Agent AI pentru K8s Multi-Cluster MCP
Gestionează și automatizează fără efort operațiunile între mai multe clustere Kubernetes cu integrarea Multi Cluster Kubernetes MCP Server. Standardizează-ți managementul Kubernetes cu comutare de context alimentată de AI, operațiuni cross-cluster, management rollout și diagnosticare — toate dintr-o singură interfață. Deblochează controlul centralizat multi-cluster, perspective instantanee și depanare rapidă pentru mediile de dezvoltare, staging și producție.
Management Kubernetes Multi-Cluster Centralizat
Controlează fără efort mai multe clustere Kubernetes dintr-o singură platformă alimentată de AI. Listează instantaneu, compară și gestionează resursele din toate clusterele tale folosind mai multe fișiere kubeconfig. Comutarea de context, inspectarea resurselor și operațiunile cross-cluster sunt la doar o comandă distanță, asigurând vizibilitate completă și depanare rapidă pentru toate mediile Kubernetes.
- Acces Unificat la Clustere.
- Gestionează toate clusterele Kubernetes folosind mai multe fișiere kubeconfig pentru acces și operațiuni simplificate.
- Comutare Context AI.
- Comută instantaneu între clusterele de dezvoltare, staging și producție fără reconfigurare manuală.
- Perspective Cross-Cluster.
- Compară resursele, statusul și configurațiile între clustere pentru decizii mai rapide.
- Management Centralizat al Resurselor.
- Vizualizează și controlează toate namespace-urile, nodurile și resursele dintr-o singură interfață.
Control Complet asupra Rollout & Resurselor
Preia controlul asupra deployment-urilor Kubernetes cu management avansat al rollout-urilor și controlul resurselor. Monitorizează statusul rollout-ului, anulează sau repornește rollout-uri și ajustează limitele resurselor în timp real. Scalează, pune pe pauză, reia și actualizează workload-urile cu ușurință, asigurând că aplicațiile tale sunt mereu optimizate și rezistente.
- Management Automatizat al Rollout-ului.
- Monitorizează statusul, vezi istoricul și controlează rollout-urile cu acțiuni de undo, restart, pauză și reluare.
- Scaling & Autoscaling al Resurselor.
- Scalează deployment-urile și configurează Horizontal Pod Autoscalers direct din interfață.
- Actualizări Live ale Resurselor.
- Actualizează limitele și cererile de CPU/memorie, asigurând performanță optimă a aplicațiilor.
Diagnosticare, Monitorizare & Operațiuni Inteligente
Diagnostichează problemele aplicațiilor, monitorizează utilizarea resurselor și efectuează operațiuni avansate folosind instrumente AI integrate. Recuperează instantaneu log-urile podurilor, execută comenzi în containere și primește diagnostice acționabile pentru a menține workload-urile Kubernetes sănătoase și performante.
- Diagnosticare Instantanee.
- Diagnostichează problemele aplicațiilor, recuperează evenimente și consultă log-uri cu perspective alimentate de AI.
- Operațiuni Live pe Poduri.
- Execută comenzi în poduri, obține log-uri și gestionează workload-urile fără efort.
- Metrici & Monitorizare în Timp Real.
- Monitorizează utilizarea CPU/memorie pentru noduri și poduri pentru o alocare optimă a resurselor.
INTEGRARE MCP
Unelte Disponibile pentru Integrarea Kubernetes MCP
Următoarele unelte sunt disponibile ca parte a integrării Kubernetes MCP:
- k8s_get_contexts
Listează toate context-ele Kubernetes disponibile în toate clusterele configurate.
- k8s_get_namespaces
Listează toate namespace-urile dintr-un context Kubernetes specificat.
- k8s_get_nodes
Listează toate nodurile dintr-un cluster Kubernetes pentru vizibilitate infrastructurală.
- k8s_get_resources
Listează resursele de un anumit tip, cum ar fi poduri, deployment-uri sau servicii.
- k8s_get_resource
Recuperează informații detaliate despre o resursă Kubernetes specifică.
- k8s_get_pod_logs
Obține log-urile de la un pod specific pentru monitorizare și depanare.
- k8s_describe
Arată informații detaliate, de tip describe, despre resursele Kubernetes.
- k8s_apis
Listează toate API-urile disponibile în clusterul Kubernetes conectat.
- k8s_crds
Listează toate definițiile de resurse personalizate (CRD-uri) din cluster.
- k8s_top_nodes
Afișează statistici de utilizare a resurselor (CPU/memorie) pentru nodurile clusterului.
- k8s_top_pods
Afișează utilizarea resurselor (CPU/memorie) a podurilor din cluster.
- k8s_diagnose_application
Diagnostichează problemele unui deployment sau ale unei aplicații din cluster.
- k8s_rollout_status
Obține statusul actual al rollout-ului unei resurse Kubernetes.
- k8s_rollout_history
Recuperează istoricul reviziilor rollout-ului unei resurse.
- k8s_rollout_undo
Anulează un rollout la o revizie anterioară pentru rollback rapid.
- k8s_rollout_restart
Repornește un rollout pentru a redeplasa workload-urile cu noi configurații.
- k8s_rollout_pause
Pune pe pauză o operațiune rollout în desfășurare pentru intervenții sigure.
- k8s_rollout_resume
Reia o operațiune rollout pusă anterior pe pauză.
- k8s_create_resource
Creează o nouă resursă Kubernetes folosind definiții YAML sau JSON.
- k8s_apply_resource
Aplică configurația pentru a crea sau actualiza o resursă Kubernetes.
- k8s_patch_resource
Aplică patch-uri și actualizează câmpuri ale unei resurse existente.
- k8s_label_resource
Adaugă sau actualizează etichete pe o resursă Kubernetes specificată.
- k8s_annotate_resource
Adaugă sau actualizează adnotări pe o resursă pentru managementul metadatelor.
- k8s_scale_resource
Scalează o resursă, cum ar fi un deployment, la numărul dorit de replici.
- k8s_autoscale_resource
Configurează un Horizontal Pod Autoscaler pentru scalare dinamică.
- k8s_update_resources
Actualizează cererile și limitele de resurse pentru deployment-uri și containere.
- k8s_expose_resource
Expune o resursă Kubernetes ca un nou serviciu.
- k8s_set_resources_for_container
Setează limitele sau cererile de CPU și memorie pentru containere specifice.
- k8s_cordon_node
Marchează un nod ca neschedulabil pentru pregătirea mentenanței.
- k8s_uncordon_node
Marchează un nod ca schedulabil după finalizarea mentenanței.
- k8s_drain_node
Golește un nod prin evacuarea podurilor în vederea mentenanței.
- k8s_taint_node
Adaugă taint-uri unui nod pentru a controla programarea podurilor.
- k8s_untaint_node
Elimină taint-urile de pe un nod pentru a restabili programarea normală.
- k8s_pod_exec
Execută o comandă în containerul unui pod pentru depanare sau administrare.
Centralizează și Simplifică Managementul Kubernetes Multi-Cluster
Gestionează, monitorizează și automatizează fără efort operațiunile din toate clusterele tale Kubernetes dintr-o singură interfață. Simplifică mediile de dezvoltare, staging și producție — încearcă acum sau programează o demonstrație ghidată!
Ce este Multicluster MCP Server
Multicluster MCP Server este o poartă robustă concepută pentru a permite sistemelor Generative AI (GenAI) să interacționeze fără probleme cu mai multe clustere Kubernetes prin Model Context Protocol (MCP). Acest server oferă organizațiilor posibilitatea de a opera, observa și gestiona complet resursele Kubernetes din mai multe clustere, dintr-o interfață centralizată. Cu suport complet pentru kubectl, Multicluster MCP Server simplifică fluxurile de lucru pentru deploy, scalare și monitorizare a aplicațiilor în medii multi-cluster, devenind o unealtă esențială pentru echipele care rulează workload-uri AI distribuite sau care au nevoie de management unificat al clusterelor. Natura open-source a serverului asigură că acesta este accesibil și adaptabil atât pentru dezvoltatori, cât și pentru nevoile enterprise.
Capabilități
Ce putem face cu Multicluster MCP Server
Cu Multicluster MCP Server, utilizatorii și sistemele AI pot gestiona, observa și automatiza eficient operațiunile între mai multe clustere Kubernetes. Platforma oferă o poartă unificată, permițând strategii avansate de deploy, monitorizare completă și integrare fără întreruperi pentru aplicațiile alimentate de GenAI.
- Management Unificat al Clusterelor
- Operare și management centralizat al resurselor din mai multe clustere Kubernetes.
- Integrare completă cu kubectl
- Efectuează operațiuni avansate în clustere folosind comenzi și fluxuri de lucru kubectl familiare.
- Observabilitate & Metrici
- Recuperează, analizează și vizualizează metrici, log-uri și alerte din toate clusterele conectate.
- Automatizare Fluxuri de lucru GenAI
- Simplifică operațiunile pentru aplicații Generative AI în medii distribuite.
- Open-source & Extensibil
- Gratuit de utilizat și ușor de extins pentru nevoi enterprise sau de dezvoltare personalizate.
Cum Beneficiază Agenții AI de Multicluster MCP Server
Agenții AI care utilizează Multicluster MCP Server obțin acces unificat la mai multe clustere Kubernetes, permițându-le să automatizeze sarcini complexe de deploy și scalare, să monitorizeze starea aplicațiilor și să orchestreze eficient fluxuri AI distribuite. Acest lucru reduce complexitatea operațională, optimizează utilizarea resurselor și accelerează lansarea aplicațiilor inteligente în medii multi-cloud și hibride.