Multicluster MCP Server

Wat doet de “Multicluster” MCP Server?

De Multicluster MCP Server fungeert als een gateway voor GenAI-systemen om te communiceren met meerdere Kubernetes-clusters via het Model Context Protocol (MCP). Door Kubernetes-clusterdata en -operaties via MCP te ontsluiten, stelt de server AI-assistenten en ontwikkelaarstools in staat om programmatisch toegang te krijgen tot, beheer uit te voeren over en resources te orkestreren in verschillende clusters. Deze integratie verbetert ontwikkelworkflows door taken als het opvragen van clusterstatussen, uitrollen van workloads, monitoren van resources en automatiseren van DevOps-processen allemaal mogelijk te maken binnen AI-gestuurde omgevingen. De Multicluster MCP Server is ontworpen om clusterbeheer te stroomlijnen, operationele efficiëntie te verbeteren en intelligentere automatisering te faciliteren bij cloud-native applicatieontwikkeling.

Lijst van Prompts

Er worden geen prompt-templates genoemd of gevonden in de meegeleverde repository.

Lijst van Resources

Er worden geen expliciete resources vermeld of beschreven in de meegeleverde repository.

Lijst van Tools

Er zijn geen tools of tooldefinities gevonden in de beschikbare bestanden van de repository.

Use Cases van deze MCP Server

• Multi-cluster Kubernetes-beheer:
  Stelt GenAI-assistenten in staat om operaties over meerdere Kubernetes-clusters te orkestreren, zoals deploys, schalen en configuratiewijzigingen.

• DevOps-automatisering:
  Maakt automatisering van CI/CD-pijplijnen en infrastructuurtaken mogelijk door AI-systemen in staat te stellen realtime te interageren met en controle uit te oefenen over meerdere clusters.

• Cloud Resource Monitoring:
  Helpt bij het monitoren van de gezondheid en status van resources verspreid over verschillende clusters, waardoor observatie wordt gecentraliseerd voor platform engineers.

• Zelfherstellende infrastructuur:
  AI-agenten kunnen storingen of afwijkingen over clusters detecteren en programma-matig herstelacties activeren, wat de veerkracht verbetert.

• Workflow-integratie:
  Integreert clusteroperaties met ontwikkeltools, waardoor het mogelijk wordt om complexe workflows te starten of context te verzamelen voor LLM-gebaseerde codevoorstellen.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg ervoor dat Node.js geïnstalleerd is op je systeem.
2. Zoek je Windsurf-configuratiebestand.
3. Voeg de Multicluster MCP Server toe aan je mcpServers-sectie met onderstaand JSON-fragment.
4. Sla je configuratie op en herstart Windsurf.
5. Controleer de installatie door te verifiëren of er succesvol verbinding wordt gemaakt met de MCP-server.

{
  "mcpServers": {
    "multicluster-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "multicluster-mcp-server@latest"
      ]
    }
  }
}

Claude

1. Zorg dat Node.js geïnstalleerd is.
2. Open je Claude-configuratiebestand.
3. Voeg de Multicluster MCP Server-configuratie toe onder mcpServers.
4. Sla de wijzigingen op en herstart Claude.
5. Bevestig dat de MCP-server bereikbaar is.

{
  "mcpServers": {
    "multicluster-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "multicluster-mcp-server@latest"
      ]
    }
  }
}

Cursor

1. Installeer Node.js als dit nog niet aanwezig is.
2. Ga naar de Cursor-instellingen of het configuratiebestand.
3. Voeg de volgende JSON toe onder mcpServers.
4. Sla het bestand op en herstart Cursor.
5. Controleer de integratie door een voorbeeld MCP-commando uit te voeren.

{
  "mcpServers": {
    "multicluster-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "multicluster-mcp-server@latest"
      ]
    }
  }
}

Cline

1. Bevestig de installatie van Node.js.
2. Bewerk het Cline-configuratiebestand.
3. Integreer de Multicluster MCP Server met onderstaande JSON.
4. Sla op en herstart Cline.
5. Valideer de verbinding met de MCP-server.

{
  "mcpServers": {
    "multicluster-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "multicluster-mcp-server@latest"
      ]
    }
  }
}

API-sleutels beveiligen

Om API-sleutels en gevoelige informatie te beveiligen, gebruik je omgevingsvariabelen in je configuratie:

{
  "mcpServers": {
    "multicluster-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "multicluster-mcp-server@latest"
      ],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/your/kubeconfig"
      },
      "inputs": {
        "clusterName": "your-cluster"
      }
    }
  }
}

Hoe gebruik je deze MCP binnen flows

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 verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiescherm te openen. In de system MCP-configuratiesectie voeg je de details van je MCP-server toe met dit JSON-formaat:

{
  "multicluster-mcp-server": {
    "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 “multicluster-mcp-server” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL aan te passen naar je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Onze mening

De Multicluster MCP Server levert duidelijke waarde voor het beheren van Kubernetes-clusters met GenAI-tools, maar de repository mist momenteel documentatie over prompts, resources en tools, en noemt Roots of Sampling niet. De installatie-instructies zijn aanwezig en duidelijk, maar het totale nut voor AI-workflows komt niet volledig naar voren in de repo.

Beoordeling: 4/10

MCP Score