KubeSphere MCP-server

KubeSphere MCP-server

Integrer KubeSphere-klyngeadministrasjon direkte i AI-arbeidsflytene dine ved å bruke KubeSphere MCP-serveren for strømlinjeformet DevOps og skybasert automatisering.

Hva gjør “KubeSphere” MCP-serveren?

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.

Liste over prompt-maler

Ingen eksplisitte prompt-maler er nevnt i de tilgjengelige repository-filene eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er beskrevet i de tilgjengelige repository-filene eller dokumentasjonen.

Liste over verktøy

  • Arbeidsområdeadministrasjon
    Verktøy for administrasjon av arbeidsområder i KubeSphere-miljøet, som å opprette, liste eller slette arbeidsområder.
  • Klyngeadministrasjon
    Verktøy som muliggjør administrasjon av Kubernetes-klynger, inkludert forespørsel av klyngestatus eller konfigurasjoner.
  • Bruker og roller
    Verktøy for å administrere brukerkontoer og roller, som å legge til brukere, tildele roller eller hente brukeropplysninger.
  • Utvidelsessenter
    Verktøy for samhandling med KubeSpheres utvidelsessenter, som lar deg administrere og integrere flere funksjoner eller plugins.

Bruksområder for denne MCP-serveren

  • Automatisering av arbeidsområder
    AI-agenter kan automatisere opprettelse, sletting eller endring av arbeidsområder i en KubeSphere-klynge, noe som sparer utviklere tid på rutineoppgaver.
  • Klyngeovervåking og -administrasjon
    Utviklere kan bruke AI til å overvåke klyngehelse, hente konfigurasjoner eller utløse klyngehandlinger programmessig.
  • Provisjonering av brukere og roller
    Effektiviser onboarding og tilgangsstyring ved å automatisk legge til brukere og konfigurere deres roller via MCP-baserte arbeidsflyter.
  • Utvidelsesadministrasjon
    Administrer enkelt KubeSphere-utvidelser og gjør det mulig å dynamisk integrere nye funksjoner i plattformen uten manuell inngripen.
  • DevOps-arbeidsflytintegrasjon
    MCP-serveren lar AI-verktøy inkorporere KubeSphere-ressursadministrasjon i større DevOps-pipelines, noe som øker automatisering og konsistens.

Hvordan sette det opp

Windsurf

Ingen oppsettinstruksjoner for Windsurf finnes i repository.

Claude

  1. Sørg for at du har en KubeSphere-klynge og generer en ksconfig-fil som beskrevet i forutsetningene.

  2. Last ned eller bygg ks-mcp-server binæren og legg den i systempathen din.

  3. 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"
        }
      }
    }
    
  4. Erstatt <ksconfig file absolute path> og <KubeSphere Address> med dine faktiske verdier.

  5. 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.

Cursor

  1. Sørg for at du har en gyldig KubeSphere-klynge og en ksconfig-fil.

  2. Last ned eller bygg ks-mcp-server binæren.

  3. Rediger Cursors MCP-konfigurasjonsfil som følger:

    {
      "mcpServers": {
        "KubeSphere": {
          "args": [
            "stdio",
            "--ksconfig", "<ksconfig file absolute path>",
            "--ks-apiserver", "<KubeSphere Address>"
          ],
          "command": "ks-mcp-server"
        }
      }
    }
    
  4. Fyll inn nødvendige absolutte filbaner og adresser.

  5. Start Cursor på nytt for å bruke endringene.

Cline

Ingen oppsettinstruksjoner for Cline finnes i repository.

Merknad om sikring av API-nøkler

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}"
  }
}

Hvordan bruke denne MCP-serveren i arbeidsflyter

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:

FlowHunt MCP flow

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.


Oversikt

SeksjonTilgjengelighetDetaljer/Notater
OversiktFull beskrivelse tilgjengelig
Liste over prompt-malerIngen prompt-maler dokumentert
Liste over ressurserIngen eksplisitte ressurser oppført
Liste over verktøyFire hovedverktøymoduler beskrevet
Sikring av API-nøklerInstruksjoner for miljøvariabler gitt
Sampling-støtte (mindre viktig i evaluering)Ikke nevnt i repository

Vår mening

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.

MCP-score

Har en LISENS✅ (Apache-2.0)
Har minst ett verktøy
Antall forks4
Antall stjerner9

Vurdering: 6/10 — God grunnleggende funksjonalitet og oppsettsinstruksjoner, men begrenset ressurs-/promptdetalj og mangel på dokumentasjon om avanserte MCP-spesifikke funksjoner.

Vanlige spørsmål

Hva er KubeSphere MCP-serveren?

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.

Hvilke operasjoner kan jeg automatisere med KubeSphere MCP-serveren?

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.

Hvordan sikrer jeg legitimasjon når jeg kobler til KubeSphere?

Lagre sensitiv informasjon som brukernavn og passord i miljøvariabler og referer dem i konfigurasjonsfilene dine, i stedet for å lagre dem i klartekst.

Hva er hovedmodulene som tilbys av KubeSphere MCP-serveren?

Serveren tilbyr fire verktøymoduler: Arbeidsområdeadministrasjon, Klyngeadministrasjon, Bruker og Roller, og Utvidelsessenter.

Kan jeg bruke KubeSphere MCP-serveren med FlowHunt?

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.

Superlad din AI-drevne DevOps med KubeSphere MCP

Automatiser KubeSphere-ressursadministrasjon i dine AI-arbeidsflyter med KubeSphere MCP-serveren. Øk produktiviteten på tvers av arbeidsområde-, klynge-, bruker- og utvidelsesoperasjoner.

Lær mer

Kubernetes MCP-server
Kubernetes MCP-server

Kubernetes MCP-server

Kubernetes MCP-serveren fungerer som bro mellom AI-assistenter og Kubernetes/OpenShift-klynger, og muliggjør programmatisk ressursstyring, pod-operasjoner og De...

4 min lesing
Kubernetes MCP Server +4
Kubernetes MCP Server-integrasjon
Kubernetes MCP Server-integrasjon

Kubernetes MCP Server-integrasjon

Kubernetes MCP Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og Kubernetes-klynger, og muliggjør AI-drevet automatisering, ressursstyring og DevOps-arbeidsfl...

3 min lesing
AI Kubernetes +4
Multicluster MCP Server
Multicluster MCP Server

Multicluster MCP Server

Multicluster MCP Server gir GenAI-systemer og utviklerverktøy mulighet til å administrere, overvåke og orkestrere ressurser på tvers av flere Kubernetes-klynger...

4 min lesing
Kubernetes AI +5