KubeSphere MCP Server

Cosa fa il server “KubeSphere” MCP?

Il server KubeSphere MCP è un server Model Context Protocol (MCP) che fornisce un’integrazione senza soluzione di continuità con le API di KubeSphere, consentendo ad assistenti AI e strumenti di sviluppo basati su LLM di accedere e interagire con le risorse gestite da un cluster KubeSphere. Colmando il divario tra i workflow AI e le capacità di gestione delle risorse di KubeSphere, questo server permette agli sviluppatori di automatizzare e semplificare attività come la gestione di workspace e cluster, il provisioning di utenti e ruoli e il lavoro con le estensioni. Il server MCP offre una suite di strumenti raggruppati in quattro moduli principali—Gestione Workspace, Gestione Cluster, Utenti e Ruoli, e Centro Estensioni—consentendo ai client AI di interrogare, gestire e manipolare efficientemente le risorse KubeSphere per migliorare lo sviluppo cloud-native e i flussi DevOps.

Elenco dei prompt

Nessun template di prompt esplicito è menzionato nei file del repository o nella documentazione disponibile.

Elenco delle risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è dettagliata nei file del repository o nella documentazione disponibile.

Elenco degli strumenti

• Gestione Workspace
  Strumenti per la gestione dei workspace nell’ambiente KubeSphere, come la creazione, l’elenco o l’eliminazione dei workspace.
• Gestione Cluster
  Strumenti che consentono la gestione dei cluster Kubernetes, inclusa l’interrogazione dello stato o delle configurazioni dei cluster.
• Utenti e Ruoli
  Strumenti per la gestione degli account utente e dei ruoli, come l’aggiunta di utenti, l’assegnazione di ruoli o il recupero di informazioni sugli utenti.
• Centro Estensioni
  Strumenti per interagire con il Centro Estensioni di KubeSphere, consentendo la gestione e l’integrazione di funzionalità aggiuntive o plugin.

Casi d’uso di questo server MCP

• Automazione dei Workspace
  Gli agenti AI possono automatizzare la creazione, eliminazione o modifica dei workspace in un cluster KubeSphere, facendo risparmiare tempo agli sviluppatori sulle attività di configurazione di routine.
• Monitoraggio e gestione dei cluster
  Gli sviluppatori possono sfruttare l’AI per monitorare lo stato di salute dei cluster, recuperare configurazioni o attivare azioni a livello di cluster in modo programmato.
• Provisioning di utenti e ruoli
  Snellisci onboarding e controllo degli accessi effettuando automaticamente il provisioning degli utenti e configurando i loro ruoli tramite workflow guidati da MCP.
• Gestione delle estensioni
  Gestisci facilmente le estensioni di KubeSphere, abilitando l’integrazione dinamica di nuove capacità sulla piattaforma senza interventi manuali.
• Integrazione nel workflow DevOps
  Il server MCP permette agli strumenti AI di incorporare la gestione delle risorse KubeSphere nei pipeline DevOps più ampi, migliorando automazione e coerenza.

Come configurarlo

Windsurf

Nessuna istruzione di configurazione per Windsurf è presente nel repository.

Claude

1. Assicurati di avere un cluster KubeSphere e genera un file ksconfig come descritto nei prerequisiti.

2. Scarica o costruisci il binario ks-mcp-server e aggiungilo al path di sistema.

3. Modifica il file di configurazione MCP di Claude per includere il server KubeSphere MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<ksconfig file absolute path>",
           "--ks-apiserver", "<KubeSphere Address>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. Sostituisci <ksconfig file absolute path> e <KubeSphere Address> con i tuoi valori reali.

5. Riavvia Claude e verifica la connessione.

Protezione delle API Key:
Archivia le credenziali sensibili, come nomi utente e password del cluster, in variabili d’ambiente e fai riferimento ad esse nella configurazione quando necessario.

Cursor

1. Assicurati di avere un cluster KubeSphere valido e un file ksconfig.

2. Scarica o costruisci il binario ks-mcp-server.

3. Modifica il file di configurazione MCP di Cursor come segue:

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<ksconfig file absolute path>",
           "--ks-apiserver", "<KubeSphere Address>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. Compila i percorsi assoluti dei file e gli indirizzi richiesti.

5. Riavvia Cursor per applicare le modifiche.

Cline

Nessuna istruzione di configurazione per Cline è presente nel repository.

Nota sulla protezione delle API Key

Archivia informazioni sensibili come nomi utente e password in variabili d’ambiente anziché direttamente nei file di configurazione. Esempio:

{
  "env": {
    "KUBESPHERE_USERNAME": "your-username",
    "KUBESPHERE_PASSWORD": "your-password"
  },
  "inputs": {
    "username": "${KUBESPHERE_USERNAME}",
    "password": "${KUBESPHERE_PASSWORD}"
  }
}

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow 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:

{
  "KubeSphere": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricordati di cambiare “KubeSphere” con il reale nome del tuo server MCP e di sostituire la URL con l’indirizzo del tuo server MCP.

Panoramica

La nostra opinione

Il server KubeSphere MCP offre una solida base per la gestione delle risorse KubeSphere tramite AI, con istruzioni dettagliate per Claude e Cursor. Tuttavia, la documentazione su template di prompt MCP, risorse e funzionalità avanzate MCP (come Roots e Sampling) manca. Nel complesso è un progetto pratico per esigenze di integrazione di base, ma sarebbe utile una documentazione più approfondita.

Punteggio MCP

Valutazione: 6/10 — Buona funzionalità di base e istruzioni di setup, ma dettaglio limitato su risorse/prompt e mancanza di documentazione su funzionalità avanzate specifiche MCP.