
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...

Voorzie FlowHunt van Kubernetes-automatisering—beheer, monitor en controleer Kubernetes-clusters via natuurlijke taal en AI-gedreven flows.
FlowHunt biedt een extra beveiligingslaag tussen uw interne systemen en AI-tools, waardoor u granulaire controle heeft over welke tools toegankelijk zijn vanaf uw MCP-servers. MCP-servers die in onze infrastructuur worden gehost, kunnen naadloos worden geïntegreerd met FlowHunt's chatbot evenals populaire AI-platforms zoals ChatGPT, Claude en verschillende AI-editors.
De Kubernetes MCP Server fungeert als een brug tussen AI-assistenten en Kubernetes-clusters, waardoor AI-gestuurde automatisering en beheer van Kubernetes-resources mogelijk worden. Door Kubernetes-beheercommando’s te ontsluiten via het Model Context Protocol (MCP), stelt deze server ontwikkelaars en AI-agenten in staat taken uit te voeren zoals applicaties uitrollen, services schalen en de clustergezondheid monitoren. Met deze integratie kunnen gebruikers programmatisch communiceren met Kubernetes-clusters, veelvoorkomende beheertaken uitvoeren en DevOps-workflows stroomlijnen via natuurlijke taal of AI-gedreven opdrachten. Deze krachtige interface verhoogt de ontwikkelproductiviteit, ondersteunt complexe automatiseringsscenario’s en biedt een gestandaardiseerde manier voor AI-systemen om met Kubernetes-infrastructuur te communiceren.
Er worden geen prompt-templates genoemd in de beschikbare documentatie.
Er worden geen expliciete resources beschreven in de beschikbare documentatie of repositorybestanden.
Er worden geen specifieke tools opgesomd in de beschikbare documentatie of servercode.
windsurf.config.json).mcpServers-object:{
"mcpServers": {
"kubernetes-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
}
}
}
Voorbeeld API-sleutels beveiligen:
{
"mcpServers": {
"kubernetes-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"],
"env": {
"KUBECONFIG": "/path/to/kubeconfig"
},
"inputs": {
"cluster": "your-cluster-name"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"kubernetes-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
}
}
}
cursor.config.json).{
"mcpServers": {
"kubernetes-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"kubernetes-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
}
}
}
Let op: Voor alle platforms, beveilig de toegang tot je Kubernetes-cluster door het KUBECONFIG-pad op te geven via het env-object in je configuratie. Plaats geheimen (API-tokens, kubeconfig-paden) in omgevingsvariabelen in plaats van in platte JSON.
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers in je FlowHunt-werkstroom te integreren, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe met dit JSON-formaat:
{
"kubernetes-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “kubernetes-mcp” te wijzigen in de daadwerkelijke naam van jouw MCP-server en de URL te vervangen door jouw eigen MCP-server-URL.
| Sectie | Beschikbaar | Details/Notities |
|---|---|---|
| Overzicht | ✅ | |
| Lijst met Prompts | ⛔ | |
| Lijst met Resources | ⛔ | |
| Lijst met Tools | ⛔ | |
| API-sleutels beveiligen | ✅ | Env-voorbeeld |
| Sampling Support (minder belangrijk bij evaluatie) | ⛔ |
Tussen deze twee tabellen zou ik deze MCP-server beoordelen met een 5/10: Het biedt een bekende en waardevolle integratie (Kubernetes-beheer), is open-source en populair, maar mist gedetailleerde documentatie over prompt-templates, expliciete resources en tool-overzicht.
| Heeft een LICENSE | ✅ (MIT) |
|---|---|
| Heeft minstens één tool | ⛔ |
| Aantal Forks | 114 |
| Aantal Stars | 764 |
Het is een brug tussen AI-assistenten en Kubernetes-clusters, waarmee programmatische, AI-gestuurde automatisering en beheer van Kubernetes-resources mogelijk worden via het Model Context Protocol.
AI-agenten kunnen applicaties uitrollen, services schalen, de status monitoren, rollouts of rollbacks uitvoeren en clusterconfiguraties beheren—dit alles via natuurlijke taal of geautomatiseerde flows.
Stel het KUBECONFIG-pad in als een omgevingsvariabele in je MCP-serverconfiguratie. Vermijd het hardcoden van gevoelige gegevens in platte JSON; gebruik omgevingsvariabelen of beveiligde opslag.
Er worden geen expliciete prompt-templates of resource-lijsten in de documentatie gegeven. De server stelt kern-Kubernetesbeheer beschikbaar via MCP-commando's.
Deze integratie ondersteunt clusterbeheer, geautomatiseerde deploys, monitoring, configuratie-updates en snelle incidentresponse—allemaal gestroomlijnd door AI-gedreven workflows.
Automatiseer Kubernetes-beheer en DevOps-workflows naadloos met AI-gestuurde MCP-integratie in FlowHunt.
De Kubernetes MCP Server vormt de brug tussen AI-assistenten en Kubernetes/OpenShift-clusters, waardoor programmatische beheer van resources, pod-operaties en D...
De Multicluster MCP Server stelt GenAI-systemen en ontwikkelaarstools in staat om resources te beheren, monitoren en orkestreren over meerdere Kubernetes-cluste...
De KubeSphere MCP-server stelt AI-assistenten en LLM-ontwikkeltools in staat om KubeSphere-clusters naadloos te beheren, waarbij taken zoals werkruimte-, cluste...
Cookie Toestemming
We gebruiken cookies om uw browse-ervaring te verbeteren en ons verkeer te analyseren. See our privacy policy.


