Cosa fa il server MCP “k8s-multicluster-mcp”?

Il k8s-multicluster-mcp MCP Server è un’applicazione Model Context Protocol (MCP) progettata per facilitare le operazioni Kubernetes su più cluster. Utilizzando diversi file kubeconfig, questo server fornisce un’API standardizzata che consente a utenti e assistenti AI di interagire simultaneamente con più cluster Kubernetes. Ciò migliora i flussi di lavoro di sviluppo e operativi supportando attività come la gestione delle risorse, l’interrogazione dello stato dei cluster e i confronti tra cluster. Il server è particolarmente utile per i team che gestiscono ambienti complessi, offrendo gestione centralizzata e cambio di contesto senza interruzioni tra i cluster di sviluppo, staging e produzione da un’unica interfaccia.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt specifico è menzionato nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è documentata nel repository.

Elenco degli Strumenti

Nessun elenco esplicito di strumenti è fornito in server.py o nella documentazione. Tuttavia, la funzione principale dell’applicazione è consentire operazioni Kubernetes come la gestione delle risorse e il cambio di contesto tra cluster.

Casi d’uso di questo server MCP

• Gestione Multi-Cluster: Gestione centralizzata di più ambienti Kubernetes (es. dev, staging, produzione) da un’unica interfaccia, migliorando l’efficienza operativa.
• Cambio di Contesto: Passaggio rapido tra cluster Kubernetes specificando il parametro di contesto appropriato, riducendo il lavoro manuale di configurazione.
• Confronti tra Cluster: Confronto di risorse, stato e configurazioni tra diversi cluster, utile per individuare divergenze o incoerenze di configurazione.
• Gestione Unificata delle Risorse: Esecuzione di attività di gestione risorse (deployment, scaling, aggiornamenti) su diversi cluster senza dover cambiare manualmente i kubeconfig.
• Accesso Centralizzato per i Team: I team possono collaborare e accedere a tutti i cluster Kubernetes in modo sicuro tramite un’unica interfaccia MCP, ottimizzando i flussi di lavoro.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere Python 3.8+ e pip installati.
2. Clona il repository:

   git clone https://github.com/razvanmacovei/k8s-multicluster-mcp.git
   cd k8s-multicluster-mcp
   

3. Installa le dipendenze:

   pip install -r requirements.txt
   

4. Inserisci i tuoi file kubeconfig in una directory e imposta la variabile d’ambiente KUBECONFIG_DIR.
5. Modifica la configurazione del server MCP Windsurf (es. config.json):

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes": {
         "command": "python3",
         "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
         "env": {
           "KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
         }
       }
     }
   }
   

6. Salva il file e riavvia Windsurf. Verifica che il server sia attivo.

Claude

1. Segui i prerequisiti e i passaggi di installazione come sopra.
2. Per l’installazione automatica tramite Smithery:

   npx -y @smithery/cli install @razvanmacovei/k8s-multicluster-mcp --client claude
   

3. Configura config.json per il tuo Claude Desktop:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes": {
         "command": "python3",
         "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
         "env": {
           "KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
         }
       }
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Claude Desktop.

Cursor

1. Completa i passaggi di clonazione e installazione come sopra.
2. Aggiungi alla configurazione di Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes": {
         "command": "python3",
         "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
         "env": {
           "KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
         }
       }
     }
   }
   

3. Salva e riavvia Cursor.

Cline

1. Completa i passaggi di clonazione e installazione come sopra.
2. Aggiungi alla configurazione di Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes": {
         "command": "python3",
         "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
         "env": {
           "KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
         }
       }
     }
   }
   

3. Salva e riavvia Cline.

Protezione delle chiavi API:

• Inserisci informazioni sensibili come chiavi API o kubeconfig nelle variabili d’ambiente.
• Esempio di configurazione:

  {
    "mcpServers": {
      "kubernetes": {
        "command": "python3",
        "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
        "env": {
          "KUBECONFIG_DIR": "/secure/path",
          "KUBE_API_KEY": "${KUBE_API_KEY}"
        },
        "inputs": {
          "kube_api_key": {
            "type": "env",
            "env": "KUBE_API_KEY"
          }
        }
      }
    }
  }
  

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:

{
  "k8s-multicluster-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzionalità e capacità. Ricorda di sostituire “k8s-multicluster-mcp” con il nome reale del tuo server MCP e la URL con quella del tuo server MCP.

Panoramica

Note aggiuntive:

• Supporto Roots: Non menzionato
• Supporto Sampling: Non menzionato

Sulla base delle informazioni fornite e disponibili nel repository, k8s-multicluster-mcp è un server MCP specializzato per operazioni multi-cluster Kubernetes. Tuttavia, mancano dettagli su prompt, risorse esplicite e documentazione degli strumenti, limitando il punteggio per completezza e usabilità.

Punteggio MCP

Valutazione complessiva: 4/10

Sebbene il server svolga una funzione unica e preziosa (gestione multi-cluster Kubernetes via MCP), manca documentazione sui template di prompt, definizione esplicita di risorse e strumenti, e licenza. Questo ne limita l’utilità attuale per un uso MCP più ampio e l’adozione da parte degli sviluppatori.