Helm Chart CLI MCP Server

Hva gjør “Helm Chart CLI” MCP Server?

Helm Chart CLI MCP Server gir en bro mellom AI-assistenter og Helm-pakkebehandleren for Kubernetes. Denne MCP-serveren gjør det mulig for AI-assistenter å samhandle med Helm ved hjelp av naturlige språkforespørsler, og automatiserer vanlige Helm-arbeidsflyter som installering av charts, håndtering av repositories og kjøring av ulike Helm-kommandoer. Ved å eksponere Helms funksjonalitet gjennom Model Context Protocol, gir den utviklere og driftsteam mulighet til å søke, administrere og kontrollere Kubernetes-applikasjonsutrullinger mer effektivt. Serveren forbedrer utviklingsflyten ved å tillate oppgaver som chart-opprettelse, chart-linting, repository-håndtering og autokomplettering av kommandoer å utføres programmessig eller via AI-drevne interaksjoner.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler ble nevnt i tilgjengelig dokumentasjon eller kodebase.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser ble beskrevet i tilgjengelig dokumentasjon eller kodebase.

Liste over verktøy

• helm_completion
  Genererer autokompletteringsskript for ulike skall (bash, fish, powershell, zsh).
• helm_create
  Oppretter et nytt Helm-chart med angitt navn og valgfri startmal.
• helm_lint
  Kjører verifikasjonstester på et chart for å sikre at det er korrekt utformet.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Automatisert opprettelse av charts
  Utviklere kan be om at nye Helm-charts opprettes programmessig, noe som effektiviserer oppsett av Kubernetes-applikasjoner.
• Validering av charts via linting
  AI-assistenter kan kjøre linting-verktøyet automatisk for å validere at charts er korrekte, redusere manuelle feil og forbedre påliteligheten ved utrulling.
• Skall-autokompletteringshjelp
  Tilbyr skallspesifikke autokompletteringsskript for å effektivisere Helms kommandolinjebruk og øke utviklerproduktivitet.
• Integrasjon med AI-assistenter
  Gjør det mulig for AI-drevne agenter å styre Helm-operasjoner direkte, støtter samtalebasert DevOps og reduserer kontekstbytter.
• Håndtering av repository og charts
  (Antatt ut fra typiske Helm-operasjoner, men ikke eksplisitt listet i verktøy—begrenset til det som er dokumentert.)

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Sørg for at Python 3.8+ og Helm CLI er installert.
2. Klon repoet:

   git clone https://github.com/modelcontextprotocol/servers.git
   cd src/helm
   

3. Installer avhengigheter og start:

   uv venv
   source .venv/Scripts/Activate.ps1
   uv pip install -e .
   mcp-server-helm
   

4. Legg til MCP-serveren i Windsurf-konfigurasjonen din:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

5. Lagre, start Windsurf på nytt, og verifiser tilkoblingen.

Eksempel på sikring av API-nøkler

{
  "mcpServers": {
    "helm-chart-cli": {
      "command": "mcp-server-helm",
      "args": [],
      "env": {
        "API_KEY": "${HELM_MCP_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${HELM_MCP_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Sikre forutsetninger: Python 3.8+ og Helm CLI installert.
2. Klon og sett opp som over.
3. Rediger Claude-konfigurasjonen din:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Claude på nytt. Bekreft serverregistrering.

Cursor

1. Installer Python 3.8+ og Helm CLI.
2. Klon, installer og start MCP-serveren som over.
3. Legg til i Cursors konfig:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Cursor på nytt. Test tilkoblingen.

Cline

1. Sørg for forutsetninger og klon/oppsett som over.
2. Legg til MCP-serveren i Clines konfigurasjon:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

3. Lagre, start Cline på nytt, og verifiser.

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:

{
  "helm-chart-cli": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og kapabiliteter. Husk å endre “helm-chart-cli” til det faktiske navnet på din MCP-server, og bytt ut URL med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på ovenstående gir Helm Chart CLI MCP Server solid verktøystøtte og klare oppsettinstruksjoner, men mangler eksplisitte ressurs- og promptlister, samt dokumentasjon om Roots eller sampling. Dokumentasjonen er praktisk rettet, noe som gjør den godt egnet for tekniske brukere.

MCP-score

Vurdering:
Denne MCP-serverimplementasjonen er praktisk og godt dokumentert for eksponering av verktøy og oppsett, men mangler fullstendige MCP-ressurs-/prompt-primitiver og avansert funksjonsdokumentasjon. Den vil få en 6/10—solid for praktisk bruk, men ikke så funksjonsrik som de beste eksemplene.