k8s-multicluster-mcp MCPサーバー

「k8s-multicluster-mcp」MCPサーバーは何をする？

k8s-multicluster-mcp MCPサーバーは、複数Kubernetesクラスターの運用を容易にするために設計されたModel Context Protocol（MCP）サーバーアプリケーションです。複数のkubeconfigファイルを活用することで、本サーバーは標準化されたAPIを提供し、ユーザーやAIアシスタントが複数のKubernetesクラスターに同時アクセスできるようにします。これにより、リソース管理、クラスター状態の照会、クロスクラスター比較などのタスクが効率的に進められます。特に複雑な環境を管理するチームにとって、開発・ステージング・本番クラスター間の集中管理やコンテキスト切り替えを1つのインターフェースで実現できる点が大きな利点です。

プロンプト一覧

リポジトリには特定のプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

リポジトリには明示的なMCPリソースは記載されていません。

ツール一覧

server.pyやドキュメントには明示的なツール一覧はありませんが、アプリケーションの主な機能はKubernetesのリソース管理やコンテキスト切り替えをマルチクラスターで実現することです。

本MCPサーバーのユースケース

• マルチクラスター管理: 開発・ステージング・本番など複数のKubernetes環境を1つのインターフェースで集中管理し、運用効率を向上。
• コンテキスト切り替え: 適切なコンテキストパラメータを指定するだけでクラスター間を簡単に切り替え、手動設定の手間を削減。
• クロスクラスター比較: 異なるクラスター間でリソースや状態・設定を比較し、設定ドリフトや不整合の発見に役立ちます。
• 統合リソース管理: kubeconfigを手動で切り替えることなく、複数クラスターでデプロイ・スケーリング・更新などのリソース管理を実施。
• チーム向け集中アクセス: チーム全員で安全にすべてのKubernetesクラスターへMCPインターフェース経由でアクセスでき、ワークフローを効率化。

設定方法

Windsurf

1. Python 3.8+およびpipがインストールされていることを確認します。
2. リポジトリをクローンします:

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

3. 依存関係をインストールします:

   pip install -r requirements.txt
   

4. kubeconfigファイルをディレクトリに配置し、KUBECONFIG_DIR環境変数を設定します。
5. Windsurf MCPサーバー設定ファイル（例: config.json）を編集します:

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

6. ファイルを保存してWindsurfを再起動し、サーバーが稼働していることを確認します。

Claude

1. 上記と同様に事前準備およびインストール手順を実施します。
2. Smitheryによる自動インストールの場合:

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

3. Claude Desktop用にconfig.jsonを設定します:

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

4. 保存してClaude Desktopを再起動します。

Cursor

1. 上記と同様にクローンとインストール手順を完了します。
2. Cursorの設定に追加します:

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

3. 保存してCursorを再起動します。

Cline

1. 上記と同様にクローンとインストール手順を完了します。
2. Clineの設定に追加します:

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

3. 保存してClineを再起動します。

APIキーの安全な管理方法:

• APIキーやkubeconfigなどの機密情報は環境変数に保存してください。
• 設定例:

  {
    "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"
          }
        }
      }
    }
  }
  

フロー内でのMCPの利用方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを組み込むには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、「システムMCP構成」セクションに下記のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

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

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPの全機能にアクセスできるようになります。“k8s-multicluster-mcp"はご自身のMCPサーバー名に、URLもお持ちのMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

補足:

• Rootsサポート: 記載なし
• サンプリングサポート: 記載なし

リポジトリおよび提供された情報に基づくと、k8s-multicluster-mcpはKubernetesマルチクラスター運用に特化したMCPサーバーですが、プロンプトやリソース、ツール類の詳細なドキュメントが不足しているため、完成度や汎用性の評価は限定的です。

MCPスコア

総合評価: 4/10

本サーバーは（MCPによるKubernetesマルチクラスター管理という）ユニークで価値ある機能を提供していますが、プロンプトテンプレートや明示的なリソース・ツール定義、ライセンス情報が不足しているため、現時点でのMCP用途や開発者採用の観点では利用価値が限定的です。