mcp-k8s-go MCP Server

Co robi serwer “mcp-k8s-go” MCP?

mcp-k8s-go MCP Server to implementacja Model Context Protocol (MCP) napisana w Golang, zaprojektowana do łączenia asystentów AI z klastrami Kubernetes. Działa jako pośrednik pomiędzy agentami AI a API Kubernetes, umożliwiając programową interakcję przepływów pracy opartych na AI z zasobami Kubernetes. Udostępniając operacje na klastrze i dane kontekstowe, mcp-k8s-go pozwala na wykonywanie takich zadań jak sprawdzanie statusu klastra, zarządzanie wdrożeniami, inspekcję podów i wiele więcej — wszystko przez zunifikowany interfejs MCP. Znacząco zwiększa to produktywność deweloperów, umożliwiając asystentom AI automatyzację, monitorowanie i zarządzanie środowiskami Kubernetes w sposób płynny, czyniąc operacje cloud-native bardziej dostępnymi i wydajnymi.

Lista promptów

W dostępnej dokumentacji ani kodzie nie wspomniano o szablonach promptów.

Lista zasobów

W dostępnej dokumentacji ani kodzie nie opisano jawnie żadnych zasobów.

Lista narzędzi

W dokumentacji ani kodzie nie zdefiniowano bezpośrednio szczegółowych narzędzi.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Zarządzanie klastrem Kubernetes
  Programiści mogą automatyzować rutynowe zadania, takie jak skalowanie wdrożeń, aktualizacje rolling oraz monitorowanie statusu podów, korzystając z asystentów AI połączonych przez serwer MCP.
• Wgląd w klaster oparty na AI
  Asystenci AI mogą zapewniać w czasie rzeczywistym wgląd w kondycję klastra, wykorzystanie zasobów i diagnostykę błędów, pobierając informacje z API Kubernetes przez mcp-k8s-go.
• Automatyczne rozwiązywanie problemów
  Pozwól na to, by przepływy pracy sterowane przez AI wykrywały i potencjalnie usuwały popularne problemy klastra poprzez integrację z serwerem.
• Ulepszona automatyzacja DevOps
  Wykorzystaj serwer MCP jako pomost dla pipeline’ów CI/CD sterowanych przez AI oraz operacyjnych przepływów pracy w środowiskach Kubernetes.
• Bezpieczna mediacja dostępu
  Serwer może działać jako kontrolowana brama, umożliwiając tylko autoryzowanym agentom AI wykonywanie operacji na klastrze Kubernetes.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane wymagane narzędzia, takie jak Node.js i Docker.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf (zazwyczaj windsurf.config.json).
3. Dodaj serwer mcp-k8s-go MCP do sekcji mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-k8s-go": {
         "command": "npx",
         "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj konfigurację, sprawdzając logi serwera lub wykonując testowe połączenie.

Zabezpieczanie kluczy API
Do przechowywania wrażliwych poświadczeń użyj zmiennych środowiskowych:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-k8s-go": {
      "command": "npx",
      "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/ścieżka/do/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Upewnij się, że wymagane narzędzia są zainstalowane.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Claude.
3. Dodaj serwer mcp-k8s-go:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-k8s-go": {
         "command": "npx",
         "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj Claude.
5. Potwierdź dostępność serwera przez interfejs Claude.

Zabezpieczanie kluczy API

{
  "mcpServers": {
    "mcp-k8s-go": {
      "command": "npx",
      "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/ścieżka/do/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Zainstaluj wymagane narzędzia.
2. Edytuj plik ustawień Cursor.
3. Dodaj wpis serwera MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-k8s-go": {
         "command": "npx",
         "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cursor.
5. Zweryfikuj połączenie z serwerem MCP.

Zabezpieczanie kluczy API

{
  "mcpServers": {
    "mcp-k8s-go": {
      "command": "npx",
      "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/ścieżka/do/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Upewnij się, że wszystkie zależności są zainstalowane.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Cline.
3. Dodaj następującą konfigurację serwera MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-k8s-go": {
         "command": "npx",
         "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Zapisz plik i zrestartuj Cline.
5. Przetestuj serwer przez interfejs Cline.

Zabezpieczanie kluczy API

{
  "mcpServers": {
    "mcp-k8s-go": {
      "command": "npx",
      "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/ścieżka/do/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Jak używać tego MCP w flowach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie pracy FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wprowadź dane serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "mcp-k8s-go": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po poprawnej konfiguracji agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia mającego dostęp do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, by zamienić “mcp-k8s-go” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP i zastąpić URL własnym adresem serwera MCP.

Przegląd

Na podstawie dostępnych informacji, serwer mcp-k8s-go MCP udostępnia interfejs Kubernetes przez MCP, ale nie posiada jawnej dokumentacji dotyczącej promptów, zasobów czy samplingu. Instrukcje dotyczące konfiguracji i bezpieczeństwa są jasne. Oceniałbym ten serwer MCP na 5/10 pod względem ogólnej użyteczności i kompletności dokumentacji, głównie z powodu brakujących szczegółów o MCP-specyficznych zasobach i narzędziach.

Ocena MCP