}"
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à 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 configuration système du MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

{
  "KubeSphere": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://votreserveurmcp.exemple/chemindumcp/url"
  }
}

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

Aperçu

Notre avis

Le serveur MCP KubeSphere offre une base solide pour la gestion des ressources KubeSphere via l’IA, avec des instructions complètes pour Claude et Cursor. Cependant, la documentation sur les modèles de prompts MCP, les ressources et les fonctionnalités avancées du MCP (comme Roots et Sampling) est absente. Dans l’ensemble, il s’agit d’un projet pratique pour les besoins d’intégration de base, mais une documentation plus poussée serait bénéfique.

Score MCP

Note : 6/10 — Bonne fonctionnalité de base et instructions de configuration, mais peu de détails sur les ressources/prompts et absence de documentation sur les fonctionnalités MCP avancées.