KubeSphere MCP Server

Do czego służy serwer “KubeSphere” MCP?

KubeSphere MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP), który zapewnia bezproblemową integrację z API KubeSphere, umożliwiając asystentom AI i narzędziom deweloperskim opartym o LLM dostęp i interakcję z zasobami zarządzanymi przez klaster KubeSphere. Dzięki połączeniu przepływów AI z możliwościami zarządzania zasobami KubeSphere, serwer ten umożliwia deweloperom automatyzację i usprawnienie takich zadań jak zarządzanie przestrzenią roboczą i klastrem, przydzielanie użytkowników i ról oraz pracę z rozszerzeniami. Serwer MCP oferuje zestaw narzędzi pogrupowanych w cztery główne moduły — Zarządzanie Przestrzenią Roboczą, Zarządzanie Klastrem, Użytkownicy i Role oraz Centrum Rozszerzeń — pozwalając klientom AI na efektywne zapytania, zarządzanie i manipulację zasobami KubeSphere, co podnosi poziom rozwoju cloud-native i workflow DevOps.

Lista Promptów

Brak wyraźnie zdefiniowanych szablonów promptów w dostępnych plikach repozytorium lub dokumentacji.

Lista zasobów

Brak szczegółowo opisanych zasobów MCP w dostępnych plikach repozytorium lub dokumentacji.

Lista narzędzi

• Zarządzanie Przestrzenią Roboczą
  Narzędzia do zarządzania przestrzeniami roboczymi w środowisku KubeSphere, takie jak tworzenie, wyświetlanie listy czy usuwanie przestrzeni roboczych.
• Zarządzanie Klastrem
  Narzędzia umożliwiające zarządzanie klastrami Kubernetes, w tym zapytania o stan klastra lub jego konfigurację.
• Użytkownicy i Role
  Narzędzia do zarządzania kontami użytkowników i rolami, takie jak dodawanie użytkowników, przypisywanie ról czy pobieranie informacji o użytkownikach.
• Centrum Rozszerzeń
  Narzędzia do interakcji z Centrum Rozszerzeń KubeSphere, pozwalające na zarządzanie i integrację dodatkowych funkcjonalności lub wtyczek.

Przykładowe zastosowania tego Serwera MCP

• Automatyzacja Przestrzeni Roboczych
  Agenci AI mogą automatycznie tworzyć, usuwać lub modyfikować przestrzenie robocze w klastrze KubeSphere, oszczędzając czas deweloperów na rutynowych zadaniach konfiguracyjnych.
• Monitorowanie i Zarządzanie Klastrem
  Deweloperzy mogą wykorzystać AI do monitorowania stanu klastra, pobierania konfiguracji czy wywoływania działań na poziomie klastra programowo.
• Przydzielanie Użytkowników i Ról
  Usprawnij onboarding i kontrolę dostępu poprzez automatyczne przydzielanie użytkowników oraz konfigurowanie ich ról za pomocą workflow opartych o MCP.
• Zarządzanie Rozszerzeniami
  Łatwo zarządzaj rozszerzeniami KubeSphere, umożliwiając dynamiczną integrację nowych funkcji z platformą bez ręcznej interwencji.
• Integracja z Workflow DevOps
  Serwer MCP pozwala narzędziom AI włączać zarządzanie zasobami KubeSphere do szeroko zakrojonych pipeline’ów DevOps, zwiększając automatyzację i spójność.

Jak skonfigurować

Windsurf

Brak instrukcji konfiguracji Windsurf w repozytorium.

Claude

1. Upewnij się, że masz klaster KubeSphere i wygeneruj plik ksconfig zgodnie z wymaganiami wstępnymi.

2. Pobierz lub zbuduj plik binarny ks-mcp-server i umieść go w ścieżce systemowej.

3. Edytuj plik konfiguracyjny MCP Claude’a, aby dodać KubeSphere MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<ksconfig file absolute path>",
           "--ks-apiserver", "<KubeSphere Address>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. Zamień <ksconfig file absolute path> oraz <KubeSphere Address> na własne wartości.

5. Zrestartuj Claude i zweryfikuj połączenie.

Zabezpieczanie kluczy API:
Przechowuj wrażliwe dane, takie jak nazwy użytkowników i hasła do klastra, w zmiennych środowiskowych i odwołuj się do nich w konfiguracji, gdy jest to potrzebne.

Cursor

1. Upewnij się, że masz ważny klaster KubeSphere oraz plik ksconfig.

2. Pobierz lub zbuduj plik binarny ks-mcp-server.

3. Edytuj plik konfiguracyjny MCP Cursor w następujący sposób:

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<ksconfig file absolute path>",
           "--ks-apiserver", "<KubeSphere Address>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. Uzupełnij wymagane bezwzględne ścieżki plików oraz adresy.

5. Zrestartuj Cursor, aby zastosować zmiany.

Cline

Brak instrukcji konfiguracji Cline w repozytorium.

Uwaga dotycząca zabezpieczania kluczy API

Przechowuj poufne informacje, takie jak nazwy użytkowników i hasła, w zmiennych środowiskowych zamiast bezpośrednio w plikach konfiguracyjnych. Przykład:

{
  "env": {
    "KUBESPHERE_USERNAME": "twoja-nazwa-uzytkownika",
    "KUBESPHERE_PASSWORD": "twoje-haslo"
  },
  "inputs": {
    "username": "${KUBESPHERE_USERNAME}",
    "password": "${KUBESPHERE_PASSWORD}"
  }
}

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wprowadź szczegóły swojego serwera MCP w poniższym formacie JSON:

{
  "KubeSphere": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby “KubeSphere” zamienić na właściwą nazwę serwera MCP i podać właściwy adres URL serwera MCP.

Przegląd

Nasza opinia

KubeSphere MCP Server zapewnia solidną podstawę do zarządzania zasobami KubeSphere przez AI, z kompletnymi instrukcjami dla Claude i Cursor. Brakuje jednak dokumentacji dotyczącej szablonów promptów MCP, zasobów oraz zaawansowanych funkcji MCP (takich jak Roots i Sampling). Ogólnie projekt jest praktyczny dla podstawowych integracji, ale dalsza dokumentacja byłaby cenna.

Ocena MCP

Ocena: 6/10 — Dobra podstawowa funkcjonalność i instrukcje wdrożenia, ale ograniczona liczba szczegółów dotyczących zasobów/promptów i brak dokumentacji zaawansowanych funkcji MCP.