KubeSphere MCPサーバー

「KubeSphere」MCPサーバーは何をしますか？

KubeSphere MCPサーバーは、Model Context Protocol（MCP）サーバーであり、KubeSphere APIとのシームレスな連携を実現します。AIアシスタントやLLMベースの開発ツールがKubeSphereクラスターで管理されているリソースへアクセス・操作できるようになります。AIワークフローとKubeSphereのリソース管理機能のギャップを埋めることで、ワークスペースやクラスター管理、ユーザー・ロールのプロビジョニング、拡張機能の操作などのタスクを自動化・効率化できます。MCPサーバーは、ワークスペース管理、クラスター管理、ユーザーとロール、拡張センターの4大モジュールに分かれたツール群を提供し、AIクライアントがKubeSphereリソースを効率的にクエリ・管理・操作できるようにして、クラウドネイティブ開発やDevOpsワークフローの強化を支援します。

プロンプト一覧

利用可能なリポジトリファイルやドキュメントには明示的な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

利用可能なリポジトリファイルやドキュメントには明示的なMCPリソースは記載されていません。

ツール一覧

• ワークスペース管理
  KubeSphere環境内でのワークスペース作成・一覧・削除などの管理用ツール。
• クラスター管理
  クラスター状態や設定のクエリなど、Kubernetesクラスターの管理を可能にするツール。
• ユーザーとロール
  ユーザーアカウントやロールの追加、割り当て、情報取得などの管理ツール。
• 拡張センター
  KubeSphereの拡張センターと連携し、追加機能やプラグインの管理・導入が可能なツール。

このMCPサーバーのユースケース

• ワークスペース自動化
  AIエージェントがKubeSphereクラスター内でワークスペースの作成・削除・編集を自動化し、開発者のルーチン作業を削減します。
• クラスター監視・管理
  AIを活用してクラスターのヘルスチェックや設定取得、クラスター単位の操作をプログラム的に実行可能。
• ユーザー・ロールプロビジョニング
  MCP駆動ワークフローでユーザーやロールの自動プロビジョニング・設定でオンボーディングやアクセス管理を効率化。
• 拡張機能管理
  KubeSphere拡張機能を簡単に管理し、新機能を手動介入なしで動的にプラットフォームへ統合可能。
• DevOpsワークフロー統合
  MCPサーバーにより、KubeSphereリソース管理をDevOpsパイプラインへ組み込み、自動化と一貫性を向上。

セットアップ方法

Windsurf

リポジトリにはWindsurf用のセットアップ手順は記載されていません。

Claude

1. KubeSphereクラスターを用意し、事前準備に従ってksconfigファイルを生成してください。

2. ks-mcp-serverバイナリをダウンロードまたはビルドし、システムパスに配置します。

3. ClaudeのMCP構成ファイルを編集し、KubeSphere MCPサーバーを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<ksconfigファイル絶対パス>",
           "--ks-apiserver", "<KubeSphereアドレス>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. <ksconfigファイル絶対パス>および<KubeSphereアドレス>を実際の値に置き換えてください。

5. Claudeを再起動し、接続を確認します。

APIキーの安全な管理について:
クラスターのユーザー名やパスワードなどの機密情報は、環境変数に保存し、設定ファイルで参照するようにしてください。

Cursor

1. 有効なKubeSphereクラスターとksconfigファイルを準備します。

2. ks-mcp-serverバイナリをダウンロードまたはビルドします。

3. 以下のようにCursorのMCP構成ファイルを編集します:

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<ksconfigファイル絶対パス>",
           "--ks-apiserver", "<KubeSphereアドレス>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. 必要な絶対パスやアドレスを入力してください。

5. Cursorを再起動して変更を反映します。

Cline

リポジトリにはCline用のセットアップ手順は記載されていません。

APIキーの安全な管理に関する注意

ユーザー名やパスワードなどの機密情報は、設定ファイルへ直接記載せず、環境変数に保存して参照することを推奨します。例:

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

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでMCPを使用する

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずフローへMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントに接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP構成セクションで、以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します:

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

設定が完了すると、AIエージェントがこのMCPをツールとして利用できるようになり、すべての機能や操作にアクセスできます。 “KubeSphere” を実際のMCPサーバー名に、URLも自身のMCPサーバーアドレスに変更してください。

概要

所感

KubeSphere MCPサーバーは、Claude・Cursor向けの包括的な手順を備えたKubeSphereリソース管理の基盤をAI経由で提供します。一方で、MCPプロンプトテンプレートやリソース、Rootsやサンプリングといった高度なMCP機能のドキュメントは不足しています。基本的な連携には十分実用的ですが、さらなるドキュメントの充実が望まれます。

MCPスコア

評価: 6/10 — 基本的な機能と設定手順は良好ですが、リソース・プロンプトや高度なMCP機能の記載が少なく、さらなるドキュメント拡充が必要です。