Agente AI per K8s Multi-Cluster MCP
Gestisci e automatizza senza sforzo le operazioni tra più cluster Kubernetes con l’integrazione del server MCP Multi Cluster Kubernetes. Standardizza la gestione Kubernetes con potenti passaggi di contesto guidati dall’AI, operazioni cross-cluster, gestione dei rollout e diagnostica, tutto da un’unica interfaccia. Sblocca controllo centralizzato multi-cluster, insight istantanei e troubleshooting rapido per ambienti di sviluppo, staging e produzione.
Gestione Kubernetes Multi-Cluster Centralizzata
Controlla facilmente più cluster Kubernetes da un’unica piattaforma potenziata dall’AI. Elenca, confronta e gestisci istantaneamente le risorse su tutti i tuoi cluster utilizzando più kubeconfig file. Cambio di contesto, ispezione delle risorse e operazioni cross-cluster sono a portata di comando, garantendo visibilità completa e troubleshooting rapido su tutti i tuoi ambienti Kubernetes.
- Accesso Unificato ai Cluster.
- Gestisci tutti i cluster Kubernetes utilizzando più kubeconfig file per accesso e operazioni semplificate.
- Cambio Contesto Guidato da AI.
- Passa istantaneamente tra cluster di sviluppo, staging e produzione senza riconfigurazioni manuali.
- Insight Cross-Cluster.
- Confronta risorse, stato e configurazioni tra cluster per decisioni più rapide.
- Gestione Risorse Centralizzata.
- Visualizza e controlla tutti i namespace, nodi e risorse da un’unica interfaccia.
Controllo Completo di Rollout e Risorse
Prendi il comando dei tuoi deployment Kubernetes con gestione avanzata dei rollout e controllo delle risorse. Monitora lo stato dei rollout, annulla o riavvia rollout, e regola i limiti di risorse in tempo reale. Scala, metti in pausa, riprendi e aggiorna i workload con facilità, garantendo che le tue applicazioni siano sempre ottimizzate e resilienti.
- Gestione Rollout Automatica.
- Monitora stato, visualizza la cronologia e controlla i rollout con azioni di annulla, riavvia, pausa e riprendi.
- Scalabilità delle Risorse & Autoscaling.
- Scala i deployment e configura gli Horizontal Pod Autoscaler direttamente dall’interfaccia.
- Aggiornamenti Risorse in Tempo Reale.
- Aggiorna limiti CPU/memoria e richieste, garantendo prestazioni applicative ottimali.
Diagnostica, Monitoraggio e Operazioni Intelligenti
Diagnostica problemi applicativi, monitora l’utilizzo delle risorse ed esegui operazioni avanzate utilizzando strumenti AI integrati. Recupera istantaneamente i log dei pod, esegui comandi nei container e ricevi diagnosi operative per mantenere i workload Kubernetes sani e performanti.
- Diagnostica Istantanea.
- Diagnostica problemi applicativi, recupera eventi e rivedi i log con insight guidati dall’AI.
- Operazioni Live sui Pod.
- Esegui comandi nei pod, ottieni log e gestisci i workload senza sforzo.
- Metriche & Monitoraggio in Tempo Reale.
- Monitora l’utilizzo CPU/memoria di nodi e pod per garantire un’allocazione ottimale delle risorse.
INTEGRAZIONE MCP
Strumenti di Integrazione Kubernetes MCP Disponibili
I seguenti strumenti sono disponibili come parte dell’integrazione Kubernetes MCP:
- k8s_get_contexts
Elenca tutti i contesti Kubernetes disponibili tra i cluster configurati.
- k8s_get_namespaces
Elenca tutti i namespace in un contesto Kubernetes specificato.
- k8s_get_nodes
Elenca tutti i nodi di un cluster Kubernetes per la visibilità infrastrutturale.
- k8s_get_resources
Elenca le risorse di uno specifico tipo, come pod, deployment o servizi.
- k8s_get_resource
Recupera informazioni dettagliate su una risorsa Kubernetes specifica.
- k8s_get_pod_logs
Recupera i log di un pod specifico per monitoraggio e troubleshooting.
- k8s_describe
Mostra informazioni dettagliate, in stile describe, sulle risorse Kubernetes.
- k8s_apis
Elenca tutte le API disponibili nel cluster Kubernetes connesso.
- k8s_crds
Elenca tutte le Custom Resource Definition (CRD) presenti nel cluster.
- k8s_top_nodes
Visualizza statistiche sull’uso delle risorse (CPU/memoria) dei nodi del cluster.
- k8s_top_pods
Visualizza l’utilizzo di risorse (CPU/memoria) dei pod nel cluster.
- k8s_diagnose_application
Diagnostica problemi relativi a un deployment o applicazione nel cluster.
- k8s_rollout_status
Ottieni lo stato attuale del rollout di una risorsa Kubernetes.
- k8s_rollout_history
Recupera la cronologia delle revisioni di un rollout di una risorsa.
- k8s_rollout_undo
Annulla un rollout riportandolo a una revisione precedente per rollback rapido.
- k8s_rollout_restart
Riavvia un rollout per ridistribuire i workload con nuove configurazioni.
- k8s_rollout_pause
Metti in pausa un’operazione di rollout in corso per interventi sicuri.
- k8s_rollout_resume
Riprendi un’operazione di rollout precedentemente messa in pausa.
- k8s_create_resource
Crea una nuova risorsa Kubernetes utilizzando definizioni YAML o JSON.
- k8s_apply_resource
Applica configurazioni per creare o aggiornare una risorsa Kubernetes.
- k8s_patch_resource
Applica patch e aggiorna i campi di una risorsa esistente.
- k8s_label_resource
Aggiungi o aggiorna le label su una risorsa Kubernetes specificata.
- k8s_annotate_resource
Aggiungi o aggiorna annotazioni su una risorsa per la gestione dei metadati.
- k8s_scale_resource
Scala una risorsa, come un deployment, al numero di repliche desiderato.
- k8s_autoscale_resource
Configura un Horizontal Pod Autoscaler per lo scaling dinamico.
- k8s_update_resources
Aggiorna richieste e limiti di risorse per deployment e container.
- k8s_expose_resource
Espone una risorsa Kubernetes come un nuovo servizio.
- k8s_set_resources_for_container
Imposta limiti o richieste CPU e memoria per container specifici.
- k8s_cordon_node
Segna un nodo come non schedulabile per prepararlo alla manutenzione.
- k8s_uncordon_node
Rendi un nodo schedulabile dopo che la manutenzione è stata completata.
- k8s_drain_node
Svuota un nodo evacuando i pod in preparazione alla manutenzione.
- k8s_taint_node
Aggiungi taint a un nodo per controllare la schedulazione dei pod.
- k8s_untaint_node
Rimuovi i taint da un nodo per ripristinare la schedulazione normale.
- k8s_pod_exec
Esegui un comando all’interno del container di un pod per troubleshooting o amministrazione.
Centralizza e Semplifica la Gestione Kubernetes Multi-Cluster
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Che cos’è il Multicluster MCP Server
Il Multicluster MCP Server è un robusto gateway progettato per consentire ai sistemi di intelligenza artificiale generativa (GenAI) di interagire senza soluzione di continuità con più cluster Kubernetes tramite il Model Context Protocol (MCP). Questo server consente alle organizzazioni di operare, osservare e gestire in modo completo le risorse Kubernetes su numerosi cluster da un’interfaccia centralizzata. Con il pieno supporto per kubectl, il Multicluster MCP Server semplifica i workflow di deploy, scaling e monitoraggio di applicazioni in ambienti multi-cluster, rendendolo uno strumento essenziale per i team che eseguono workload AI distribuiti o che necessitano di una gestione cluster unificata. L’anima open-source del server ne garantisce accessibilità e adattabilità sia per sviluppatori sia per esigenze enterprise.
Funzionalità
Cosa possiamo fare con il Multicluster MCP Server
Con il Multicluster MCP Server, utenti e sistemi AI possono gestire, osservare e automatizzare in modo efficiente le operazioni su più cluster Kubernetes. La piattaforma offre un gateway unificato, abilitando strategie di deploy avanzate, monitoraggio completo e integrazione fluida per applicazioni potenziate da GenAI.
- Gestione Unificata dei Cluster
- Opera e gestisci centralmente le risorse su diversi cluster Kubernetes.
- Integrazione completa con kubectl
- Esegui operazioni avanzate sui cluster utilizzando i comandi e i workflow kubectl familiari.
- Osservabilità & Metriche
- Recupera, analizza e visualizza metriche, log e allarmi da tutti i cluster connessi.
- Automazione Workflow GenAI
- Semplifica le operazioni per applicazioni AI generative in ambienti distribuiti.
- Open-source & Estendibile
- Gratuito e facilmente estendibile per esigenze enterprise o di sviluppo personalizzate.
Come gli Agenti AI Beneficiano del Multicluster MCP Server
Gli agenti AI che sfruttano il Multicluster MCP Server ottengono accesso unificato a più cluster Kubernetes, permettendo loro di automatizzare task complessi di deploy e scaling, monitorare la salute delle applicazioni e orchestrare con efficienza workflow AI distribuiti. Questo riduce la complessità operativa, migliora l’utilizzo delle risorse e accelera il deploy di applicazioni intelligenti su ambienti multi-cloud e ibridi.