Agente de IA para el Servidor MCP de Kubernetes
Integra sin esfuerzo el Servidor MCP de Kubernetes con tus flujos de trabajo de automatización y desarrollo. Gestiona y opera clústeres de Kubernetes y OpenShift con interacciones nativas y de alto rendimiento con la API, sin dependencias externas. Optimiza la configuración, operaciones de recursos y gestión de Helm charts desde un servidor ligero y multiplataforma.
Gestión unificada de Kubernetes y OpenShift
Aprovecha un potente servidor MCP nativo basado en Go para controlar cualquier recurso de Kubernetes u OpenShift sin depender de binarios de kubectl o helm. Realiza operaciones CRUD, gestiona pods, espacios de nombres y eventos, e interactúa directamente con tus clústeres para obtener retroalimentación instantánea y automatización robusta.
- Integración directa con la API.
- No necesitas kubectl ni helm; comunícate con la API de Kubernetes para operaciones de baja latencia y alto rendimiento.
- Configuración en tiempo real.
- Detecta y aplica automáticamente cambios en la configuración de Kubernetes, garantizando acceso actualizado al clúster.
- Soporte universal de recursos.
- Crea, actualiza, lista o elimina cualquier recurso de Kubernetes u OpenShift: pods, namespaces, proyectos y más.
- Gestión de pods y Helm.
- Lista, elimina, ejecuta y accede a logs de pods. Instala, lista y desinstala charts de Helm en todos los namespaces.
Ligero, multiplataforma y seguro
Ejecuta el servidor MCP como un único binario nativo o imagen de contenedor en Linux, macOS o Windows. Configura el acceso mediante argumentos de CLI para control granular, incluyendo modos solo lectura y sin acciones destructivas para operaciones seguras en entornos productivos.
- Modos solo lectura y seguro.
- Activa configuraciones solo lectura o no destructivas para diagnósticos y operaciones seguras en el clúster.
- Distribución multiplataforma.
- Despliega como binario nativo o vía npm, PyPI o Docker, maximizando la compatibilidad en tu equipo.
- Configuración extensa.
- Controla todos los aspectos mediante CLI: puerto, nivel de logs, kubeconfig y formatos de salida.
Diseñado para automatización y productividad de desarrolladores
Integra con Claude Desktop, VS Code, Cursor o Goose CLI para flujos de trabajo impulsados por IA sin interrupciones. Diagnostica rápidamente, corrige despliegues y gestiona recursos con configuración en un clic, acelerando la eficiencia de DevOps y agentes de IA.
- Flujos de trabajo potenciados por IA.
- Úsalo con Claude Desktop, Cursor, VS Code y Goose CLI para automatización inteligente y resolución rápida de problemas.
- Configuración e integración rápida.
- Instala y configura con enlaces de un solo clic o simples comandos npm/PyPI.
- Fiabilidad comprobada.
- Benefíciate de una amplia suite de pruebas que garantiza un rendimiento robusto en cualquier entorno.
INTEGRACIÓN MCP
Herramientas disponibles de integración MCP para Kubernetes
Las siguientes herramientas están disponibles como parte de la integración MCP de Kubernetes:
- configuration_view
Obtén el contenido actual de la configuración de Kubernetes como YAML de kubeconfig, con opciones para minimizar o mostrar todos los contextos.
- events_list
Lista todos los eventos de Kubernetes en el clúster, con filtrado opcional por espacio de nombres.
- helm_install
Instala un chart de Helm en un espacio de nombres específico, usando un archivo de chart proporcionado o URL y valores personalizados.
- helm_list
Lista todos los releases de Helm en el actual, uno específico o en todos los espacios de nombres.
Potencia la gestión de Kubernetes con el Servidor MCP
Experimenta un servidor MCP de Kubernetes potente, nativo y multiplataforma, sin necesidad de kubectl ni helm. Gestiona clústeres fácilmente, automatiza flujos de trabajo e intégralo con tus herramientas favoritas. Comienza ahora y optimiza tus operaciones en Kubernetes.
¿Qué es Kubernetes MCP Server de Marc Nuri?
El Servidor MCP de Kubernetes, desarrollado por Marc Nuri, es una implementación de servidor open-source que ofrece una interfaz Model Context Protocol (MCP) para interactuar con clústeres de Kubernetes y OpenShift. Este servidor permite a usuarios, aplicaciones y agentes de IA conectarse a clústeres de Kubernetes y realizar diversas operaciones como gestionar pods, deployments y servicios. Construido principalmente en Kotlin, el Servidor MCP está diseñado para flexibilidad, seguridad y extensibilidad, permitiendo integración fluida con flujos de trabajo impulsados por IA y gestión programática de clústeres. La herramienta es especialmente valiosa para desarrolladores, equipos DevOps y organizaciones que buscan automatizar o controlar remotamente entornos Kubernetes de forma eficiente y segura.
Capacidades
Qué podemos hacer con el Servidor MCP de Kubernetes
El Servidor MCP de Kubernetes proporciona un sólido conjunto de características para interactuar con clústeres de Kubernetes y OpenShift, lo que lo hace ideal para la integración con agentes de IA, marcos de automatización y cadenas de herramientas DevOps avanzadas.
- Gestión de clústeres
- Gestiona y controla clústeres de Kubernetes y OpenShift de forma unificada a través de una interfaz MCP.
- Operaciones de pods y deployments
- Realiza operaciones de ciclo de vida en pods y deployments, incluyendo creación, escalado y eliminación.
- Acceso remoto seguro
- Habilita acceso remoto, autenticado y programático a los recursos de Kubernetes.
- Automatización de flujos de trabajo personalizados
- Integra con pipelines CI/CD o flujos de trabajo IA para automatizar tareas de clúster usando el protocolo MCP.
- API extensible
- Extiende fácilmente el servidor para soportar nuevos recursos de Kubernetes o lógica operativa personalizada.
Cómo se benefician los agentes de IA del Servidor MCP de Kubernetes
Los agentes de IA pueden aprovechar el Servidor MCP de Kubernetes para interactuar programáticamente con clústeres de Kubernetes y OpenShift, permitiendo automatización inteligente, optimización de recursos y orquestación dinámica de cargas de trabajo nativas de la nube. Al proporcionar un protocolo estandarizado (MCP) y una API segura, los agentes de IA pueden monitorear, escalar y gestionar la infraestructura eficientemente, desbloqueando casos avanzados como sistemas auto-curativos, escalado predictivo y gestión adaptativa de recursos.