Kubernetes MCP 서버 통합

“Kubernetes” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Kubernetes MCP 서버는 AI 어시스턴트와 Kubernetes 클러스터를 연결하는 브릿지 역할을 하며, AI 기반 자동화와 Kubernetes 리소스 관리를 가능하게 합니다. Model Context Protocol(MCP)을 통해 Kubernetes 관리 명령을 노출함으로써, 개발자와 AI 에이전트가 애플리케이션 배포, 서비스 스케일링, 클러스터 상태 모니터링 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이 통합을 통해 사용자는 Kubernetes 클러스터와 프로그래밍 방식으로 상호작용하고, 일반적인 관리 작업을 실행하며, 자연어 또는 AI 기반 프롬프트로 DevOps 워크플로우를 간소화할 수 있습니다. 강력한 인터페이스를 통해 개발 생산성을 높이고, 복잡한 자동화 시나리오를 지원하며, AI 시스템이 Kubernetes 인프라와 표준화된 방식으로 연동할 수 있도록 합니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 문서에는 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

사용 가능한 문서 또는 저장소 파일에는 명시적인 리소스가 설명되어 있지 않습니다.

도구 목록

사용 가능한 문서나 서버 코드에는 특정 도구가 열거되어 있지 않습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• Kubernetes 클러스터 관리: Kubernetes 클러스터 내 애플리케이션의 스케일링, 배포, 구성 관리를 자동화하여 수동 DevOps 작업을 줄일 수 있습니다.
• 리소스 모니터링: AI 어시스턴트가 파드, 서비스, 노드의 상태를 조회하여 실시간 헬스 체크와 리포팅을 할 수 있습니다.
• 자동화된 롤아웃: AI 기반 명령으로 롤링 업데이트 또는 롤백을 트리거하여 애플리케이션 배포를 원활하게 관리합니다.
• 구성 관리: AI 인터페이스를 통해 Kubernetes 리소스 정의(YAML manifest)를 직접 관리 및 업데이트하여 구성 일관성과 제어력을 높입니다.
• 인시던트 대응: 자동화 스크립트나 AI 생성 명령을 이용해 클러스터 이슈를 신속히 진단 및 복구하여 다운타임을 최소화합니다.

설정 방법

Windsurf

1. 시스템에 Node.js와 Bun이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf의 설정 파일(일반적으로 windsurf.config.json)을 여세요.
3. mcpServers 오브젝트에 Kubernetes MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 설정 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. Windsurf 인터페이스에서 Kubernetes MCP 서버가 실행 중인지 확인하세요.

API 키 보안 예시:

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

Claude

1. 사전 준비로 Node.js와 Bun을 설치하세요.
2. Claude의 설정 파일을 여세요.
3. MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. Claude에서 MCP 서버 접근이 가능한지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js와 Bun이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor의 설정 파일(예: cursor.config.json)을 수정하세요.
3. 아래와 같이 MCP 서버를 통합하세요:

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

4. 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. Cursor에서 MCP 서버 상태를 확인하세요.

Cline

1. Node.js와 Bun을 설치하세요.
2. Cline의 설정 파일을 찾으세요.
3. Kubernetes MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 변경 사항을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. MCP 서버와의 연결을 검증하세요.

참고: 모든 플랫폼에서 Kubernetes 클러스터에 안전하게 접근하려면 설정에서 env 오브젝트를 통해 KUBECONFIG 경로를 지정하세요. 시크릿(예: API 토큰, kubeconfig 경로)은 평문 JSON이 아닌 환경 변수로 전달하는 것이 안전합니다.

플로우 내에서 MCP 사용 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 영역에 아래와 같은 JSON 포맷으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로서 사용할 수 있습니다. “kubernetes-mcp"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 URL로 반드시 변경하세요.

개요

위 두 표를 종합하면 이 MCP 서버의 평점은 5/10: 널리 알려진 가치 있는 통합(Kubernetes 관리)을 제공하고 오픈소스이며 인기가 많지만, 프롬프트 템플릿, 명시적 리소스, 도구 목록에 대한 자세한 문서는 부족합니다.

MCP 점수