k8s-multicluster-mcp MCP 서버

“k8s-multicluster-mcp” MCP 서버는 무엇을 하나요?

k8s-multicluster-mcp MCP 서버는 여러 Kubernetes 클러스터에서의 작업을 용이하게 하는 Model Context Protocol(MCP) 서버 애플리케이션입니다. 다수의 kubeconfig 파일을 활용하여, 사용자는 물론 AI 어시스턴트가 동시에 여러 Kubernetes 클러스터와 상호작용할 수 있는 표준화된 API를 제공합니다. 이를 통해 리소스 관리, 클러스터 상태 질의, 클러스터 간 비교와 같은 작업을 지원하여 개발 및 운영 워크플로우를 향상시킵니다. 특히 복잡한 환경을 관리하는 팀에 유용하며, 개발, 스테이징, 프로덕션 클러스터 간을 하나의 인터페이스에서 중앙집중적으로 관리하고 원활하게 컨텍스트를 전환할 수 있습니다.

프롬프트 목록

저장소에 특정 프롬프트 템플릿이 명시되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소에 명시적인 MCP 리소스가 문서화되어 있지 않습니다.

도구 목록

server.py나 문서에 명시적인 도구 목록이 제공되지 않습니다. 다만, 애플리케이션의 핵심 기능은 Kubernetes 리소스 관리와 클러스터 간 컨텍스트 전환입니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 멀티 클러스터 관리: 개발, 스테이징, 프로덕션 등 여러 Kubernetes 환경을 하나의 인터페이스에서 중앙 집중적으로 관리하여 운영 효율을 높입니다.
• 컨텍스트 전환: 적절한 컨텍스트 파라미터 지정만으로 클러스터 간을 쉽게 전환할 수 있으며, 수동 설정 작업을 줄여줍니다.
• 클러스터 간 비교: 여러 클러스터의 리소스, 상태, 설정을 비교하여 설정 드리프트나 불일치를 파악할 수 있습니다.
• 통합 리소스 관리: 여러 클러스터에서 리소스 배포, 스케일링, 업데이트 등의 작업을 kubeconfig 전환 없이 수행할 수 있습니다.
• 팀을 위한 중앙 접근: 팀원들이 단일 MCP 인터페이스를 통해 모든 Kubernetes 클러스터에 안전하게 접근하고 협업할 수 있어 워크플로우가 간소화됩니다.

설치 방법

Windsurf

1. Python 3.8+ 및 pip가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 저장소를 클론합니다:

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

3. 의존성을 설치합니다:

   pip install -r requirements.txt
   

4. kubeconfig 파일들을 디렉토리에 두고 KUBECONFIG_DIR 환경 변수를 설정하세요.
5. Windsurf MCP 서버 설정(예: config.json)을 수정하세요:

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

6. 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요. 서버가 정상적으로 동작하는지 확인하세요.

Claude

1. 위와 동일하게 사전 조건 및 설치 단계를 따릅니다.
2. Smithery를 통한 자동 설치:

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

3. Claude Desktop을 위한 config.json을 설정하세요:

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

4. 저장 후 Claude Desktop을 재시작하세요.

Cursor

1. 위와 같이 클론 및 설치 단계를 완료하세요.
2. Cursor 설정에 추가하세요:

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

3. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.

Cline

1. 위와 같이 클론 및 설치 단계를 완료하세요.
2. Cline 설정에 추가하세요:

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

3. 저장 후 Cline을 재시작하세요.

API 키 보안:

• API 키나 kubeconfig 등 민감한 정보는 환경 변수에 저장하세요.
• 예시 설정:

  {
    "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"
          }
        }
      }
    }
  }
  

FlowHunt에서 MCP 사용 방법

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있습니다. “k8s-multicluster-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인의 MCP 서버 URL로 교체하는 것을 잊지 마세요.

개요

추가 참고:

• 루트 지원: 언급되지 않음
• 샘플링 지원: 언급되지 않음

제공된 정보와 저장소 기준으로, k8s-multicluster-mcp는 Kubernetes 멀티 클러스터 운영에 특화된 MCP 서버입니다. 그러나 프롬프트, 명확한 리소스 및 도구 문서화가 부족하여 완성도와 활용성 면에서 점수가 제한됩니다.

MCP 점수

종합 평점: 4/10

서버는 MCP를 통한 Kubernetes 멀티 클러스터 관리를 독특하고 가치 있게 수행하지만, 프롬프트 템플릿, 명시적 리소스 및 도구 정의, 라이선스에 대한 문서가 부족해 MCP 생태계에서의 활용성과 개발자 채택 측면에서 한계가 있습니다.