Kubernetes MCP サーバー統合

「Kubernetes」MCP サーバーの機能とは？

Kubernetes MCP サーバーは、AI アシスタントと Kubernetes クラスターを橋渡しし、Kubernetes リソースの AI 主導による自動化と管理を実現します。Model Context Protocol（MCP）を介して Kubernetes の管理コマンドを公開することで、開発者や AI エージェントはアプリケーションのデプロイ、サービスのスケーリング、クラスターのヘルスモニタリングなどのタスクを実施できます。この統合により、ユーザーは Kubernetes クラスターへプログラム的にアクセスし、一般的な管理作業を実行し、自然言語や AI 主導のプロンプトで DevOps ワークフローを効率化できます。この強力なインターフェースは開発生産性を高め、複雑な自動化シナリオに対応し、AI システムから Kubernetes インフラへの標準的なアクセス手段を提供します。

プロンプト一覧

利用可能なドキュメントにはプロンプトテンプレートの記載がありません。

リソース一覧

ドキュメントやリポジトリファイルに明示的なリソース記述はありません。

ツール一覧

ドキュメントやサーバーコードリスティングに特定のツールの記載はありません。

本 MCP サーバーの活用例

• Kubernetes クラスター管理: クラスター内のアプリケーションのスケール、自動デプロイ、構成管理を自動化し、手作業の DevOps 負荷を軽減します。
• リソース監視: AI アシスタントが Pod、サービス、ノードの状態を問い合わせ、リアルタイムのヘルスチェックやレポーティングが可能です。
• 自動ロールアウト: AI 主導コマンドでデプロイメントのローリングアップデートやロールバックを実行し、シームレスかつ制御されたリリースを実現します。
• コンフィグ管理: Kubernetes リソース定義（YAML マニフェスト）を AI インターフェース経由で管理・更新し、構成の一貫性と制御性を向上します。
• インシデント対応: 自動スクリプトや AI 生成コマンドにより問題診断や復旧を迅速化し、ダウンタイムを最小化します。

セットアップ手順

Windsurf

1. システムに Node.js と Bun がインストールされていることを確認します。
2. Windsurf の設定ファイル（通常は windsurf.config.json）を開きます。
3. mcpServers オブジェクトに Kubernetes MCP サーバーを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 設定ファイルを保存し、Windsurf を再起動します。
5. Windsurf の画面から Kubernetes MCP サーバーが稼働していることを確認します。

API キーの安全な管理例:

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/kubeconfig"
      },
      "inputs": {
        "cluster": "your-cluster-name"
      }
    }
  }
}

Claude

1. 事前に Node.js と Bun をインストールします。
2. Claude の設定ファイルを開きます。
3. MCP サーバーを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 保存して Claude を再起動します。
5. Claude 内で MCP サーバーへのアクセスを確認します。

Cursor

1. Node.js と Bun がインストールされていることを確認します。
2. Cursor の設定（例: cursor.config.json）を編集します。
3. MCP サーバーを次のように統合します:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 保存して Cursor を再起動します。
5. Cursor で MCP サーバーステータスを確認します。

Cline

1. Node.js と Bun をインストールします。
2. Cline の設定ファイルを開きます。
3. Kubernetes MCP サーバーを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 変更を保存し、Cline を再起動します。
5. MCP サーバーへの接続性を検証します。

注意: すべてのプラットフォームで、設定の env オブジェクトで KUBECONFIG パスを指定し、Kubernetes クラスターへの安全なアクセスを確保してください。シークレット（API トークン、kubeconfig パス）はプレーンな JSON ではなく環境変数で管理しましょう。

フロー内での MCP 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、MCP コンポーネントをフローに追加し、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 設定セクションに次の JSON 形式で MCP サーバー情報を入力します:

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

設定後、AI エージェントは MCP の全機能にアクセスできるようになります。“kubernetes-mcp” は実際の MCP サーバー名に、URL もご自身の MCP サーバー URL に書き換えてください。

サマリー

これらの項目を総合すると、この MCP サーバーの評価は 5/10 です: 有名かつ有用な統合（Kubernetes 管理）で、オープンソースかつ人気ですが、プロンプトテンプレートやリソース、ツールリストに関する詳細なドキュメントは不足しています。

MCP スコア