AI Agent pre K8s Multi-Cluster MCP
Bez problémov spravujte a automatizujte operácie naprieč viacerými Kubernetes klastrami s integráciou Multi Cluster Kubernetes MCP Servera. Štandardizujte správu Kubernetes pomocou výkonného AI-riadeného prepínania kontextov, operácií naprieč klastrami, správy rolloutov a diagnostiky – všetko z jedného rozhrania. Získajte centralizovanú kontrolu nad viacerými klastrami, okamžité prehľady a rýchle riešenie problémov pre vývojové, testovacie aj produkčné prostredia.
Centralizovaná správa viacerých Kubernetes klastrov
Jednoducho ovládajte viacero Kubernetes klastrov z jednej AI platformy. Okamžite vypíšte, porovnávajte a spravujte zdroje naprieč všetkými klastrami s viacerými kubeconfig súbormi. Prepínanie kontextov, kontrola zdrojov a operácie medzi klastrami sú len na jeden príkaz, čo zabezpečuje úplný prehľad a rýchle riešenie problémov vo všetkých vašich Kubernetes prostrediach.
- Jednotný prístup ku klastrom.
- Spravujte všetky Kubernetes klastry pomocou viacerých kubeconfig súborov pre zjednodušený prístup a operácie.
- AI-riadené prepínanie kontextov.
- Okamžite prepínajte medzi vývojovým, testovacím a produkčným klastrom bez manuálnej rekonfigurácie.
- Prehľad naprieč klastrami.
- Porovnávajte zdroje, stav a konfigurácie klastrov pre rýchlejšie rozhodovanie.
- Centralizovaná správa zdrojov.
- Zobrazte a spravujte všetky namespaces, nody a zdroje z jedného rozhrania.
Komplexná správa rolloutov a zdrojov
Majte pod kontrolou nasadzovanie v Kubernetes s pokročilým manažmentom rolloutov a správou zdrojov. Sledujte stav rolloutov, vracajte alebo reštartujte rollouts a upravujte limity zdrojov v reálnom čase. Jednoducho škálujte, pozastavujte, obnovujte a aktualizujte workloady, aby vaše aplikácie boli vždy optimalizované a odolné.
- Automatizovaná správa rolloutov.
- Sledujte stav, históriu a ovládajte rollouts s možnosťou vrátenia, reštartu, pauzy a obnovenia.
- Škálovanie a autoscaling zdrojov.
- Škálujte deploymenty a nastavujte Horizontal Pod Autoscalery priamo z rozhrania.
- Aktuálne úpravy zdrojov.
- Aktualizujte limity a požiadavky na CPU/pamäť pre optimálny výkon aplikácií.
Diagnostika, monitoring a inteligentné operácie
Diagnostikujte problémy aplikácií, monitorujte využitie zdrojov a vykonávajte pokročilé operácie pomocou vstavaných AI nástrojov. Okamžite získajte logy podov, spúšťajte príkazy v kontajneroch a získajte použiteľné diagnostické informácie, aby vaše Kubernetes workloady boli zdravé a výkonné.
- Okamžitá diagnostika.
- Diagnostikujte problémy aplikácií, získajte udalosti a kontrolujte logy s AI prehľadmi.
- Živé operácie s podmi.
- Spúšťajte príkazy v podoch, získavajte logy a spravujte workloady jednoducho.
- Monitoring a metriky v reálnom čase.
- Sledujte využitie CPU/pamäte pre nody a pody pre optimálne rozdelenie zdrojov.
MCP INTEGRÁCIA
Dostupné nástroje pre Kubernetes MCP integráciu
Nasledujúce nástroje sú dostupné ako súčasť Kubernetes MCP integrácie:
- k8s_get_contexts
Zobrazí všetky dostupné Kubernetes kontexty naprieč vašimi nakonfigurovanými klastrami.
- k8s_get_namespaces
Vypíše všetky namespaces v zadanom Kubernetes kontexte.
- k8s_get_nodes
Vypíše všetky nody v Kubernetes klastri pre prehľad infraštruktúry.
- k8s_get_resources
Vypíšte zdroje zadaného typu, napríklad pods, deployments alebo services.
- k8s_get_resource
Načíta podrobné informácie o konkrétnom Kubernetes zdroji.
- k8s_get_pod_logs
Získajte logy zo zvoleného podu pre monitoring a troubleshooting.
- k8s_describe
Zobrazí podrobné informácie v štýle 'describe' o Kubernetes zdrojoch.
- k8s_apis
Vypíše všetky dostupné API v pripojenom Kubernetes klastri.
- k8s_crds
Vypíše všetky Custom Resource Definitions (CRDs) v klastri.
- k8s_top_nodes
Zobrazí štatistiky využitia zdrojov (CPU/pamäť) pre nody v klastri.
- k8s_top_pods
Zobrazí využitie zdrojov (CPU/pamäť) podov v klastri.
- k8s_diagnose_application
Diagnostikuje problémy s deploymentom alebo aplikáciou vo vašom klastri.
- k8s_rollout_status
Získajte aktuálny stav rollout-u Kubernetes zdroja.
- k8s_rollout_history
Načíta históriu revízií rollout-u zdroja.
- k8s_rollout_undo
Vráti rollout na predchádzajúcu revíziu pre rýchly návrat späť.
- k8s_rollout_restart
Reštartuje rollout a redeployne workloady s novou konfiguráciou.
- k8s_rollout_pause
Pozastaví prebiehajúci rollout pre bezpečné zásahy.
- k8s_rollout_resume
Obnoví predtým pozastavený rollout.
- k8s_create_resource
Vytvorte nový Kubernetes zdroj pomocou YAML alebo JSON definícií.
- k8s_apply_resource
Aplikujte konfiguráciu pre vytvorenie alebo aktualizáciu Kubernetes zdroja.
- k8s_patch_resource
Patchujte a aktualizujte polia existujúceho zdroja.
- k8s_label_resource
Pridajte alebo aktualizujte labely na zadanom Kubernetes zdroji.
- k8s_annotate_resource
Pridajte alebo aktualizujte anotácie na zdroji pre správu metadát.
- k8s_scale_resource
Škálujte zdroj, napríklad deployment, na požadovaný počet replík.
- k8s_autoscale_resource
Nakonfigurujte Horizontal Pod Autoscaler pre dynamické škálovanie.
- k8s_update_resources
Aktualizujte požiadavky a limity zdrojov pre deploymenty a kontajnery.
- k8s_expose_resource
Zverejnite Kubernetes zdroj ako novú službu.
- k8s_set_resources_for_container
Nastavte limity alebo požiadavky na CPU a pamäť pre konkrétne kontajnery.
- k8s_cordon_node
Označte node ako neschedulovateľný pre prípravu na údržbu.
- k8s_uncordon_node
Označte node ako schedulovateľný po ukončení údržby.
- k8s_drain_node
Vysťahujte pody z nodu v príprave na údržbu.
- k8s_taint_node
Pridajte tainty na node pre kontrolu rozloženia podov.
- k8s_untaint_node
Odstráňte tainty z nodu pre obnovenie bežného rozloženia podov.
- k8s_pod_exec
Spustite príkaz v kontajneri podu na troubleshooting alebo administráciu.
Centralizujte a zjednodušte správu viacerých Kubernetes klastrov
Jednoducho spravujte, monitorujte a automatizujte operácie naprieč všetkými vašimi Kubernetes klastrami z jedného rozhrania. Zjednodušte vývojové, testovacie aj produkčné prostredia – vyskúšajte teraz alebo si rezervujte vedené demo!
Čo je Multicluster MCP Server
Multicluster MCP Server je robustná brána navrhnutá na to, aby umožnila systémom Generative AI (GenAI) bezproblémovo komunikovať s viacerými Kubernetes klastrami prostredníctvom Model Context Protocol (MCP). Tento server dáva organizáciám silu komplexne prevádzkovať, sledovať a spravovať Kubernetes zdroje naprieč viacerými klastrami z jedného centralizovaného rozhrania. S plnou podporou pre kubectl výrazne zjednodušuje workflowy pre nasadzovanie, škálovanie a monitoring aplikácií vo viac-klastrových prostrediach, vďaka čomu je kľúčovým nástrojom pre tímy prevádzkujúce distribuované AI workloady alebo potrebujúce jednotnú správu klastrov. Open-source povaha servera zaručuje jeho dostupnosť a prispôsobiteľnosť pre vývojárske aj podnikové potreby.
Možnosti
Čo dokážeme s Multicluster MCP Serverom
S Multicluster MCP Serverom môžu používatelia aj AI systémy efektívne spravovať, sledovať a automatizovať operácie naprieč viacerými Kubernetes klastrami. Platforma poskytuje jednotnú bránu, umožňujúcu pokročilé stratégie nasadzovania, komplexný monitoring a bezproblémovú integráciu pre aplikácie poháňané GenAI.
- Jednotná správa klastrov
- Centralizovaná prevádzka a správa zdrojov naprieč viacerými Kubernetes klastrami.
- Plná integrácia kubectl
- Vykonávajte pokročilé operácie pomocou známych príkazov a workflowov kubectl.
- Observabilita a metriky
- Získavajte, analyzujte a vizualizujte metriky, logy a alerty zo všetkých pripojených klastrov.
- Automatizácia workflowov GenAI
- Zjednodušte operácie pre Generative AI aplikácie v distribuovaných prostrediach.
- Open-source a rozšíriteľnosť
- Bezplatné použitie a jednoduché rozšírenie pre vlastné podnikové alebo vývojárske potreby.
Ako profitujú AI agenti z Multicluster MCP Servera
AI agenti využívajúci Multicluster MCP Server získavajú jednotný prístup k viacerým Kubernetes klastrom, čo im umožňuje automatizovať zložité deploymenty a škálovanie, monitorovať zdravie aplikácií a efektívne orchestrátovať distribuované AI workflowy. Tým sa znižuje operačná zložitosť, optimalizuje využitie zdrojov a urýchľuje nasadzovanie inteligentných aplikácií naprieč multi-cloud a hybridnými prostrediami.