
Kubernetes MCP Server
De Kubernetes MCP Server vormt de brug tussen AI-assistenten en Kubernetes/OpenShift-clusters, waardoor programmatische beheer van resources, pod-operaties en D...
Verbind AI-agenten met de Helm package manager voor Kubernetes en automatiseer chartcreatie, validatie en repositorybeheer via natuurlijke taal.
De Helm Chart CLI MCP Server vormt een brug tussen AI-assistenten en de Helm package manager voor Kubernetes. Deze MCP-server maakt het mogelijk voor AI-assistenten om met Helm te communiceren via natuurlijke taalverzoeken, waardoor veelvoorkomende Helm-workflows zoals het installeren van charts, beheren van repositories en het uitvoeren van diverse Helm-commando’s worden geautomatiseerd. Door de mogelijkheden van Helm via het Model Context Protocol toegankelijk te maken, krijgen ontwikkelaars en operationele teams de mogelijkheid om Kubernetes-applicatiedeployments efficiënter te bevragen, beheren en controleren. De server verbetert ontwikkelworkflows door taken als chartcreatie, chart-linting, repositorybeheer en autocompletion van commando’s programmeerbaar of via AI-gestuurde interacties mogelijk te maken.
Er werden geen prompt-templates genoemd in de beschikbare documentatie of codebase.
Er werden geen expliciete MCP-resources beschreven in de beschikbare documentatie of codebase.
git clone https://github.com/modelcontextprotocol/servers.git
cd src/helm
uv venv
source .venv/Scripts/Activate.ps1
uv pip install -e .
mcp-server-helm
{
"mcpServers": {
"helm-chart-cli": {
"command": "mcp-server-helm",
"args": []
}
}
}
{
"mcpServers": {
"helm-chart-cli": {
"command": "mcp-server-helm",
"args": [],
"env": {
"API_KEY": "${HELM_MCP_API_KEY}"
},
"inputs": {
"api_key": "${HELM_MCP_API_KEY}"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"helm-chart-cli": {
"command": "mcp-server-helm",
"args": []
}
}
}
{
"mcpServers": {
"helm-chart-cli": {
"command": "mcp-server-helm",
"args": []
}
}
}
{
"mcpServers": {
"helm-chart-cli": {
"command": "mcp-server-helm",
"args": []
}
}
}
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en deze te verbinden met je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens in met dit JSON-formaat:
{
"helm-chart-cli": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “helm-chart-cli” te wijzigen naar de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.
Sectie | Beschikbaar | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Overzicht en doel beschreven in README.md |
Lijst van prompts | ⛔ | Geen prompt-templates gevonden |
Lijst van resources | ⛔ | Geen expliciete resources vermeld |
Lijst van tools | ✅ | helm_completion, helm_create, helm_lint (uit README.md) |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Voorbeeld gegeven in installatiesectie |
Sampling-ondersteuning (minder belangrijk) | ⛔ | Niet vermeld |
Op basis van bovenstaande biedt de Helm Chart CLI MCP Server degelijke toolondersteuning en duidelijke installatie-instructies, maar ontbreken expliciete resource- en promptlijsten en documentatie over Roots of sampling. De documentatie is praktisch en to-the-point, en daarmee geschikt voor technische gebruikers.
Heeft een LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Heeft minstens één tool | ✅ |
Aantal forks | 2 |
Aantal sterren | 6 |
Beoordeling:
Deze MCP-serverimplementatie is praktisch en goed gedocumenteerd voor tool-exposure en installatie, maar mist volledige MCP resource/prompt-primitieven en documentatie over geavanceerde features. Het zou een 6/10 scoren—degelijk voor praktisch gebruik, maar niet zo volledig qua features als de beste voorbeelden.
Het is een server die AI-assistenten verbindt met de Helm package manager voor Kubernetes, waardoor natuurlijke taalverzoeken kunnen worden gebruikt om veelvoorkomende Helm-taken te automatiseren zoals chartcreatie, linting en autocompletion.
De MCP-server biedt helm_completion (shell-autocompletion scripts), helm_create (nieuwe charts genereren) en helm_lint (controleren van chart-correctheid).
Het stelt AI-gestuurde agenten in staat om veelvoorkomende Helm-operaties te automatiseren en stroomlijnen, wat handmatige fouten en context-switching vermindert en conversatiegerichte DevOps voor Kubernetes-deployments mogelijk maakt.
Voeg het MCP-component toe aan je FlowHunt-flow, configureer het met je servergegevens in het systeem MCP-configuratiepaneel en verbind het met je AI-agent. De agent kan dan alle aangeboden Helm-functies programmatisch gebruiken.
Ja. Sla API-sleutels op als omgevingsvariabelen en verwijs ernaar in je configuratie zoals getoond in de installatie-instructies, zodat gevoelige gegevens nooit hardcoded worden.
Geef je AI-agenten de mogelijkheid om Helm-charts en Kubernetes-deployments eenvoudig te beheren. Integreer de Helm Chart CLI MCP Server in FlowHunt voor geavanceerde automatisering en productiviteit.
De Kubernetes MCP Server vormt de brug tussen AI-assistenten en Kubernetes/OpenShift-clusters, waardoor programmatische beheer van resources, pod-operaties en D...
De Kubernetes MCP Server vormt een brug tussen AI-assistenten en Kubernetes-clusters, waardoor AI-gestuurde automatisering, resourcebeheer en DevOps-workflows m...
De mcp-server-commands MCP Server vormt een brug tussen AI-assistenten en het veilig uitvoeren van systeemcommando's, waardoor LLM's direct via FlowHunt en ande...