Agente de IA para K8s Multi-Cluster MCP
Gerencie e automatize operações de vários clusters Kubernetes de forma contínua com a integração do Servidor MCP Multi Cluster Kubernetes. Padronize seu gerenciamento Kubernetes com alternância de contexto inteligente por IA, operações entre clusters, gestão de rollout e diagnósticos — tudo em uma única interface. Desbloqueie controle centralizado de múltiplos clusters, insights instantâneos e solução rápida de problemas para ambientes de desenvolvimento, homologação e produção.
Gerenciamento Centralizado Multi-Cluster Kubernetes
Controle múltiplos clusters Kubernetes facilmente a partir de uma plataforma com IA. Liste, compare e gerencie recursos em todos os seus clusters utilizando múltiplos arquivos kubeconfig. Alternância de contexto, inspeção de recursos e operações entre clusters estão a um comando de distância, garantindo visibilidade total e resolução rápida de problemas em todos os seus ambientes Kubernetes.
- Acesso Unificado ao Cluster.
- Gerencie todos os clusters Kubernetes usando múltiplos arquivos kubeconfig para acesso e operações simplificadas.
- Alternância de Contexto com IA.
- Alterne instantaneamente entre clusters de desenvolvimento, homologação e produção sem reconfiguração manual.
- Insights Entre Clusters.
- Compare recursos, status e configurações entre clusters para decisões mais rápidas.
- Gerenciamento Centralizado de Recursos.
- Visualize e controle todos os namespaces, nós e recursos de uma única interface.
Controle Abrangente de Rollout & Recursos
Assuma o comando dos seus deployments Kubernetes com gestão avançada de rollout e controles de recursos. Monitore status de rollout, desfaça ou reinicie rollouts e ajuste limites de recursos em tempo real. Escalone, pause, retome e atualize workloads facilmente, garantindo que suas aplicações estejam sempre otimizadas e resilientes.
- Gestão Automatizada de Rollout.
- Monitore status, veja histórico e controle rollouts com ações de desfazer, reiniciar, pausar e retomar.
- Escalonamento & Autoscaling de Recursos.
- Escale deployments e configure Horizontal Pod Autoscalers diretamente pela interface.
- Atualizações de Recursos em Tempo Real.
- Atualize limites e requisições de CPU/memória, garantindo performance ideal das aplicações.
Diagnóstico, Monitoramento & Operações Inteligentes
Diagnostique problemas de aplicações, monitore uso de recursos e realize operações avançadas utilizando ferramentas de IA integradas. Recupere logs de pods instantaneamente, execute comandos em containers e receba diagnósticos acionáveis para manter seus workloads Kubernetes saudáveis e performáticos.
- Diagnóstico Instantâneo.
- Diagnostique problemas de aplicações, recupere eventos e revise logs com insights orientados por IA.
- Operações em Pods ao Vivo.
- Execute comandos em pods, obtenha logs e gerencie workloads facilmente.
- Métricas & Monitoramento em Tempo Real.
- Monitore uso de CPU/memória de nós e pods para garantir alocação ideal de recursos.
INTEGRAÇÃO MCP
Ferramentas Disponíveis de Integração com Kubernetes MCP
As ferramentas a seguir estão disponíveis como parte da integração com Kubernetes MCP:
- k8s_get_contexts
Liste todos os contextos Kubernetes disponíveis nos clusters configurados.
- k8s_get_namespaces
Liste todos os namespaces em um contexto Kubernetes especificado.
- k8s_get_nodes
Liste todos os nós em um cluster Kubernetes para visibilidade da infraestrutura.
- k8s_get_resources
Liste recursos de um tipo especificado, como pods, deployments ou serviços.
- k8s_get_resource
Recupere informações detalhadas sobre um recurso Kubernetes específico.
- k8s_get_pod_logs
Busque logs de um pod específico para monitoramento e resolução de problemas.
- k8s_describe
Exiba informações detalhadas no estilo 'describe' sobre recursos Kubernetes.
- k8s_apis
Liste todas as APIs disponíveis no cluster Kubernetes conectado.
- k8s_crds
Liste todas as Custom Resource Definitions (CRDs) do cluster.
- k8s_top_nodes
Exibe estatísticas de uso de recursos (CPU/memória) dos nós do cluster.
- k8s_top_pods
Exibe o uso de recursos (CPU/memória) dos pods no cluster.
- k8s_diagnose_application
Diagnostique problemas com um deployment ou aplicação em seu cluster.
- k8s_rollout_status
Veja o status atual do rollout de um recurso Kubernetes.
- k8s_rollout_history
Recupere o histórico de revisões de um rollout de recurso.
- k8s_rollout_undo
Desfaça um rollout para uma revisão anterior e faça rollback rapidamente.
- k8s_rollout_restart
Reinicie um rollout para reimplementar workloads com novas configurações.
- k8s_rollout_pause
Pause uma operação de rollout em andamento para intervenção segura.
- k8s_rollout_resume
Retome uma operação de rollout previamente pausada.
- k8s_create_resource
Crie um novo recurso Kubernetes usando definições YAML ou JSON.
- k8s_apply_resource
Aplique configurações para criar ou atualizar um recurso Kubernetes.
- k8s_patch_resource
Atualize campos de um recurso existente com patch.
- k8s_label_resource
Adicione ou atualize rótulos em um recurso Kubernetes especificado.
- k8s_annotate_resource
Adicione ou atualize anotações em um recurso para gestão de metadados.
- k8s_scale_resource
Escalone um recurso, como um deployment, para o número desejado de réplicas.
- k8s_autoscale_resource
Configure um Horizontal Pod Autoscaler para escalonamento dinâmico.
- k8s_update_resources
Atualize requisições e limites de recursos para deployments e containers.
- k8s_expose_resource
Exponha um recurso Kubernetes como um novo serviço.
- k8s_set_resources_for_container
Defina limites ou requisições de CPU e memória para containers específicos.
- k8s_cordon_node
Marque um nó como não agendável para preparação de manutenção.
- k8s_uncordon_node
Marque um nó como agendável após a conclusão da manutenção.
- k8s_drain_node
Drene um nó, removendo pods em preparação para manutenção.
- k8s_taint_node
Adicione taints a um nó para controlar o agendamento de pods.
- k8s_untaint_node
Remova taints de um nó para restaurar o agendamento normal.
- k8s_pod_exec
Execute um comando dentro do container de um pod para troubleshooting ou administração.
Centralize e Simplifique o Gerenciamento Multi-Cluster Kubernetes
Gerencie, monitore e automatize operações em todos os seus clusters Kubernetes a partir de uma única interface. Simplifique ambientes de desenvolvimento, homologação e produção — experimente agora ou agende uma demonstração guiada!
O que é o Multicluster MCP Server
O Multicluster MCP Server é um gateway robusto projetado para permitir que sistemas de IA Generativa (GenAI) interajam perfeitamente com múltiplos clusters Kubernetes via Model Context Protocol (MCP). Este servidor capacita organizações a operar, observar e gerenciar recursos Kubernetes em diversos clusters a partir de uma interface centralizada. Com suporte completo ao kubectl, o Multicluster MCP Server simplifica fluxos de trabalho para deploy, escalonamento e monitoramento de aplicações em ambientes multi-cluster, tornando-se uma ferramenta essencial para equipes que executam workloads de IA distribuída ou precisam de gestão unificada de clusters. O caráter open-source do servidor garante acessibilidade e adaptabilidade para necessidades de desenvolvedores e empresas.
Capacidades
O que podemos fazer com o Multicluster MCP Server
Com o Multicluster MCP Server, usuários e sistemas de IA podem gerenciar, observar e automatizar operações em múltiplos clusters Kubernetes de forma eficiente. A plataforma fornece um gateway unificado, permitindo estratégias avançadas de deploy, monitoramento completo e integração perfeita para aplicações GenAI.
- Gerenciamento Unificado de Clusters
- Opere e gerencie recursos centralizadamente em vários clusters Kubernetes.
- Integração Total com kubectl
- Execute operações avançadas usando comandos e fluxos de trabalho já conhecidos do kubectl.
- Observabilidade & Métricas
- Recupere, analise e visualize métricas, logs e alertas de todos os clusters conectados.
- Automação de Fluxos GenAI
- Simplifique operações para aplicações de IA Generativa em ambientes distribuídos.
- Open-source & Extensível
- Gratuito para uso e facilmente extensível para necessidades personalizadas de empresas ou desenvolvedores.
Como Agentes de IA se Beneficiam do Multicluster MCP Server
Agentes de IA utilizando o Multicluster MCP Server obtêm acesso unificado a múltiplos clusters Kubernetes, permitindo automatizar tarefas complexas de deploy e escalonamento, monitorar a saúde de aplicações e orquestrar fluxos de trabalho de IA distribuída de modo eficiente. Isso reduz a complexidade operacional, melhora o uso de recursos e acelera o deploy de aplicações inteligentes em ambientes multi-cloud e híbridos.