Wat doet de “k8s-multicluster-mcp” MCP Server?

De k8s-multicluster-mcp MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) serverapplicatie die is ontworpen om Kubernetes-operaties over meerdere clusters te vergemakkelijken. Door gebruik te maken van meerdere kubeconfig-bestanden biedt deze server een gestandaardiseerde API waarmee gebruikers en AI-assistenten met verschillende Kubernetes-clusters tegelijk kunnen werken. Dit verbetert ontwikkelings- en operationele workflows door taken te ondersteunen zoals resourcebeheer, het opvragen van clusterstatus en het uitvoeren van cross-cluster vergelijkingen. De server is vooral nuttig voor teams die complexe omgevingen beheren en biedt gecentraliseerd beheer en soepele contextwisselingen tussen dev-, staging- en productieclusters vanuit één interface.

Lijst van Prompts

Er worden geen specifieke prompt templates genoemd in de repository.

Lijst van Resources

Er zijn geen expliciete MCP-resources gedocumenteerd in de repository.

Lijst van Tools

Er is geen expliciete lijst van tools voorzien in de server.py of documentatie. De kernfunctie van de applicatie is echter Kubernetes-operaties mogelijk maken, zoals resourcebeheer en context switching over clusters.

Use Cases van deze MCP Server

• Multi-Cluster Beheer: Gecentraliseerd beheer van meerdere Kubernetes-omgevingen (bijv. dev, staging, productie) vanuit één interface, wat de operationele efficiëntie verbetert.
• Context Switching: Eenvoudig schakelen tussen Kubernetes-clusters door de juiste contextparameter op te geven, wat handmatig configuratiewerk vermindert.
• Cross-Cluster Vergelijkingen: Vergelijk resources, clusterstatus en configuraties tussen verschillende clusters, wat helpt bij het identificeren van configuratiedrift of inconsistenties.
• Uniform Resourcebeheer: Voer resourcebeheer uit (deployments, schalen, updates) over meerdere clusters zonder handmatig van kubeconfig te moeten wisselen.
• Gecentraliseerde Toegang voor Teams: Teams kunnen samenwerken en veilig toegang krijgen tot alle Kubernetes-clusters via één MCP-interface, waardoor workflows worden gestroomlijnd.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat je Python 3.8+ en pip hebt geïnstalleerd.
2. Clone de repository:

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

3. Installeer afhankelijkheden:

   pip install -r requirements.txt
   

4. Plaats je kubeconfig-bestanden in een map en stel de omgevingsvariabele KUBECONFIG_DIR in.
5. Bewerk je Windsurf MCP serverconfiguratie (bijv. config.json):

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

6. Sla het bestand op en herstart Windsurf. Controleer of de server draait.

Claude

1. Volg de vereisten en installatie-instructies zoals hierboven.
2. Voor automatische installatie via Smithery:

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

3. Configureer config.json voor je Claude Desktop:

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

4. Sla op en herstart Claude Desktop.

Cursor

1. Voltooi de clonings- en installatie stappen zoals hierboven.
2. Voeg toe aan je Cursor-configuratie:

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

3. Sla op en herstart Cursor.

Cline

1. Voltooi de clonings- en installatie stappen zoals hierboven.
2. Voeg toe aan je Cline-configuratie:

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

3. Sla op en herstart Cline.

API-sleutels beveiligen:

• Plaats gevoelige informatie zoals API-sleutels of kubeconfigs in omgevingsvariabelen.
• Voorbeeldconfiguratie:

  {
    "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"
          }
        }
      }
    }
  }
  

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt workflow, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. In de system MCP-configuratiesectie voeg je je MCP-servergegevens toe met dit JSON-formaat:

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

Eenmaal geconfigureerd kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “k8s-multicluster-mcp” te wijzigen naar de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server URL.

Overzicht

Aanvullende opmerkingen:

• Roots-ondersteuning: Niet vermeld
• Sampling-ondersteuning: Niet vermeld

Op basis van de verstrekte informatie en de repository is k8s-multicluster-mcp een gespecialiseerde MCP-server voor Kubernetes multi-cluster operaties. Er ontbreken echter details op het gebied van prompts, expliciete resources en tooldocumentatie, wat de score voor volledigheid en bruikbaarheid beperkt.

MCP Score

Algemene beoordeling: 4/10

Hoewel de server een unieke en waardevolle functie vervult (Kubernetes multi-cluster beheer via MCP), ontbreekt het aan documentatie over prompt templates, expliciete resource- en tooldefinities en licentiëring. Dit beperkt de huidige bruikbaarheid voor bredere MCP-toepassing en adoptie door ontwikkelaars.