AI-agent for K8s Multi-Cluster MCP
Administrer og automatiser drift på tvers av flere Kubernetes-klynger sømløst med Multi Cluster Kubernetes MCP Server-integrasjon. Standardiser Kubernetes-administrasjon med kraftig AI-drevet kontekstbytte, tverrklyngeoperasjoner, utrullingsstyring og diagnostikk—alt fra ett grensesnitt. Lås opp sentralisert multi-klynge-kontroll, umiddelbare innsikter og rask feilsøking for dev-, staging- og produksjonsmiljøer.
Sentralisert Multi-Cluster Kubernetes-administrasjon
Kontroller flere Kubernetes-klynger enkelt fra én AI-drevet plattform. List opp, sammenlign og administrer ressurser på tvers av alle klyngene dine umiddelbart ved å bruke flere kubeconfig-filer. Kontekstbytte, ressursinspeksjon og tverrklyngeoperasjoner er kun et kommando unna og sikrer full oversikt og rask feilsøking for alle dine Kubernetes-miljøer.
- Samlet klyngetilgang.
- Administrer alle Kubernetes-klynger ved å bruke flere kubeconfig-filer for strømlinjeformet tilgang og drift.
- AI-drevet kontekstbytte.
- Bytt umiddelbart mellom dev-, staging- og produksjonsklynger uten manuell omkonfigurering.
- Tverrklyngeinnsikt.
- Sammenlign ressurser, status og konfigurasjoner på tvers av klynger for raskere beslutningstaking.
- Sentralisert ressursstyring.
- Se og kontroller alle namespaces, noder og ressurser fra ett grensesnitt.
Omfattende utrullings- og ressurskontroll
Ta kontroll over Kubernetes-utrullinger med avansert utrullingsstyring og ressurskontroll. Overvåk utrullingsstatus, angre eller start utrullinger på nytt, og juster ressursgrenser i sanntid. Skaler, pause, gjenoppta og oppdater arbeidslaster enkelt, slik at applikasjonene dine alltid er optimalisert og robuste.
- Automatisert utrullingsstyring.
- Overvåk status, se historikk og kontroller utrullinger med angre, restart, pause og gjenoppta handlinger.
- Ressursskalaering & autoskalering.
- Skaler utrullinger og konfigurer Horizontal Pod Autoscalers direkte fra grensesnittet.
- Direkte ressursoppdateringer.
- Oppdater CPU/minnegrenser og forespørsler for å sikre optimal applikasjonsytelse.
Diagnostikk, overvåking og intelligente operasjoner
Diagnostiser applikasjonsproblemer, overvåk ressursbruk og utfør avanserte operasjoner med innebygde AI-verktøy. Hent pod-logger umiddelbart, kjør kommandoer i containere og motta handlingsrettet diagnostikk for å holde Kubernetes-arbeidslastene dine sunne og ytelsessterke.
- Umiddelbar diagnostikk.
- Diagnostiser applikasjonsproblemer, hent hendelser og gjennomgå logger med AI-drevne innsikter.
- Direkte pod-operasjoner.
- Kjør kommandoer i pods, hent logger og administrer arbeidslaster enkelt.
- Sanntidsmålinger og overvåking.
- Overvåk CPU/minnebruk for noder og pods for å sikre optimal ressursallokering.
MCP-INTEGRASJON
Tilgjengelige Kubernetes MCP-integrasjonsverktøy
Følgende verktøy er tilgjengelige som en del av Kubernetes MCP-integrasjonen:
- k8s_get_contexts
List opp alle tilgjengelige Kubernetes-kontekster på tvers av dine konfigurerte klynger.
- k8s_get_namespaces
List opp alle namespaces i en spesifisert Kubernetes-kontekst.
- k8s_get_nodes
List opp alle noder i en Kubernetes-klynge for infrastrukturinnsyn.
- k8s_get_resources
List opp ressurser av en spesifikk type, som pods, deployments eller tjenester.
- k8s_get_resource
Hent detaljert informasjon om en spesifikk Kubernetes-ressurs.
- k8s_get_pod_logs
Hent logger fra en spesifikk pod for overvåking og feilsøking.
- k8s_describe
Vis detaljerte beskrivelsesopplysninger om Kubernetes-ressurser.
- k8s_apis
List opp alle tilgjengelige API-er i den tilkoblede Kubernetes-klyngen.
- k8s_crds
List opp alle Custom Resource Definitions (CRDs) i klyngen.
- k8s_top_nodes
Vis ressursbruksstatistikk (CPU/minne) for klyngenoder.
- k8s_top_pods
Vis ressursbruk (CPU/minne) for pods i klyngen.
- k8s_diagnose_application
Diagnostiser problemer med en deployment eller applikasjon i klyngen din.
- k8s_rollout_status
Få gjeldende status for en Kubernetes-ressursutrulling.
- k8s_rollout_history
Hent revisjonshistorikk for en ressursutrulling.
- k8s_rollout_undo
Angre en utrulling til en tidligere revisjon for rask tilbakerulling.
- k8s_rollout_restart
Start en utrulling på nytt for å re-deploye arbeidslaster med nye konfigurasjoner.
- k8s_rollout_pause
Pauser en pågående utrullingsoperasjon for sikker inngripen.
- k8s_rollout_resume
Gjenoppta en tidligere pauset utrullingsoperasjon.
- k8s_create_resource
Opprett en ny Kubernetes-ressurs med YAML- eller JSON-definisjoner.
- k8s_apply_resource
Bruk konfigurasjon for å opprette eller oppdatere en Kubernetes-ressurs.
- k8s_patch_resource
Patch og oppdater felt på en eksisterende ressurs.
- k8s_label_resource
Legg til eller oppdater etiketter på en spesifisert Kubernetes-ressurs.
- k8s_annotate_resource
Legg til eller oppdater annotasjoner på en ressurs for metadatahåndtering.
- k8s_scale_resource
Skaler en ressurs, som en deployment, til ønsket replikaantall.
- k8s_autoscale_resource
Konfigurer en Horizontal Pod Autoscaler for dynamisk skalering.
- k8s_update_resources
Oppdater ressursforespørsler og -grenser for deployments og containere.
- k8s_expose_resource
Eksponer en Kubernetes-ressurs som en ny tjeneste.
- k8s_set_resources_for_container
Sett CPU- og minnegrenser eller -forespørsler for spesifikke containere.
- k8s_cordon_node
Marker en node som uschedulerbar for å forberede vedlikehold.
- k8s_uncordon_node
Marker en node som schedulerbar etter fullført vedlikehold.
- k8s_drain_node
Tøm en node ved å evakuere pods for å forberede vedlikehold.
- k8s_taint_node
Legg til taints på en node for å kontrollere pod-planlegging.
- k8s_untaint_node
Fjern taints fra en node for å gjenopprette normal planlegging.
- k8s_pod_exec
Kjør en kommando i en pod's container for feilsøking eller administrasjon.
Sentraliser og forenkle Multi-Cluster Kubernetes-administrasjon
Administrer, overvåk og automatiser drift på tvers av alle dine Kubernetes-klynger fra ett grensesnitt. Strømlinjeform dev-, staging- og produksjonsmiljøer—prøv nå eller book en guidet demo!
Hva er Multicluster MCP Server
Multicluster MCP Server er en robust gateway utviklet for å la Generative AI-systemer (GenAI) samhandle sømløst med flere Kubernetes-klynger via Model Context Protocol (MCP). Denne serveren gir organisasjoner mulighet til å drifte, observere og administrere Kubernetes-ressurser på tvers av mange klynger fra ett sentralt grensesnitt. Med full støtte for kubectl strømlinjeformer Multicluster MCP Server arbeidsflyter for utrulling, skalering og overvåking av applikasjoner i multi-klynge-miljøer, noe som gjør det til et uunnværlig verktøy for team med distribuerte AI-arbeidslaster eller behov for samlet klyngeadministrasjon. Den åpne kildekoden gjør serveren både tilgjengelig og tilpasningsdyktig for utviklere og virksomheter.
Funksjonalitet
Hva vi kan gjøre med Multicluster MCP Server
Med Multicluster MCP Server kan brukere og AI-systemer effektivt administrere, observere og automatisere drift på tvers av flere Kubernetes-klynger. Plattformen gir en samlet gateway, som muliggjør avanserte utrullingsstrategier, omfattende overvåking og sømløs integrasjon for GenAI-drevne applikasjoner.
- Samlet klyngeadministrasjon
- Drifter og administrerer ressurser sentralt på tvers av flere Kubernetes-klynger.
- Full kubectl-integrasjon
- Utfør avanserte klyngeoperasjoner med kjente kubectl-kommandoer og arbeidsflyter.
- Observabilitet og målinger
- Hent, analyser og visualiser målinger, logger og varsler fra alle tilkoblede klynger.
- GenAI-arbeidsflytautomatisering
- Strømlinjeform drift for Generative AI-applikasjoner i distribuerte miljøer.
- Åpen kildekode og utvidbar
- Gratis å bruke og lett å utvide for tilpassede virksomhets- eller utviklerbehov.
Hvordan AI-agenter drar nytte av Multicluster MCP Server
AI-agenter som benytter Multicluster MCP Server får samlet tilgang til flere Kubernetes-klynger, noe som gjør det mulig å automatisere komplekse utrullings- og skaleringsoppgaver, overvåke applikasjonshelse og orkestrere distribuerte AI-arbeidsflyter effektivt. Dette reduserer operasjonell kompleksitet, forbedrer ressursutnyttelsen og akselererer utrulling av intelligente applikasjoner på tvers av multi-cloud og hybride miljøer.