AI Agent pro K8s Multi-Cluster MCP
Spravujte a automatizujte operace napříč více Kubernetes clustery díky integraci Multi Cluster Kubernetes MCP Serveru. Standardizujte správu Kubernetes pomocí výkonného AI přepínání kontextu, operací napříč clustery, správy rolloutů a diagnostiky — vše z jednoho rozhraní. Získejte centralizovanou multi-cluster kontrolu, okamžité přehledy a rychlé odstraňování problémů pro dev, staging i produkční prostředí.
Centralizovaná správa multi-cluster Kubernetes
Jednoduše ovládejte více Kubernetes clusterů z jedné AI platformy. Okamžitě vylistujte, porovnejte a spravujte zdroje napříč všemi clustery pomocí více kubeconfig souborů. Přepínání kontextu, inspekce zdrojů a operace napříč clustery jsou jen na příkaz daleko, což zajišťuje plnou viditelnost a rychlé řešení pro všechny vaše Kubernetes prostředí.
- Jednotný přístup ke clusterům.
- Spravujte všechny Kubernetes clustery pomocí více kubeconfig souborů pro zjednodušený přístup a operace.
- AI poháněné přepínání kontextu.
- Okamžitě přepínejte mezi dev, staging a produkčními clustery bez manuálního překonfigurování.
- Přehled napříč clustery.
- Porovnávejte zdroje, stav a konfigurace napříč clustery pro rychlejší rozhodování.
- Centralizovaná správa zdrojů.
- Sledujte a ovládejte všechny namespaces, nody a zdroje z jednoho rozhraní.
Komplexní rollout & kontrola zdrojů
Převezměte kontrolu nad svými Kubernetes nasazeními s pokročilou správou rolloutů a zdrojů. Sledujte stav rolloutů, vracejte nebo restartujte rollouty a upravujte limity zdrojů v reálném čase. Snadno škálujte, pozastavujte, obnovujte a aktualizujte workloady, abyste zajistili optimální a odolné aplikace.
- Automatizovaná správa rolloutů.
- Sledujte stav, historii a ovládejte rollouty pomocí akcí vrácení, restartu, pozastavení a obnovení.
- Škálování & automatické škálování zdrojů.
- Škálujte nasazení a konfigurujte Horizontal Pod Autoscalery přímo z rozhraní.
- Aktualizace zdrojů v reálném čase.
- Aktualizujte limity a požadavky CPU/paměti pro zajištění optimálního výkonu aplikací.
Diagnostika, monitoring & inteligentní operace
Diagnostikujte potíže aplikací, sledujte využití zdrojů a provádějte pokročilé operace s vestavěnými AI nástroji. Okamžitě získávejte podlogy, spouštějte příkazy v kontejnerech a dostávejte akční diagnostiku, abyste udrželi Kubernetes workloady zdravé a výkonné.
- Okamžitá diagnostika.
- Diagnostikujte potíže aplikací, získávejte události a prohlížejte logy s AI přehledy.
- Živé operace s pody.
- Spouštějte příkazy v podech, získávejte logy a snadno spravujte workloady.
- Monitoring & metriky v reálném čase.
- Sledujte využití CPU/paměti pro nody a pody k zajištění optimálního rozdělení zdrojů.
MCP INTEGRACE
Dostupné nástroje pro Kubernetes MCP integraci
Následující nástroje jsou dostupné v rámci Kubernetes MCP integrace:
- k8s_get_contexts
Vylistujte všechny dostupné Kubernetes contexty napříč nakonfigurovanými clustery.
- k8s_get_namespaces
Vylistujte všechny namespaces ve zvoleném Kubernetes contextu.
- k8s_get_nodes
Vylistujte všechny nody v Kubernetes clusteru pro infrastrukturalní přehled.
- k8s_get_resources
Vylistujte zdroje zvoleného typu, například pody, deploymenty nebo služby.
- k8s_get_resource
Získejte detailní informace o specifickém Kubernetes zdroji.
- k8s_get_pod_logs
Stáhněte logy z konkrétního podu pro monitoring a troubleshooting.
- k8s_describe
Zobrazte podrobné informace ve stylu 'describe' o Kubernetes zdrojích.
- k8s_apis
Vylistujte všechny dostupné API v připojeném Kubernetes clusteru.
- k8s_crds
Vylistujte všechny Custom Resource Definitions (CRDs) v clusteru.
- k8s_top_nodes
Zobrazte statistiky využití zdrojů (CPU/paměť) pro nody v clusteru.
- k8s_top_pods
Zobrazte využití zdrojů (CPU/paměť) podů v clusteru.
- k8s_diagnose_application
Diagnostikujte potíže s deploymentem nebo aplikací ve vašem clusteru.
- k8s_rollout_status
Získejte aktuální stav rolloutů Kubernetes zdrojů.
- k8s_rollout_history
Získejte historii revizí rolloutů konkrétního zdroje.
- k8s_rollout_undo
Vraťte rollout na předchozí revizi pro rychlý rollback.
- k8s_rollout_restart
Restartujte rollout pro opětovné nasazení workloadů s novou konfigurací.
- k8s_rollout_pause
Pozastavte probíhající rollout pro bezpečný zásah.
- k8s_rollout_resume
Obnovte dříve pozastavený rollout.
- k8s_create_resource
Vytvořte nový Kubernetes zdroj pomocí YAML či JSON definic.
- k8s_apply_resource
Aplikujte konfiguraci pro vytvoření nebo aktualizaci Kubernetes zdroje.
- k8s_patch_resource
Patchujte a aktualizujte pole existujícího zdroje.
- k8s_label_resource
Přidejte nebo aktualizujte labely u zvoleného Kubernetes zdroje.
- k8s_annotate_resource
Přidejte nebo aktualizujte anotace u zdroje pro správu metadat.
- k8s_scale_resource
Škálujte zdroj, například nasazení, na požadovaný počet replik.
- k8s_autoscale_resource
Nastavte Horizontal Pod Autoscaler pro dynamické měřítko.
- k8s_update_resources
Aktualizujte požadavky a limity zdrojů pro deploymenty a kontejnery.
- k8s_expose_resource
Zpřístupněte Kubernetes zdroj jako novou službu.
- k8s_set_resources_for_container
Nastavte limity nebo požadavky CPU a paměti pro konkrétní kontejnery.
- k8s_cordon_node
Označte nod jako neschedulovatelný kvůli údržbě.
- k8s_uncordon_node
Označte nod jako schedulovatelný po dokončení údržby.
- k8s_drain_node
Vyprázdněte nod evikcí podů v rámci přípravy na údržbu.
- k8s_taint_node
Přidejte tainty na nod pro řízení plánování podů.
- k8s_untaint_node
Odeberte tainty z nodu pro obnovení běžného plánování.
- k8s_pod_exec
Spusťte příkaz uvnitř kontejneru podu pro troubleshooting nebo administraci.
Centralizujte a zjednodušte správu multi-cluster Kubernetes
Jednoduše spravujte, monitorujte a automatizujte operace napříč všemi Kubernetes clustery z jednoho rozhraní. Zrychlete dev, staging i produkci — vyzkoušejte nyní nebo si zarezervujte vedené demo!
Co je Multicluster MCP Server
Multicluster MCP Server je robustní brána navržená pro umožnění bezproblémové interakce Generative AI (GenAI) systémů s více Kubernetes clustery prostřednictvím Model Context Protocolu (MCP). Tento server umožňuje organizacím komplexně provozovat, sledovat a spravovat Kubernetes zdroje napříč mnoha clustery z centralizovaného rozhraní. S plnou podporou kubectl server zjednodušuje workflowy pro nasazení, škálování a monitoring aplikací v multi-cluster prostředích, což z něj činí nezbytný nástroj pro týmy provozující distribuované AI workloady nebo vyžadující jednotnou správu clusterů. Open-source povaha serveru zajišťuje, že je dostupný a přizpůsobitelný pro potřeby vývojářů i podniků.
Možnosti
Co umíme s Multicluster MCP Serverem
S Multicluster MCP Serverem mohou uživatelé i AI systémy efektivně spravovat, sledovat a automatizovat operace napříč více Kubernetes clustery. Platforma poskytuje jednotnou bránu umožňující pokročilé deployment strategie, komplexní monitoring a bezproblémovou integraci pro GenAI aplikace.
- Jednotná správa clusterů
- Centralizovaně spravujte a provozujte zdroje napříč několika Kubernetes clustery.
- Plná integrace s kubectl
- Provádějte pokročilé operace pomocí známých kubectl příkazů a workflowů.
- Observabilita & metriky
- Získávejte, analyzujte a vizualizujte metriky, logy a alerty ze všech připojených clusterů.
- Automatizace workflowů pro GenAI
- Zjednodušte operace pro generativní AI aplikace v distribuovaném prostředí.
- Open-source & rozšiřitelné
- Zdarma k použití a jednoduše rozšiřitelné pro potřeby firem či vývojářů.
Jak AI agenti těží z Multicluster MCP Serveru
AI agenti využívající Multicluster MCP Server získávají jednotný přístup k více Kubernetes clusterům, což jim umožňuje automatizovat složité deploymenty a škálování, sledovat zdraví aplikací a efektivně orchestrátovat distribuované AI workflowy. To snižuje provozní složitost, zvyšuje efektivitu využití zdrojů a urychluje nasazování inteligentních aplikací napříč multi-cloud a hybridními prostředími.