“mcp-k8s-go” MCP 서버는 무엇을 하나요?

mcp-k8s-go MCP 서버는 Model Context Protocol(MCP)을 Golang으로 구현한 것으로, AI 어시스턴트와 Kubernetes 클러스터를 연결해주는 역할을 합니다. 이 서버는 AI 에이전트와 Kubernetes API 사이에서 미들웨어로 동작하여, AI 기반 워크플로우가 Kubernetes 리소스와 프로그래밍 방식으로 상호작용할 수 있도록 합니다. 클러스터 운영 및 컨텍스트 데이터를 표준화된 MCP 인터페이스로 노출함으로써, 클러스터 상태 조회, 배포 관리, 파드 검사 등 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 AI 어시스턴트를 활용하여 Kubernetes 환경을 효율적이고 손쉽게 자동화, 모니터링, 관리할 수 있어 클라우드 네이티브 운영의 접근성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

프롬프트 목록

공개된 문서나 코드베이스에 프롬프트 템플릿 관련 내용이 없습니다.

리소스 목록

공식 문서나 코드베이스에 명시된 리소스 설명이 없습니다.

도구 목록

접근 가능한 코드나 문서에서 도구 정의가 직접적으로 노출되어 있지 않습니다.

이 MCP 서버의 활용 예시

• Kubernetes 클러스터 관리
  개발자는 MCP 서버에 연결된 AI 어시스턴트를 활용해 배포 스케일링, 롤링 업데이트, 파드 상태 모니터링 등 반복적인 작업을 자동화할 수 있습니다.
• AI 기반 클러스터 인사이트
  AI 어시스턴트가 mcp-k8s-go를 통해 Kubernetes API를 질의하여 클러스터 상태, 자원 사용량, 오류 진단 등 실시간 인사이트를 제공합니다.
• 자동화된 문제 해결
  서버 연동을 통해 AI 기반 워크플로우가 일반적인 클러스터 이슈를 탐지하고, 필요시 자동으로 조치할 수 있습니다.
• DevOps 자동화 강화
  MCP 서버를 AI 기반 CI/CD 파이프라인 및 Kubernetes 운영 워크플로우의 중계점으로 활용할 수 있습니다.
• 안전한 접근 중계
  서버는 권한이 부여된 AI 에이전트만 클러스터 작업을 수행할 수 있도록 게이트웨이 역할을 할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js와 Docker 등 필수 항목이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf의 설정 파일(일반적으로 windsurf.config.json)을 여세요.
3. mcpServers 섹션에 mcp-k8s-go MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-k8s-go": {
         "command": "npx",
         "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 서버 로그 확인 또는 테스트 연결로 설정을 검증하세요.

API 키 보안
환경 변수를 활용해 민감한 자격 증명을 저장하세요:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-k8s-go": {
      "command": "npx",
      "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Claude

1. 필수 구성 요소가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Claude의 설정 파일을 여세요.
3. mcp-k8s-go 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-k8s-go": {
         "command": "npx",
         "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. Claude 인터페이스에서 서버 가용성을 확인하세요.

API 키 보안

{
  "mcpServers": {
    "mcp-k8s-go": {
      "command": "npx",
      "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. 필수 항목을 설치하세요.
2. Cursor의 설정 파일을 수정하세요.
3. MCP 서버 항목을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-k8s-go": {
         "command": "npx",
         "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 변경 사항을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. MCP 서버 연결을 확인하여 검증하세요.

API 키 보안

{
  "mcpServers": {
    "mcp-k8s-go": {
      "command": "npx",
      "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Cline

1. 모든 의존성이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline의 설정 파일을 여세요.
3. 다음과 같이 MCP 서버 구성을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-k8s-go": {
         "command": "npx",
         "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 파일을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. Cline 인터페이스를 통해 서버를 테스트하세요.

API 키 보안

{
  "mcpServers": {
    "mcp-k8s-go": {
      "command": "npx",
      "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

FlowHunt 플로우에서 MCP 활용법

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

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면, AI 에이전트가 MCP의 모든 기능 및 역량을 도구로 사용할 수 있습니다. “mcp-k8s-go"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인 서버의 주소로 변경하세요.

개요

공개된 정보를 기반으로 mcp-k8s-go MCP 서버는 MCP를 통한 Kubernetes 인터페이스를 제공하지만, 프롬프트·리소스·샘플링에 대한 명확한 문서는 부족합니다. 설치 및 보안 가이드는 명확합니다. MCP 관련 리소스와 도구에 대한 세부 정보 부족으로 문서 완성도와 범용성 관점에서 5/10을 평가합니다.

MCP 점수