Hva gjør “Kubernetes” MCP Server?

Kubernetes MCP Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og Kubernetes-klynger, og muliggjør AI-drevet automatisering og styring av Kubernetes-ressurser. Ved å eksponere Kubernetes-administrasjonskommandoer gjennom Model Context Protocol (MCP), gir denne serveren utviklere og AI-agenter mulighet til å utføre oppgaver som å distribuere applikasjoner, skalere tjenester og overvåke klyngehelse. Med denne integrasjonen kan brukere samhandle med Kubernetes-klynger programmessig, utføre vanlige administrative oppgaver og effektivisere DevOps-arbeidsflyter via naturlig språk eller AI-drevne meldinger. Dette kraftige grensesnittet øker utviklingsproduktiviteten, støtter komplekse automatiseringsscenarier og gir en standardisert måte for AI-systemer å kommunisere med Kubernetes-infrastruktur.

Liste over meldinger (Prompts)

Ingen prompt-maler er nevnt i tilgjengelig dokumentasjon.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte ressurser er beskrevet i tilgjengelig dokumentasjon eller repository-filer.

Liste over verktøy

Ingen spesifikke verktøy er listet opp i tilgjengelig dokumentasjon eller serverkode.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Kubernetes-klyngeadministrasjon: Automatiser skalering, utrulling og konfigurasjon av applikasjoner i Kubernetes-klynger, og reduser manuelt DevOps-arbeid.
• Ressursovervåking: La AI-assistenter spørre om status på pods, tjenester og noder, og muliggjør sanntids helsesjekk og rapportering.
• Automatiserte utrullinger: Bruk AI-drevne kommandoer for å starte rullende oppdateringer eller tilbakerullinger av distribusjoner, og sikre sømløse og kontrollerte applikasjonsutgivelser.
• Konfigurasjonsstyring: Administrer og oppdater Kubernetes-ressursdefinisjoner (YAML-manifester) direkte via AI-grensesnitt, og forbedre konsistens og kontroll.
• Hendelsesrespons: Muliggjør rask diagnose og utbedring av klyngeproblemer via automatiserte skript eller AI-genererte kommandoer, og minimer nedetid.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at Node.js og Bun er installert på systemet ditt.
2. Åpne Windsurf sin konfigurasjonsfil (typisk windsurf.config.json).
3. Legg til Kubernetes MCP Server i mcpServers-objektet:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre konfigurasjonsfilen og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser at Kubernetes MCP Server kjører fra Windsurf-grensesnittet.

Eksempel på sikring av API-nøkler:

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/kubeconfig"
      },
      "inputs": {
        "cluster": "your-cluster-name"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installer Node.js og Bun som forutsetninger.
2. Åpne Claude sin konfigurasjonsfil.
3. Legg til MCP-serveren:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Claude på nytt.
5. Bekreft at MCP-serveren er tilgjengelig i Claude.

Cursor

1. Sørg for at Node.js og Bun er installert.
2. Rediger Cursor sin konfig (f.eks. cursor.config.json).
3. Integrer MCP-serveren slik:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Sjekk MCP-serverstatus i Cursor.

Cline

1. Installer Node.js og Bun.
2. Finn Cline sin konfigurasjonsfil.
3. Legg til Kubernetes MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Lagre endringer og start Cline på nytt.
5. Valider tilkobling til MCP-serveren.

Merk: For alle plattformer, sørg for sikker tilgang til Kubernetes-klyngen ved å spesifisere KUBECONFIG-stien via env-objektet i konfigurasjonen din. Plasser hemmeligheter (API-tokens, kubeconfig-stier) i miljøvariabler i stedet for i ren JSON.

Slik bruker du denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i arbeidsflyten din i FlowHunt, 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, sett inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

{
  "kubernetes-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og kapasiteter. Husk å endre “kubernetes-mcp” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-serveradresse.

Oversikt

Mellom disse to tabellene vil jeg rangere denne MCP-serveren til 5/10: Den gir en kjent og verdifull integrasjon (Kubernetes-administrasjon), er åpen kildekode og populær, men mangler detaljert dokumentasjon om prompt-maler, eksplisitte ressurser og verktøyliste.

MCP-score