AI-agent til K8s Multi-Cluster MCP
Administrér og automatisér problemfrit driften på tværs af flere Kubernetes-klynger med Multi Cluster Kubernetes MCP Server integrationen. Standardisér din Kubernetes-administration med kraftfuldt AI-drevet kontekstskifte, tværklynge-operationer, udrulningsstyring og diagnosticering – alt sammen fra én grænseflade. Få centraliseret multiklynge-kontrol, øjeblikkelige indsigter og hurtig fejlfinding for udviklings-, staging- og produktionsmiljøer.
Centraliseret Multi-Cluster Kubernetes-administration
Kontrollér nemt flere Kubernetes-klynger fra én AI-drevet platform. List, sammenlign og administrér ressourcer på tværs af alle dine klynger med flere kubeconfig-filer. Kontekstskifte, ressourceinspektion og tværklynge-operationer er kun ét kommando væk og sikrer fuldt overblik og hurtig fejlfinding for alle dine Kubernetes-miljøer.
- Samlet klyngeadgang.
- Administrér alle Kubernetes-klynger ved hjælp af flere kubeconfig-filer for strømlinet adgang og drift.
- AI-drevet kontekstskifte.
- Skift øjeblikkeligt mellem udviklings-, staging- og produktionsklynger uden manuel konfiguration.
- Tværklynge-indsigt.
- Sammenlign ressourcer, status og konfigurationer på tværs af klynger for hurtigere beslutningstagning.
- Centraliseret ressourcestyring.
- Se og styr alle namespaces, noder og ressourcer fra én grænseflade.
Omfattende udrulning & ressourcestyring
Tag styringen over dine Kubernetes-udrulninger med avanceret udrulningsstyring og ressourcestyring. Overvåg udrulningsstatus, fortryd eller genstart udrulninger og justér ressourcelofter i realtid. Skalér, sæt på pause, genoptag og opdatér workloads ubesværet, så dine applikationer altid er optimerede og robuste.
- Automatiseret udrulningsstyring.
- Overvåg status, se historik og styr udrulninger med fortryd, genstart, pause og genoptag handlinger.
- Ressource-skalering & autoskalering.
- Skalér udrulninger og konfigurer Horizontal Pod Autoscalers direkte fra grænsefladen.
- Live ressourceopdateringer.
- Opdatér CPU-/hukommelsesgrænser og forespørgsler for at sikre optimal applikationsydelse.
Diagnosticering, overvågning & intelligente operationer
Diagnosticér applikationsproblemer, overvåg ressourceforbrug, og udfør avancerede operationer med indbyggede AI-værktøjer. Hent straks pod-logs, udfør kommandoer i containere og modtag handlingsorienteret diagnosticering for at holde dine Kubernetes-workloads sunde og ydeevneoptimerede.
- Øjeblikkelig diagnosticering.
- Diagnosticér applikationsproblemer, hent events og gennemgå logs med AI-drevne indsigter.
- Live pod-operationer.
- Udfør kommandoer i pods, hent logs og administrér workloads ubesværet.
- Realtids-metrics & overvågning.
- Overvåg CPU-/hukommelsesforbrug for noder og pods for at sikre optimal ressourceallokering.
MCP-INTEGRATION
Tilgængelige Kubernetes MCP-integrationsværktøjer
Følgende værktøjer er tilgængelige som en del af Kubernetes MCP-integrationen:
- k8s_get_contexts
List alle tilgængelige Kubernetes-kontekster på tværs af dine konfigurerede klynger.
- k8s_get_namespaces
List alle namespaces i en angivet Kubernetes-kontekst.
- k8s_get_nodes
List alle noder i en Kubernetes-klynge for infrastrukturoverblik.
- k8s_get_resources
List ressourcer af en angivet type, såsom pods, deployments eller services.
- k8s_get_resource
Hent detaljerede oplysninger om en specifik Kubernetes-ressource.
- k8s_get_pod_logs
Hent logs fra en specifik pod til overvågning og fejlfinding.
- k8s_describe
Vis detaljerede, describe-lignende oplysninger om Kubernetes-ressourcer.
- k8s_apis
List alle tilgængelige API’er i den tilsluttede Kubernetes-klynge.
- k8s_crds
List alle Custom Resource Definitions (CRDs) i klyngen.
- k8s_top_nodes
Vis ressourceforbrugsstatistik (CPU/hukommelse) for klyngenoder.
- k8s_top_pods
Vis ressourceforbrug (CPU/hukommelse) for pods i klyngen.
- k8s_diagnose_application
Diagnosticér problemer med en deployment eller applikation i din klynge.
- k8s_rollout_status
Få den aktuelle status for en Kubernetes-ressourceudrulning.
- k8s_rollout_history
Hent versionshistorik for en ressourceudrulning.
- k8s_rollout_undo
Fortryd en udrulning til en tidligere version for hurtig rollback.
- k8s_rollout_restart
Genstart en udrulning for at genudrulle workloads med ny konfiguration.
- k8s_rollout_pause
Sæt en igangværende udrulning på pause for sikker indgriben.
- k8s_rollout_resume
Genoptag en tidligere sat på pause udrulning.
- k8s_create_resource
Opret en ny Kubernetes-ressource ved hjælp af YAML- eller JSON-definitioner.
- k8s_apply_resource
Anvend konfiguration for at oprette eller opdatere en Kubernetes-ressource.
- k8s_patch_resource
Patch og opdatér felter på en eksisterende ressource.
- k8s_label_resource
Tilføj eller opdatér labels på en angivet Kubernetes-ressource.
- k8s_annotate_resource
Tilføj eller opdatér annotationer på en ressource til metadatahåndtering.
- k8s_scale_resource
Skalér en ressource, såsom en deployment, til ønsket antal replikaer.
- k8s_autoscale_resource
Konfigurér en Horizontal Pod Autoscaler til dynamisk skalering.
- k8s_update_resources
Opdatér ressourceforespørgsler og -grænser for deployments og containere.
- k8s_expose_resource
Eksponér en Kubernetes-ressource som en ny service.
- k8s_set_resources_for_container
Angiv CPU- og hukommelsesgrænser eller -forespørgsler for specifikke containere.
- k8s_cordon_node
Marker en node som ikke-planlægbar i forbindelse med vedligeholdelse.
- k8s_uncordon_node
Marker en node som planlægbar, når vedligeholdelsen er afsluttet.
- k8s_drain_node
Tøm en node ved at fjerne pods som forberedelse til vedligeholdelse.
- k8s_taint_node
Tilføj taints til en node for at styre pod-planlægning.
- k8s_untaint_node
Fjern taints fra en node for at genoprette normal planlægning.
- k8s_pod_exec
Udfør en kommando i en pods container til fejlfinding eller administration.
Centralisér og forenkle multi-cluster Kubernetes-administration
Administrér, overvåg og automatisér nemt driften på tværs af alle dine Kubernetes-klynger fra én grænseflade. Strømlin udviklings-, staging- og produktionsmiljøer – prøv det nu eller book en guidet demo!
Hvad er Multicluster MCP Server
Multicluster MCP Server er en robust gateway designet til at gøre det muligt for Generativ AI (GenAI)-systemer at interagere problemfrit med flere Kubernetes-klynger via Model Context Protocol (MCP). Denne server giver organisationer mulighed for omfattende at drive, observere og administrere Kubernetes-ressourcer på tværs af adskillige klynger fra en centraliseret grænseflade. Med fuld understøttelse af kubectl strømliner Multicluster MCP Server workflows til udrulning, skalering og overvågning af applikationer i multi-cluster-miljøer, hvilket gør den til et uundværligt værktøj for teams, der kører distribuerede AI-workloads eller har behov for samlet klyngeadministration. Serverens open source-karakter sikrer, at den både er tilgængelig og tilpasningsdygtig til udvikler- og virksomhedsbehov.
Funktioner
Hvad kan vi gøre med Multicluster MCP Server
Med Multicluster MCP Server kan brugere og AI-systemer effektivt administrere, observere og automatisere operationer på tværs af flere Kubernetes-klynger. Platformen giver en samlet gateway, der muliggør avancerede udrulningsstrategier, omfattende overvågning og problemfri integration for GenAI-drevne applikationer.
- Samlet klyngeadministration
- Centralt drift og styring af ressourcer på tværs af flere Kubernetes-klynger.
- Fuld kubectl-integration
- Udfør avancerede klyngeoperationer med velkendte kubectl-kommandoer og -workflows.
- Observabilitet & metrics
- Hent, analyser og visualisér metrics, logs og alarmer fra alle tilsluttede klynger.
- GenAI-workflow-automatisering
- Strømlin operationer for generative AI-applikationer på tværs af distribuerede miljøer.
- Open-source & udvidelig
- Gratis at bruge og nemt at udvide til tilpassede virksomheds- eller udviklerbehov.
Hvordan AI-agenter drager fordel af Multicluster MCP Server
AI-agenter, der benytter Multicluster MCP Server, får samlet adgang til flere Kubernetes-klynger, hvilket gør dem i stand til at automatisere komplekse udrulnings- og skaleringsopgaver, overvåge applikationssundhed og effektivt orkestrere distribuerede AI-workflows. Dette reducerer operationel kompleksitet, forbedrer ressourceudnyttelse og accelererer udrulningen af intelligente applikationer på tværs af multi-cloud og hybride miljøer.