Agent AI dla K8s Multi-Cluster MCP
Zarządzaj i automatyzuj operacje w wielu klastrach Kubernetes bez wysiłku dzięki integracji Multi Cluster Kubernetes MCP Server. Standaryzuj zarządzanie Kubernetes dzięki potężnemu, napędzanemu AI przełączaniu kontekstu, operacjom między klastrami, zarządzaniu rolloutami i diagnostyce — wszystko z jednego interfejsu. Odblokuj scentralizowaną kontrolę multi-cluster, natychmiastowy wgląd oraz szybkie rozwiązywanie problemów dla środowisk deweloperskich, stagingowych i produkcyjnych.
Scentralizowane zarządzanie wieloma klastrami Kubernetes
Zarządzaj wieloma klastrami Kubernetes z jednej platformy wspieranej przez AI. Natychmiastowo wyświetlaj, porównuj i zarządzaj zasobami we wszystkich klastrach, korzystając z wielu plików kubeconfig. Przełączanie kontekstu, inspekcja zasobów i operacje między klastrami są dostępne za pomocą jednej komendy, gwarantując pełną widoczność i szybkie rozwiązywanie problemów w każdym środowisku Kubernetes.
- Ujednolicony dostęp do klastrów:
- Zarządzaj wszystkimi klastrami Kubernetes przy użyciu wielu plików kubeconfig dla uproszczonego dostępu i operacji.
- Przełączanie kontekstu wspierane przez AI:
- Natychmiast przełączaj się między klastrami dev, staging i produkcyjnymi bez ręcznej rekonfiguracji.
- Wgląd między klastrami:
- Porównuj zasoby, status i konfiguracje pomiędzy klastrami, by szybciej podejmować decyzje.
- Scentralizowane zarządzanie zasobami:
- Wyświetlaj i kontroluj wszystkie namespaces, węzły i zasoby z jednego interfejsu.
Kompleksowa kontrola rolloutów i zasobów
Przejmij kontrolę nad wdrożeniami Kubernetes dzięki zaawansowanemu zarządzaniu rolloutami i zasobami. Monitoruj status rolloutów, cofaj lub restartuj wdrożenia oraz na bieżąco dostosowuj limity zasobów. Skaluj, wstrzymuj, wznawiaj i aktualizuj workloady z łatwością, dbając o optymalizację i odporność aplikacji.
- Automatyczne zarządzanie rolloutami:
- Monitoruj status, przeglądaj historię i kontroluj rollouty dzięki funkcjom cofania, restartu, pauzy i wznowienia.
- Skalowanie zasobów i autoskalowanie:
- Skaluj wdrożenia i konfiguruj Horizontal Pod Autoscalers bezpośrednio z interfejsu.
- Aktualizacje zasobów na żywo:
- Aktualizuj limity i zapotrzebowanie CPU/pamięci, zapewniając optymalną wydajność aplikacji.
Diagnostyka, monitoring i inteligentne operacje
Diagnozuj problemy aplikacji, monitoruj użycie zasobów i wykonuj zaawansowane operacje dzięki wbudowanym narzędziom AI. Natychmiast pobieraj logi z podów, wykonuj polecenia w kontenerach i otrzymuj praktyczne wskazówki diagnostyczne, by utrzymać workloady Kubernetes w zdrowiu i wysokiej wydajności.
- Diagnostyka natychmiastowa:
- Diagnozuj problemy aplikacji, pobieraj zdarzenia i przeglądaj logi z pomocą AI.
- Operacje na podach na żywo:
- Wykonuj polecenia w podach, pobieraj logi i zarządzaj workloadami bez wysiłku.
- Monitorowanie i metryki w czasie rzeczywistym:
- Monitoruj użycie CPU/pamięci dla węzłów i podów, aby zapewnić optymalne przydzielenie zasobów.
INTEGRACJA MCP
Dostępne narzędzia integracji Kubernetes MCP
Następujące narzędzia są dostępne w ramach integracji Kubernetes MCP:
- k8s_get_contexts
Wyświetl wszystkie dostępne konteksty Kubernetes we wszystkich skonfigurowanych klastrach.
- k8s_get_namespaces
Wyświetl wszystkie namespaces w wybranym kontekście Kubernetes.
- k8s_get_nodes
Wyświetl wszystkie węzły w klastrze Kubernetes w celu podglądu infrastruktury.
- k8s_get_resources
Wyświetl zasoby wybranego typu, np. pody, deploymenty lub serwisy.
- k8s_get_resource
Pobierz szczegółowe informacje o konkretnym zasobie Kubernetes.
- k8s_get_pod_logs
Pobierz logi z wybranego poda do monitoringu i rozwiązywania problemów.
- k8s_describe
Pokaż szczegółowe informacje (styl describe) o zasobach Kubernetes.
- k8s_apis
Wyświetl wszystkie dostępne API w podłączonym klastrze Kubernetes.
- k8s_crds
Wyświetl wszystkie Custom Resource Definitions (CRD) w klastrze.
- k8s_top_nodes
Wyświetl statystyki użycia zasobów (CPU/pamięć) dla węzłów klastra.
- k8s_top_pods
Wyświetl użycie zasobów (CPU/pamięć) podów w klastrze.
- k8s_diagnose_application
Diagnozuj problemy z deploymentem lub aplikacją w Twoim klastrze.
- k8s_rollout_status
Sprawdź bieżący status rollouta zasobu Kubernetes.
- k8s_rollout_history
Pobierz historię rewizji rollouta zasobu.
- k8s_rollout_undo
Cofnij rollout do poprzedniej rewizji dla szybkiego rollbacku.
- k8s_rollout_restart
Restartuj rollout, aby wdrożyć workloady z nową konfiguracją.
- k8s_rollout_pause
Wstrzymaj trwający rollout, by umożliwić bezpieczną interwencję.
- k8s_rollout_resume
Wznów wcześniej wstrzymany rollout.
- k8s_create_resource
Utwórz nowy zasób Kubernetes przy użyciu definicji YAML lub JSON.
- k8s_apply_resource
Zastosuj konfigurację, aby utworzyć lub zaktualizować zasób Kubernetes.
- k8s_patch_resource
Aktualizuj pola istniejącego zasobu przez patchowanie.
- k8s_label_resource
Dodaj lub zaktualizuj etykiety na wybranym zasobie Kubernetes.
- k8s_annotate_resource
Dodaj lub zaktualizuj adnotacje zasobu do zarządzania metadanymi.
- k8s_scale_resource
Skaluj zasób, np. deployment, do wybranej liczby replik.
- k8s_autoscale_resource
Skonfiguruj Horizontal Pod Autoscaler dla dynamicznego skalowania.
- k8s_update_resources
Aktualizuj zapotrzebowanie i limity zasobów dla deploymentów i kontenerów.
- k8s_expose_resource
Wystaw zasób Kubernetes jako nowy serwis.
- k8s_set_resources_for_container
Ustaw limity i zapotrzebowanie CPU/pamięci dla wybranych kontenerów.
- k8s_cordon_node
Oznacz węzeł jako niedostępny do schedulowania przed pracami serwisowymi.
- k8s_uncordon_node
Oznacz węzeł jako dostępny do schedulowania po zakończeniu prac serwisowych.
- k8s_drain_node
Opróżnij węzeł poprzez ewakuację podów przed pracami konserwacyjnymi.
- k8s_taint_node
Dodaj tainty do węzła, aby kontrolować schedulowanie podów.
- k8s_untaint_node
Usuń tainty z węzła, aby przywrócić normalne schedulowanie.
- k8s_pod_exec
Wykonaj polecenie w kontenerze poda do celów administracyjnych lub diagnostycznych.
Scentralizuj i uprość zarządzanie multi-cluster Kubernetes
Łatwo zarządzaj, monitoruj i automatyzuj operacje we wszystkich swoich klastrach Kubernetes z jednego interfejsu. Usprawnij środowiska dev, staging i produkcyjne — wypróbuj teraz lub umów się na demo z przewodnikiem!
Czym jest Multicluster MCP Server
Multicluster MCP Server to zaawansowana brama umożliwiająca systemom Generative AI (GenAI) bezproblemową interakcję z wieloma klastrami Kubernetes poprzez Model Context Protocol (MCP). Serwer pozwala organizacjom kompleksowo obsługiwać, monitorować i zarządzać zasobami Kubernetes w wielu klastrach z jednego, scentralizowanego interfejsu. Dzięki pełnemu wsparciu dla kubectl, Multicluster MCP Server upraszcza wdrażanie, skalowanie i monitoring aplikacji w środowiskach multi-cluster, czyniąc go niezbędnym narzędziem dla zespołów zarządzających rozproszonymi workloadami AI lub wymagających zintegrowanego zarządzania klastrami. Otwarty kod źródłowy zapewnia dostępność i możliwość dostosowania zarówno dla deweloperów, jak i organizacji.
Możliwości
Co możemy zrobić z Multicluster MCP Server
Dzięki Multicluster MCP Server użytkownicy i systemy AI mogą efektywnie zarządzać, monitorować i automatyzować operacje w wielu klastrach Kubernetes. Platforma zapewnia ujednoliconą bramę, umożliwiając zaawansowane strategie wdrożeń, kompleksowy monitoring i płynną integrację dla aplikacji wspieranych przez GenAI.
- Ujednolicone zarządzanie klastrami
- Scentralizuj obsługę i zarządzanie zasobami w wielu klastrach Kubernetes.
- Pełna integracja z kubectl
- Wykonuj zaawansowane operacje klastrowe, korzystając ze znanych komend i workflowów kubectl.
- Obserwowalność i metryki
- Pobieraj, analizuj i wizualizuj metryki, logi i alerty ze wszystkich połączonych klastrów.
- Automatyzacja workflowów GenAI
- Usprawniaj operacje dla aplikacji generatywnych AI w środowiskach rozproszonych.
- Open source i rozszerzalny
- Bezpłatny i łatwy do dostosowania do indywidualnych potrzeb firmowych lub deweloperskich.
Jak agenci AI korzystają z Multicluster MCP Server
Agenci AI wykorzystujący Multicluster MCP Server uzyskują ujednolicony dostęp do wielu klastrów Kubernetes, co pozwala im automatyzować złożone wdrożenia i skalowanie, monitorować kondycję aplikacji oraz efektywnie orkiestrujować rozproszone workflowy AI. Dzięki temu zmniejsza się złożoność operacyjna, zwiększa się wykorzystanie zasobów i przyspiesza wdrażanie inteligentnych aplikacji w środowiskach multi-cloud i hybrydowych.