KubeSphere MCP 서버

“KubeSphere” MCP 서버는 무엇을 하나요?

KubeSphere MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP) 서버로, KubeSphere API와의 원활한 통합을 제공하여 AI 어시스턴트와 LLM 기반 개발 도구가 KubeSphere 클러스터에서 관리하는 리소스에 접근하고 상호작용할 수 있도록 합니다. 이 서버는 AI 워크플로우와 KubeSphere의 리소스 관리 기능을 연결하여, 워크스페이스 및 클러스터 관리, 사용자 및 역할 프로비저닝, 확장 작업 등을 자동화하고 간소화할 수 있게 합니다. MCP 서버는 워크스페이스 관리, 클러스터 관리, 사용자 및 역할, 확장 센터 등 네 가지 주요 모듈로 도구를 제공하며, AI 클라이언트가 KubeSphere 리소스를 효율적으로 질의, 관리, 조작하여 클라우드 네이티브 개발 및 DevOps 워크플로우를 향상시킬 수 있도록 지원합니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 저장소 파일이나 문서에 명시적인 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

사용 가능한 저장소 파일이나 문서에 명시적인 MCP 리소스가 상세히 설명되어 있지 않습니다.

도구 목록

• 워크스페이스 관리
  KubeSphere 환경 내에서 워크스페이스 생성, 목록 확인, 삭제 등 워크스페이스 관리를 위한 도구입니다.
• 클러스터 관리
  클러스터 상태 조회나 설정 확인 등 Kubernetes 클러스터 관리를 가능하게 하는 도구입니다.
• 사용자 및 역할
  사용자 계정 및 역할 추가, 역할 할당, 사용자 정보 조회 등을 위한 도구입니다.
• 확장 센터
  KubeSphere의 확장 센터와 상호작용하여 추가 기능 또는 플러그인 관리 및 통합을 지원하는 도구입니다.

MCP 서버 활용 사례

• 워크스페이스 자동화
  AI 에이전트가 KubeSphere 클러스터 내 워크스페이스 생성, 삭제, 수정 작업을 자동화하여 개발자의 반복 작업 시간을 절약합니다.
• 클러스터 모니터링 및 관리
  개발자는 AI를 활용해 클러스터 상태를 모니터링하거나 설정 정보를 가져오고, 클러스터 단위의 작업을 프로그래밍 방식으로 트리거할 수 있습니다.
• 사용자 및 역할 프로비저닝
  MCP 기반 워크플로우를 통해 사용자 온보딩과 접근 제어를 자동화하고, 역할을 구성할 수 있습니다.
• 확장 관리
  KubeSphere 확장을 쉽게 관리할 수 있어, 수동 개입 없이 플랫폼에 새로운 기능을 동적으로 통합할 수 있습니다.
• DevOps 워크플로우 통합
  MCP 서버는 AI 도구가 KubeSphere 리소스 관리를 DevOps 파이프라인에 통합하도록 하여, 자동화와 일관성을 높입니다.

설정 방법

Windsurf

저장소에 Windsurf용 설정 안내가 없습니다.

Claude

1. KubeSphere 클러스터를 준비하고, 사전 요구사항에 따라 ksconfig 파일을 생성합니다.

2. ks-mcp-server 바이너리를 다운로드하거나 빌드한 후 시스템 경로에 배치합니다.

3. Claude의 MCP 구성 파일에 KubeSphere MCP 서버를 추가합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<ksconfig 파일 절대 경로>",
           "--ks-apiserver", "<KubeSphere 주소>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. <ksconfig 파일 절대 경로> 및 <KubeSphere 주소>를 실제 값으로 바꿉니다.

5. Claude를 재시작하고 연결을 확인하세요.

API 키 보안:
클러스터 사용자명과 비밀번호 등 민감한 자격 증명은 환경 변수에 저장하고, 필요시 구성에서 참조하세요.

Cursor

1. 유효한 KubeSphere 클러스터와 ksconfig 파일을 준비하세요.

2. ks-mcp-server 바이너리를 다운로드하거나 빌드하세요.

3. Cursor의 MCP 구성 파일을 다음과 같이 편집합니다:

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<ksconfig 파일 절대 경로>",
           "--ks-apiserver", "<KubeSphere 주소>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. 필요한 절대 파일 경로와 주소를 입력하세요.

5. Cursor를 재시작하여 변경 사항을 적용하세요.

Cline

저장소에 Cline용 설정 안내가 없습니다.

API 키 보안 참고

사용자명, 비밀번호와 같은 민감 정보는 구성 파일에 직접 기입하지 말고 환경 변수에 저장하세요. 예시:

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

플로우 내 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 구성 섹션에 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면 AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있습니다. “KubeSphere"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 MCP 서버의 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

의견

KubeSphere MCP 서버는 Claude와 Cursor를 위한 포괄적인 안내와 함께 AI 기반 KubeSphere 리소스 관리를 위한 견고한 기반을 제공합니다. 그러나 MCP 프롬프트 템플릿, 리소스, 고급 MCP 기능(Roots 및 샘플링 등)에 대한 문서가 부족합니다. 기본 통합에는 실용적이지만, 추가 문서가 보강되면 더욱 유용할 것입니다.

MCP 점수

평가: 6/10 — 기본 기능과 설정 가이드는 우수하나, 리소스/프롬프트 상세와 고급 MCP 기능 문서가 부족합니다.