k8s-multicluster-mcp MCP-server

Hva gjør “k8s-multicluster-mcp” MCP-serveren?

k8s-multicluster-mcp MCP-serveren er en Model Context Protocol (MCP) serverapplikasjon utviklet for å forenkle Kubernetes-operasjoner på tvers av flere klynger. Ved å bruke flere kubeconfig-filer tilbyr denne serveren et standardisert API som lar brukere og AI-assistenter samhandle med flere Kubernetes-klynger samtidig. Dette forbedrer utviklings- og driftsarbeidsflyter ved å støtte oppgaver som ressursstyring, forespørsel om klyngestatus og sammenligning mellom klynger. Serveren er spesielt nyttig for team som håndterer komplekse miljøer, og tilbyr sentralisert styring og sømløst kontekstbytte mellom dev-, staging- og produksjonsklynger fra ett grensesnitt.

Liste over Prompter

Det er ikke nevnt noen spesifikke prompt-maler i depotet.

Liste over Ressurser

Det er ikke dokumentert noen eksplisitte MCP-ressurser i depotet.

Liste over Verktøy

Det er ikke gitt noen eksplisitt liste over verktøy i server.py eller dokumentasjonen. Applikasjonens kjernefunksjon er å muliggjøre Kubernetes-operasjoner som ressursstyring og kontekstbytte på tvers av klynger.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Multi-klynge-administrasjon: Sentralisert administrasjon av flere Kubernetes-miljøer (f.eks. dev, staging, produksjon) fra ett grensesnitt, som forbedrer driftseffektiviteten.
• Kontekstbytte: Bytt enkelt mellom Kubernetes-klynger ved å angi riktig kontekstparameter, og reduser manuelt konfigurasjonsarbeid.
• Sammenligning på tvers av klynger: Sammenlign ressurser, klyngestatus og konfigurasjoner på tvers av ulike klynger, noe som hjelper til med å identifisere konfigurasjonsavvik eller inkonsistenser.
• Enhetlig ressursstyring: Utfør ressursoperasjoner (utrulling, skalering, oppdateringer) på tvers av flere klynger uten å måtte bytte kubeconfigs manuelt.
• Sentralisert tilgang for team: Team kan samarbeide og få tilgang til alle Kubernetes-klynger sikkert via én MCP-grensesnitt, noe som effektiviserer arbeidsflyten.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Python 3.8+ og pip installert.
2. Klon depotet:

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

3. Installer avhengigheter:

   pip install -r requirements.txt
   

4. Plasser kubeconfig-filene dine i en katalog og sett miljøvariabelen KUBECONFIG_DIR.
5. Rediger Windsurf MCP-serverkonfigurasjonen din (f.eks. config.json):

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

6. Lagre filen og start Windsurf på nytt. Verifiser at serveren kjører.

Claude

1. Følg forutsetningene og installasjonstrinnene som over.
2. For automatisk installasjon via Smithery:

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

3. Konfigurer config.json for din Claude Desktop:

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

4. Lagre og start Claude Desktop på nytt.

Cursor

1. Fullfør kloning og installasjonstrinn som over.
2. Legg til i Cursor-konfigurasjonen din:

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

3. Lagre og start Cursor på nytt.

Cline

1. Fullfør kloning og installasjonstrinn som over.
2. Legg til i Cline-konfigurasjonen din:

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

3. Lagre og start Cline på nytt.

Sikre API-nøkler:

• Plasser sensitiv informasjon som API-nøkler eller kubeconfigs i miljøvariabler.
• Eksempel på konfigurasjon:

  {
    "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"
          }
        }
      }
    }
  }
  

Slik bruker du denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

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

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I system-MCP-konfigurasjonsseksjonen, lim inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

{
  "k8s-multicluster-mcp": {
    "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 “k8s-multicluster-mcp” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og bytte ut URL-en med din egen MCP-server URL.

Oversikt

Tilleggsnotater:

• Støtte for roots: Ikke nevnt
• Sampling-støtte: Ikke nevnt

Basert på informasjonen som er gitt og tilgjengelig i depotet, er k8s-multicluster-mcp en spesialisert MCP-server for Kubernetes multi-klynge-operasjoner. Den mangler imidlertid detaljer om prompter, eksplisitte ressurser og verktøydokumentasjon, noe som begrenser poengsummen for fullstendighet og brukervennlighet.

MCP-score

Samlet vurdering: 4/10

Selv om serveren fyller en unik og verdifull funksjon (Kubernetes multi-klynge-administrasjon via MCP), mangler den dokumentasjon om prompt-maler, eksplisitte ressurs- og verktøydefinisjoner og lisensiering. Dette begrenser dens nåværende nytte for bredere MCP-bruk og utvikleradopsjon.