mcp-k8s-go MCP Server

Cosa fa il server MCP “mcp-k8s-go”?

Il mcp-k8s-go MCP Server è un’implementazione in Golang del Model Context Protocol (MCP) progettata per collegare assistenti AI con cluster Kubernetes. Funziona da middleware tra agenti AI e API Kubernetes, permettendo ai flussi di lavoro AI di interagire in modo programmatico con le risorse Kubernetes. Esponendo operazioni di cluster e dati contestuali, mcp-k8s-go consente attività come interrogare lo stato del cluster, gestire i deployment, ispezionare i pod e altro ancora—tutto tramite un’interfaccia MCP standardizzata. Questo migliora notevolmente la produttività degli sviluppatori, consentendo agli assistenti AI di automatizzare, monitorare e gestire gli ambienti Kubernetes in modo fluido, rendendo le operazioni cloud-native più accessibili ed efficienti.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt è menzionato nella documentazione o nel codice disponibile.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa esplicita è descritta nella documentazione o nel codice disponibile.

Elenco degli Strumenti

Nessuna definizione dettagliata di strumenti è direttamente esposta nel codice o nella documentazione accessibile.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Gestione Cluster Kubernetes
  Gli sviluppatori possono automatizzare operazioni di routine come scaling dei deployment, rolling update e monitoraggio dello stato dei pod usando assistenti AI collegati tramite il server MCP.
• Insight di Cluster alimentati da AI
  Gli assistenti AI possono fornire insight in tempo reale sullo stato del cluster, utilizzo delle risorse e diagnostica degli errori interrogando l’API Kubernetes tramite mcp-k8s-go.
• Troubleshooting automatizzato
  Abilita flussi di lavoro guidati da AI per individuare e potenzialmente risolvere problemi comuni del cluster integrandosi con il server.
• Automazione DevOps avanzata
  Usa il server MCP come ponte per pipeline CI/CD guidate da AI e flussi operativi all’interno di ambienti Kubernetes.
• Mediazione di Accessi Sicuri
  Il server può agire da gateway controllato, consentendo solo ad agenti AI autorizzati di eseguire azioni sul cluster Kubernetes.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che i prerequisiti, come Node.js e Docker, siano installati.
2. Apri il file di configurazione di Windsurf (di solito windsurf.config.json).
3. Aggiungi il server MCP mcp-k8s-go alla sezione mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-k8s-go": {
         "command": "npx",
         "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica la configurazione controllando i log del server o eseguendo una connessione di test.

Protezione delle API Key
Usa variabili d’ambiente per conservare le credenziali sensibili:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-k8s-go": {
      "command": "npx",
      "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/percorso/al/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Assicurati che i prerequisiti siano installati.
2. Apri il file di configurazione di Claude.
3. Aggiungi il server mcp-k8s-go:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-k8s-go": {
         "command": "npx",
         "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salva e riavvia Claude.
5. Conferma la disponibilità del server tramite l’interfaccia di Claude.

Protezione delle API Key

{
  "mcpServers": {
    "mcp-k8s-go": {
      "command": "npx",
      "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/percorso/al/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Installa i prerequisiti.
2. Modifica il file delle impostazioni di Cursor.
3. Aggiungi la voce del server MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-k8s-go": {
         "command": "npx",
         "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salva le modifiche e riavvia Cursor.
5. Valida controllando la connettività del server MCP.

Protezione delle API Key

{
  "mcpServers": {
    "mcp-k8s-go": {
      "command": "npx",
      "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/percorso/al/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Assicurati che tutte le dipendenze siano installate.
2. Apri il file di configurazione di Cline.
3. Aggiungi la seguente configurazione del server MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-k8s-go": {
         "command": "npx",
         "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salva il file e riavvia Cline.
5. Testa il server tramite l’interfaccia di Cline.

Protezione delle API Key

{
  "mcpServers": {
    "mcp-k8s-go": {
      "command": "npx",
      "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/percorso/al/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Come usare questo MCP all’interno dei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

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

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

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

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di utilizzare questo MCP come strumento, accedendo a tutte le sue funzioni e capacità. Ricordati di cambiare “mcp-k8s-go” con il vero nome del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

In base alle informazioni disponibili, il server MCP mcp-k8s-go fornisce un’interfaccia Kubernetes via MCP ma manca di documentazione esplicita per prompt, risorse e sampling. Le indicazioni su setup e sicurezza sono chiare. Valuterei questo server MCP 5/10 per usabilità generale e completezza della documentazione, principalmente a causa della mancanza di dettagli su risorse e strumenti specifici MCP.

Valutazione MCP