KI-Agent für K8s Multi-Cluster MCP
Verwalten und automatisieren Sie nahtlos Operationen über mehrere Kubernetes-Cluster hinweg mit der Multi Cluster Kubernetes MCP Server Integration. Standardisieren Sie Ihr Kubernetes-Management mit leistungsstarkem, KI-gesteuertem Kontextwechsel, Cluster-übergreifenden Operationen, Rollout-Management und Diagnostik – alles von einer einzigen Oberfläche aus. Schalten Sie zentralisierte Multi-Cluster-Kontrolle, sofortige Einblicke und schnelle Fehlerbehebung für Entwicklungs-, Staging- und Produktionsumgebungen frei.
Zentralisiertes Multi-Cluster-Kubernetes-Management
Steuern Sie mehrere Kubernetes-Cluster mühelos von einer KI-gestützten Plattform aus. Listen Sie Ressourcen sofort auf, vergleichen und verwalten Sie sie über all Ihre Cluster hinweg mit mehreren kubeconfig-Dateien. Kontextwechsel, Ressourceninspektion und clusterübergreifende Operationen sind nur einen Befehl entfernt und sorgen für vollständige Transparenz und schnelle Fehlerbehebung in all Ihren Kubernetes-Umgebungen.
- Vereinheitlichter Clusterzugriff.
- Verwalten Sie alle Kubernetes-Cluster mit mehreren kubeconfig-Dateien für einen reibungslosen Zugriff und Betrieb.
- KI-gestützter Kontextwechsel.
- Wechseln Sie sofort zwischen Dev-, Staging- und Produktions-Clustern ohne manuelle Neukonfiguration.
- Clusterübergreifende Einblicke.
- Vergleichen Sie Ressourcen, Status und Konfigurationen über Cluster hinweg für schnellere Entscheidungen.
- Zentrales Ressourcenmanagement.
- Betrachten und steuern Sie alle Namespaces, Nodes und Ressourcen von einer Oberfläche aus.
Umfassende Rollout- & Ressourcensteuerung
Übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre Kubernetes-Deployments mit fortschrittlichem Rollout-Management und Ressourcensteuerung. Überwachen Sie den Rollout-Status, machen Sie Rollouts rückgängig oder starten Sie sie neu und passen Sie Ressourcenlimits in Echtzeit an. Skalieren, pausieren, setzen Sie Workloads fort und aktualisieren Sie sie mit Leichtigkeit – so sind Ihre Anwendungen stets optimiert und widerstandsfähig.
- Automatisiertes Rollout-Management.
- Überwachen Sie Status, sehen Sie Historie ein und steuern Sie Rollouts mit Rückgängig-, Neustart-, Pausieren- und Fortsetzen-Aktionen.
- Ressourcenskalierung & Autoscaling.
- Skalieren Sie Deployments und konfigurieren Sie Horizontal Pod Autoscaler direkt aus der Oberfläche.
- Live-Ressourcen-Updates.
- Aktualisieren Sie CPU-/Speicher-Limits und -Anforderungen und stellen Sie optimale Anwendungsleistung sicher.
Diagnose, Monitoring & Intelligente Operationen
Diagnostizieren Sie Anwendungsprobleme, überwachen Sie Ressourcennutzung und führen Sie fortschrittliche Operationen mit integrierten KI-Tools durch. Rufen Sie sofort Pod-Logs ab, führen Sie Befehle in Containern aus und erhalten Sie verwertbare Diagnosen, um Ihre Kubernetes-Workloads gesund und performant zu halten.
- Sofortige Diagnostik.
- Diagnostizieren Sie Anwendungsprobleme, rufen Sie Ereignisse ab und prüfen Sie Logs mit KI-gestützten Einblicken.
- Live-Pod-Operationen.
- Führen Sie Befehle in Pods aus, holen Sie Logs und verwalten Sie Workloads mühelos.
- Echtzeitmetriken & Monitoring.
- Überwachen Sie CPU-/Speichernutzung für Nodes und Pods, um optimale Ressourcenzuteilung sicherzustellen.
MCP-INTEGRATION
Verfügbare Kubernetes MCP-Integrationstools
Die folgenden Tools sind Teil der Kubernetes MCP-Integration:
- k8s_get_contexts
Liste aller verfügbaren Kubernetes-Kontexte über Ihre konfigurierten Cluster hinweg.
- k8s_get_namespaces
Liste aller Namespaces in einem angegebenen Kubernetes-Kontext.
- k8s_get_nodes
Liste aller Nodes in einem Kubernetes-Cluster für Infrastruktur-Transparenz.
- k8s_get_resources
Listet Ressourcen eines angegebenen Typs auf, wie Pods, Deployments oder Services.
- k8s_get_resource
Ruft detaillierte Informationen zu einer bestimmten Kubernetes-Ressource ab.
- k8s_get_pod_logs
Ruft Logs von einem bestimmten Pod für Monitoring und Fehlerbehebung ab.
- k8s_describe
Zeigt detaillierte, beschreibende Informationen zu Kubernetes-Ressourcen an.
- k8s_apis
Liste aller verfügbaren APIs im verbundenen Kubernetes-Cluster.
- k8s_crds
Liste aller Custom Resource Definitions (CRDs) im Cluster.
- k8s_top_nodes
Zeigt Ressourcenverbrauch (CPU/Speicher) für Cluster-Nodes an.
- k8s_top_pods
Zeigt Ressourcenverbrauch (CPU/Speicher) der Pods im Cluster an.
- k8s_diagnose_application
Diagnostiziert Probleme mit einem Deployment oder einer Anwendung im Cluster.
- k8s_rollout_status
Zeigt den aktuellen Status eines Kubernetes-Rollouts an.
- k8s_rollout_history
Ruft die Revisionshistorie eines Ressourcen-Rollouts ab.
- k8s_rollout_undo
Macht einen Rollout auf eine vorherige Revision für ein schnelles Rollback rückgängig.
- k8s_rollout_restart
Startet einen Rollout neu, um Workloads mit neuen Konfigurationen erneut bereitzustellen.
- k8s_rollout_pause
Pausiert einen laufenden Rollout-Vorgang für sicheres Eingreifen.
- k8s_rollout_resume
Setzt einen zuvor pausierten Rollout-Vorgang fort.
- k8s_create_resource
Erstellt eine neue Kubernetes-Ressource per YAML- oder JSON-Definition.
- k8s_apply_resource
Wendet eine Konfiguration an, um eine Kubernetes-Ressource zu erstellen oder zu aktualisieren.
- k8s_patch_resource
Patcht und aktualisiert Felder einer bestehenden Ressource.
- k8s_label_resource
Fügt Labels zu einer angegebenen Kubernetes-Ressource hinzu oder aktualisiert sie.
- k8s_annotate_resource
Fügt Annotations zu einer Ressource hinzu oder aktualisiert sie für Metadatenmanagement.
- k8s_scale_resource
Skaliert eine Ressource, z. B. ein Deployment, auf die gewünschte Replikazahl.
- k8s_autoscale_resource
Konfiguriert einen Horizontal Pod Autoscaler für dynamische Skalierung.
- k8s_update_resources
Aktualisiert Ressourcenanforderungen und -limits für Deployments und Container.
- k8s_expose_resource
Stellt eine Kubernetes-Ressource als neuen Service bereit.
- k8s_set_resources_for_container
Setzt CPU- und Speicher-Limits oder -Anforderungen für bestimmte Container.
- k8s_cordon_node
Markiert einen Node als unschedulbar zur Vorbereitung auf Wartung.
- k8s_uncordon_node
Markiert einen Node nach Abschluss der Wartung wieder als schedulbar.
- k8s_drain_node
Leert einen Node durch Evakuieren der Pods zur Wartungsvorbereitung.
- k8s_taint_node
Fügt einem Node Taints hinzu, um die Pod-Zuweisung zu steuern.
- k8s_untaint_node
Entfernt Taints von einem Node, um normales Scheduling wiederherzustellen.
- k8s_pod_exec
Führt einen Befehl im Container eines Pods zur Fehlerbehebung oder Administration aus.
Zentralisieren und vereinfachen Sie Multi-Cluster-Kubernetes-Management
Verwalten, überwachen und automatisieren Sie alle Ihre Kubernetes-Cluster mühelos von einer einzigen Oberfläche aus. Vereinfachen Sie Entwicklungs-, Staging- und Produktionsumgebungen – testen Sie es jetzt oder buchen Sie eine geführte Demo!
Was ist der Multicluster MCP Server
Der Multicluster MCP Server ist ein leistungsstarkes Gateway, das darauf ausgelegt ist, generativen KI-Systemen (GenAI) eine nahtlose Interaktion mit mehreren Kubernetes-Clustern über das Model Context Protocol (MCP) zu ermöglichen. Dieser Server befähigt Organisationen, Kubernetes-Ressourcen umfassend zu betreiben, zu überwachen und zu verwalten – und zwar über zahlreiche Cluster hinweg von einer zentralen Oberfläche aus. Mit voller Unterstützung für kubectl vereinfacht der Multicluster MCP Server Workflows für Deployments, Skalierungen und Monitoring von Anwendungen in Multi-Cluster-Umgebungen und ist damit ein unverzichtbares Tool für Teams, die verteilte KI-Workloads betreiben oder ein einheitliches Cluster-Management benötigen. Die Open-Source-Natur des Servers stellt sicher, dass er sowohl für Entwickler als auch für Unternehmen zugänglich und anpassbar ist.
Funktionen
Was wir mit dem Multicluster MCP Server tun können
Mit dem Multicluster MCP Server können Nutzer und KI-Systeme effizient Operationen über mehrere Kubernetes-Cluster hinweg verwalten, beobachten und automatisieren. Die Plattform bietet ein einheitliches Gateway und ermöglicht fortschrittliche Deployment-Strategien, umfassendes Monitoring und nahtlose Integration für GenAI-gestützte Anwendungen.
- Vereinheitlichtes Cluster-Management
- Zentraler Betrieb und Verwaltung von Ressourcen über mehrere Kubernetes-Cluster hinweg.
- Volle kubectl-Integration
- Führen Sie erweiterte Cluster-Operationen mit vertrauten kubectl-Befehlen und Workflows aus.
- Beobachtbarkeit & Metriken
- Abrufen, Analysieren und Visualisieren von Metriken, Logs und Alerts aus allen verbundenen Clustern.
- GenAI-Workflow-Automatisierung
- Optimieren Sie Operationen für generative KI-Anwendungen in verteilten Umgebungen.
- Open-Source & Erweiterbar
- Kostenfrei nutzbar und einfach für individuelle Unternehmens- oder Entwickleranforderungen erweiterbar.
Wie KI-Agenten vom Multicluster MCP Server profitieren
KI-Agenten, die den Multicluster MCP Server nutzen, erhalten einen einheitlichen Zugriff auf mehrere Kubernetes-Cluster und können so komplexe Deployment- und Skalierungsaufgaben automatisieren, den Anwendungszustand überwachen und verteilte KI-Workflows effizient orchestrieren. Das reduziert die operative Komplexität, verbessert die Ressourcenauslastung und beschleunigt die Bereitstellung intelligenter Anwendungen über Multi-Cloud- und Hybridumgebungen hinweg.