
Kubernetes MCP-server
Kubernetes MCP-serveren fungerer som bro mellom AI-assistenter og Kubernetes/OpenShift-klynger, og muliggjør programmatisk ressursstyring, pod-operasjoner og De...
Integrer KubeSphere-klyngeadministrasjon direkte i AI-arbeidsflytene dine ved å bruke KubeSphere MCP-serveren for strømlinjeformet DevOps og skybasert automatisering.
KubeSphere MCP-serveren er en Model Context Protocol (MCP) server som gir sømløs integrasjon med KubeSphere API-er, slik at AI-assistenter og LLM-baserte utviklingsverktøy kan få tilgang til og samhandle med ressurser administrert av en KubeSphere-klynge. Ved å bygge bro mellom AI-arbeidsflyter og KubeSpheres ressursadministrasjonsmuligheter, gir denne serveren utviklere mulighet til å automatisere og effektivisere oppgaver som arbeidsområde- og klyngeadministrasjon, bruker- og rolleprovisjonering, samt arbeid med utvidelser. MCP-serveren tilbyr en rekke verktøy gruppert i fire hovedmoduler—arbeidsområdeadministrasjon, klyngeadministrasjon, bruker og roller, og utvidelsessenter—som gjør det mulig for AI-klienter å forespørre, administrere og manipulere KubeSphere-ressurser effektivt for å forbedre skybasert utvikling og DevOps-arbeidsflyter.
Ingen eksplisitte prompt-maler er nevnt i de tilgjengelige repository-filene eller dokumentasjonen.
Ingen eksplisitte MCP-ressurser er beskrevet i de tilgjengelige repository-filene eller dokumentasjonen.
Ingen oppsettinstruksjoner for Windsurf finnes i repository.
Sørg for at du har en KubeSphere-klynge og generer en ksconfig
-fil som beskrevet i forutsetningene.
Last ned eller bygg ks-mcp-server
binæren og legg den i systempathen din.
Rediger Claudes MCP-konfigurasjonsfil for å inkludere KubeSphere MCP-serveren:
{
"mcpServers": {
"KubeSphere": {
"args": [
"stdio",
"--ksconfig", "<ksconfig file absolute path>",
"--ks-apiserver", "<KubeSphere Address>"
],
"command": "ks-mcp-server"
}
}
}
Erstatt <ksconfig file absolute path>
og <KubeSphere Address>
med dine faktiske verdier.
Start Claude på nytt og verifiser tilkoblingen.
Sikre API-nøkler:
Lagre sensitive legitimasjoner, som klyngebrukernavn og passord, i miljøvariabler og referer dem i konfigurasjonen etter behov.
Sørg for at du har en gyldig KubeSphere-klynge og en ksconfig
-fil.
Last ned eller bygg ks-mcp-server
binæren.
Rediger Cursors MCP-konfigurasjonsfil som følger:
{
"mcpServers": {
"KubeSphere": {
"args": [
"stdio",
"--ksconfig", "<ksconfig file absolute path>",
"--ks-apiserver", "<KubeSphere Address>"
],
"command": "ks-mcp-server"
}
}
}
Fyll inn nødvendige absolutte filbaner og adresser.
Start Cursor på nytt for å bruke endringene.
Ingen oppsettinstruksjoner for Cline finnes i repository.
Lagre sensitiv informasjon som brukernavn og passord i miljøvariabler i stedet for direkte i konfigurasjonsfiler. Eksempel:
{
"env": {
"KUBESPHERE_USERNAME": "your-username",
"KUBESPHERE_PASSWORD": "your-password"
},
"inputs": {
"username": "${KUBESPHERE_USERNAME}",
"password": "${KUBESPHERE_PASSWORD}"
}
}
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 setter du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:
{
"KubeSphere": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-serveren som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “KubeSphere” til navnet på din faktiske MCP-server og bytt ut URL-en med adressen til din MCP-server.
Seksjon | Tilgjengelighet | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | Full beskrivelse tilgjengelig |
Liste over prompt-maler | ⛔ | Ingen prompt-maler dokumentert |
Liste over ressurser | ⛔ | Ingen eksplisitte ressurser oppført |
Liste over verktøy | ✅ | Fire hovedverktøymoduler beskrevet |
Sikring av API-nøkler | ✅ | Instruksjoner for miljøvariabler gitt |
Sampling-støtte (mindre viktig i evaluering) | ⛔ | Ikke nevnt i repository |
KubeSphere MCP-serveren gir et solid grunnlag for KubeSphere-ressursadministrasjon gjennom AI, med omfattende instruksjoner for Claude og Cursor. Imidlertid mangler dokumentasjon for MCP-promptmaler, ressurser og avanserte MCP-funksjoner (som Roots og Sampling). Alt i alt er det et praktisk prosjekt for grunnleggende integrasjonsbehov, men mer dokumentasjon ville vært fordelaktig.
Har en LISENS | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Har minst ett verktøy | ✅ |
Antall forks | 4 |
Antall stjerner | 9 |
Vurdering: 6/10 — God grunnleggende funksjonalitet og oppsettsinstruksjoner, men begrenset ressurs-/promptdetalj og mangel på dokumentasjon om avanserte MCP-spesifikke funksjoner.
KubeSphere MCP-serveren er en Model Context Protocol-server som lar AI-klienter og utviklingsverktøy få tilgang til og administrere KubeSphere-klyngeressurser, og automatisere oppgaver som arbeidsområde-, klynge-, bruker- og utvidelsesadministrasjon.
Du kan automatisere opprettelse og administrasjon av arbeidsområder, overvåke og administrere klynger, tildele brukere og roller, og administrere KubeSphere-utvidelser — alt fra dine AI-drevne arbeidsflyter.
Lagre sensitiv informasjon som brukernavn og passord i miljøvariabler og referer dem i konfigurasjonsfilene dine, i stedet for å lagre dem i klartekst.
Serveren tilbyr fire verktøymoduler: Arbeidsområdeadministrasjon, Klyngeadministrasjon, Bruker og Roller, og Utvidelsessenter.
Ja. Legg til MCP-komponenten i flyten din, konfigurer KubeSphere-serveren med riktig JSON, og koble den til AI-agenten din for full administrasjonsfunksjonalitet i FlowHunt.
Automatiser KubeSphere-ressursadministrasjon i dine AI-arbeidsflyter med KubeSphere MCP-serveren. Øk produktiviteten på tvers av arbeidsområde-, klynge-, bruker- og utvidelsesoperasjoner.
Kubernetes MCP-serveren fungerer som bro mellom AI-assistenter og Kubernetes/OpenShift-klynger, og muliggjør programmatisk ressursstyring, pod-operasjoner og De...
Kubernetes MCP Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og Kubernetes-klynger, og muliggjør AI-drevet automatisering, ressursstyring og DevOps-arbeidsfl...
Multicluster MCP Server gir GenAI-systemer og utviklerverktøy mulighet til å administrere, overvåke og orkestrere ressurser på tvers av flere Kubernetes-klynger...