Helm Chart CLI MCP Server

O que faz o servidor MCP “Helm Chart CLI”?

O Helm Chart CLI MCP Server fornece uma ponte entre assistentes de IA e o gerenciador de pacotes Helm para Kubernetes. Este servidor MCP permite que assistentes de IA interajam com o Helm usando solicitações em linguagem natural, automatizando fluxos de trabalho comuns do Helm, como instalação de charts, gerenciamento de repositórios e execução de diversos comandos Helm. Ao expor as capacidades do Helm através do Model Context Protocol, ele capacita equipes de desenvolvimento e operações a consultar, gerenciar e controlar implantações de aplicações Kubernetes de forma mais eficiente. O servidor aprimora fluxos de trabalho permitindo que tarefas como criação de charts, linting, gerenciamento de repositórios e autocompletar comandos sejam realizadas de forma programática ou via interações orientadas por IA.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt foi mencionado na documentação ou código disponível.

Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito foi descrito na documentação ou código disponível.

Lista de Ferramentas

• helm_completion
  Gera scripts de autocompletar para vários shells (bash, fish, powershell, zsh).
• helm_create
  Cria um novo chart Helm com um nome especificado e template inicial opcional.
• helm_lint
  Executa testes de verificação em um chart para garantir que está bem-formado.

Casos de Uso deste MCP Server

• Criação Automatizada de Charts
  Desenvolvedores podem solicitar novos charts Helm de forma programática, agilizando o processo de preparação de deploys em Kubernetes.
• Validação de Charts via Linting
  Assistentes de IA podem invocar a ferramenta de linting para validar automaticamente a correção dos charts, reduzindo erros manuais e melhorando a confiabilidade dos deploys.
• Assistência de Autocompletar para Shell
  Fornece scripts de autocompletar específicos para shell, otimizando o uso do Helm na linha de comando e aumentando a produtividade do desenvolvedor.
• Integração com Assistentes de IA
  Permite que agentes com IA gerenciem operações Helm diretamente, suportando DevOps conversacional e reduzindo trocas de contexto.
• Gerenciamento de Repositórios e Charts
  (Pressuposto a partir de operações típicas do Helm, mas não listado explicitamente nas ferramentas—limite-se ao que está documentado.)

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que o Python 3.8+ e o Helm CLI estejam instalados.
2. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/modelcontextprotocol/servers.git
   cd src/helm
   

3. Instale as dependências e execute:

   uv venv
   source .venv/Scripts/Activate.ps1
   uv pip install -e .
   mcp-server-helm
   

4. Adicione o MCP server à sua configuração do Windsurf:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

5. Salve, reinicie o Windsurf e verifique a conexão.

Exemplo de Proteção de Chaves de API

{
  "mcpServers": {
    "helm-chart-cli": {
      "command": "mcp-server-helm",
      "args": [],
      "env": {
        "API_KEY": "${HELM_MCP_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${HELM_MCP_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Certifique-se dos pré-requisitos: Python 3.8+ e Helm CLI instalados.
2. Clone e configure conforme acima.
3. Edite sua configuração do Claude:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Salve e reinicie o Claude. Confirme o registro do servidor.

Cursor

1. Instale o Python 3.8+ e o Helm CLI.
2. Clone, instale e inicie o MCP server conforme acima.
3. Adicione à configuração do Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Salve e reinicie o Cursor. Teste a conexão.

Cline

1. Certifique-se dos pré-requisitos e clone/configure como acima.
2. Adicione o MCP server à configuração do Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

3. Salve, reinicie o Cline e verifique.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP no seu fluxo FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu MCP server utilizando o seguinte formato JSON:

{
  "helm-chart-cli": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “helm-chart-cli” para o nome real do seu MCP server e substituir a URL pela URL do seu MCP.

Visão Geral

Com base no exposto, o Helm Chart CLI MCP Server oferece um bom suporte a ferramentas e instruções claras de configuração, mas carece de listas explícitas de recursos e prompts, assim como documentação sobre Roots ou amostragem. A documentação é prática e focada, sendo adequada para usuários técnicos.

Pontuação MCP

Avaliação:
Esta implementação de MCP server é prática e bem documentada para exposição de ferramentas e configuração, mas não possui primitivos completos de recurso/prompt MCP e documentação de recursos avançados. Receberia uma nota 6/10—sólida para uso prático, mas não tão completa em recursos quanto os melhores exemplos.