
Integrazione del server MCP Kubernetes
Il server MCP Kubernetes fa da ponte tra assistenti AI e cluster Kubernetes, abilitando automazione guidata dall'AI, gestione delle risorse e flussi DevOps attr...
Potenzia i tuoi workflow AI con accesso diretto ai cluster Kubernetes e OpenShift per un’automazione fluida, gestione delle risorse e operazioni DevOps.
Il Kubernetes MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) che funge da interfaccia tra assistenti AI e cluster Kubernetes o OpenShift. Consente a strumenti e agenti guidati dall’intelligenza artificiale di interagire in modo programmato con ambienti Kubernetes e OpenShift, semplificando i workflow di sviluppo che richiedono introspezione del cluster, gestione delle risorse o automazione operativa. Con il Kubernetes MCP Server, gli assistenti AI possono eseguire query simili a database sulle risorse Kubernetes, gestire pod e namespace, eseguire comandi all’interno dei container e monitorare l’utilizzo delle risorse. Questo aumenta la produttività di sviluppatori e operatori automatizzando attività come la visualizzazione delle configurazioni, la gestione delle risorse e l’esecuzione di comandi operativi, aiutando a colmare il divario tra AI conversazionale e gestione reale dell’infrastruttura cloud.
Non sono stati trovati template di prompt nei file del repository o nella documentazione.
mcpServers
.{
"mcpServers": {
"kubernetes-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@kubernetes-mcp-server@latest"]
}
}
}
Usa variabili di ambiente per informazioni sensibili:
{
"mcpServers": {
"kubernetes-mcp": {
"env": {
"KUBECONFIG": "/percorso/al/tuo/kubeconfig"
},
"inputs": {}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"kubernetes-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@kubernetes-mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"kubernetes-mcp": {
"env": {
"KUBECONFIG": "/percorso/al/tuo/kubeconfig"
}
}
}
}
mcpServers
.{
"mcpServers": {
"kubernetes-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@kubernetes-mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"kubernetes-mcp": {
"env": {
"KUBECONFIG": "/percorso/al/tuo/kubeconfig"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"kubernetes-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@kubernetes-mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"kubernetes-mcp": {
"env": {
"KUBECONFIG": "/percorso/al/tuo/kubeconfig"
}
}
}
}
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:
{
"kubernetes-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 funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “kubernetes-mcp” con il nome effettivo del tuo server MCP e sostituire la URL con quella del tuo MCP server.
Sezione | Disponibilità | Dettagli/Note |
---|---|---|
Panoramica | ✅ | |
Elenco dei Prompt | ⛔ | Nessun template prompt trovato |
Elenco delle Risorse | ✅ | Configurazione Kubernetes, risorse, pod, namespace |
Elenco degli Strumenti | ✅ | Gestione config, CRUD, gestione pod, elenco namespace |
Sicurezza API Key | ✅ | KUBECONFIG via env |
Supporto Sampling (meno rilevante in review) | ⛔ | Non menzionato |
Il Kubernetes MCP Server offre una solida gestione di risorse e operatività per Kubernetes/OpenShift tramite MCP, con un’eccellente documentazione e chiarezza nella configurazione. Tuttavia, la mancanza di supporto esplicito per sampling e template di prompt ne limita leggermente la flessibilità agentica. Nel complesso, è estremamente pratico per operazioni DevOps/AI. Voto: 8/10
Ha una LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Ha almeno uno strumento | ✅ |
Numero di Fork | 50 |
Numero di Star | 280 |
Il Kubernetes MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) che permette ad assistenti e strumenti AI di interagire in modo programmato con cluster Kubernetes e OpenShift—abilitando la gestione delle risorse, le operazioni sui pod e l'automazione DevOps.
Puoi creare, aggiornare, eliminare e ispezionare risorse Kubernetes e OpenShift, gestire pod (elenco, exec, log, metriche), visualizzare e aggiornare configurazioni e automatizzare la gestione dei namespace.
Permette agli agenti AI di eseguire query simili a database, automatizzare operazioni sui cluster e collegare l'AI conversazionale con l'infrastruttura reale, aumentando la produttività di sviluppatori e operatori.
Utilizza variabili di ambiente (es. KUBECONFIG) nella configurazione della tua piattaforma per fornire in modo sicuro le informazioni sensibili al server MCP.
Sì. Aggiungi il componente MCP al tuo flusso, inserisci la configurazione del server e il tuo agente AI avrà accesso alle funzionalità dei cluster Kubernetes e OpenShift.
Automatizza le operazioni Kubernetes e OpenShift con workflow guidati dall'AI—gestisci risorse, esegui comandi e ottimizza il DevOps come mai prima d'ora.
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