Serveur MCP mcp-k8s-go

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

Le serveur MCP mcp-k8s-go est une implémentation en Golang du Model Context Protocol (MCP) conçue pour connecter des assistants IA à des clusters Kubernetes. Il agit comme un middleware entre les agents IA et les API Kubernetes, permettant aux workflows pilotés par l’IA d’interagir de façon programmatique avec les ressources Kubernetes. En exposant les opérations du cluster et les données contextuelles, mcp-k8s-go permet d’effectuer des tâches telles que la consultation du statut du cluster, la gestion des déploiements, l’inspection des pods, et bien plus encore — le tout via une interface MCP standardisée. Cela améliore considérablement la productivité des développeurs en permettant aux assistants IA d’automatiser, de surveiller et de gérer sans friction les environnements Kubernetes, rendant les opérations cloud-native plus accessibles et efficaces.

Liste des prompts

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

Liste des ressources

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

Liste des outils

Aucune définition d’outil détaillée n’est directement exposée dans le code ou la documentation accessible.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Gestion de cluster Kubernetes
  Les développeurs peuvent automatiser des tâches récurrentes telles que le scaling des déploiements, les mises à jour progressives et la surveillance de l’état des pods en connectant des assistants IA via le serveur MCP.
• Insights de cluster pilotés par IA
  Les assistants IA peuvent fournir des informations en temps réel sur la santé du cluster, l’utilisation des ressources et le diagnostic d’erreurs en interrogeant l’API Kubernetes via mcp-k8s-go.
• Dépannage automatisé
  Permettez à des workflows pilotés par l’IA de détecter et, potentiellement, de corriger des problèmes courants du cluster en s’intégrant au serveur.
• Automatisation DevOps renforcée
  Utilisez le serveur MCP comme passerelle pour des pipelines CI/CD pilotés par l’IA et des workflows opérationnels au sein des environnements Kubernetes.
• Médiation d’accès sécurisée
  Le serveur peut agir comme une porte d’entrée contrôlée, n’autorisant que les agents IA habilités à réaliser des actions sur le cluster Kubernetes.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que les prérequis, comme Node.js et Docker, sont installés.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Windsurf (généralement windsurf.config.json).
3. Ajoutez le serveur MCP mcp-k8s-go à la section mcpServers :

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-k8s-go": {
         "command": "npx",
         "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Sauvegardez la configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez la configuration en consultant les logs du serveur ou en effectuant une connexion de test.

Sécurisation des clés API
Utilisez des variables d’environnement pour stocker les identifiants sensibles :

{
  "mcpServers": {
    "mcp-k8s-go": {
      "command": "npx",
      "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Vérifiez que les prérequis sont installés.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Claude.
3. Ajoutez le serveur mcp-k8s-go :

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-k8s-go": {
         "command": "npx",
         "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Sauvegardez et redémarrez Claude.
5. Confirmez la disponibilité du serveur via l’interface de Claude.

Sécurisation des clés API

{
  "mcpServers": {
    "mcp-k8s-go": {
      "command": "npx",
      "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Installez les prérequis.
2. Modifiez le fichier de paramètres de Cursor.
3. Ajoutez l’entrée du serveur MCP :

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-k8s-go": {
         "command": "npx",
         "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Sauvegardez les modifications et redémarrez Cursor.
5. Validez en vérifiant la connectivité au serveur MCP.

Sécurisation des clés API

{
  "mcpServers": {
    "mcp-k8s-go": {
      "command": "npx",
      "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Assurez-vous que toutes les dépendances sont installées.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Cline.
3. Ajoutez la configuration suivante pour le serveur MCP :

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-k8s-go": {
         "command": "npx",
         "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Sauvegardez le fichier et redémarrez Cline.
5. Testez le serveur via l’interface de Cline.

Sécurisation des clés API

{
  "mcpServers": {
    "mcp-k8s-go": {
      "command": "npx",
      "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Utiliser ce MCP dans des flows

Utilisation de 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 détails de votre serveur MCP avec ce format JSON :

{
  "mcp-k8s-go": {
    "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. N’oubliez pas de remplacer “mcp-k8s-go” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

D’après les informations disponibles, le serveur MCP mcp-k8s-go fournit une interface Kubernetes via MCP mais ne propose pas de documentation explicite pour les prompts, ressources et échantillonnage. Les instructions d’installation et de sécurité sont claires. J’attribue à ce serveur MCP la note de 5/10 pour son utilisabilité générale et la complétude de sa documentation, principalement en raison de l’absence de détails sur les ressources et outils MCP spécifiques.

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