O que faz o Servidor MCP “k8s-multicluster-mcp”?

O k8s-multicluster-mcp Servidor MCP é uma aplicação Model Context Protocol (MCP) projetada para facilitar operações Kubernetes em múltiplos clusters. Através do uso de múltiplos arquivos kubeconfig, este servidor oferece uma API padronizada que permite a usuários e assistentes de IA interagirem com diversos clusters Kubernetes simultaneamente. Isso aprimora fluxos de desenvolvimento e operação ao suportar tarefas como gerenciamento de recursos, consulta de status dos clusters e comparações entre clusters. O servidor é especialmente útil para equipes que gerenciam ambientes complexos, oferecendo gerenciamento centralizado e troca de contexto fluida entre clusters de desenvolvimento, homologação e produção a partir de uma única interface.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt específico é mencionado no repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito está documentado no repositório.

Lista de Ferramentas

Nenhuma lista explícita de ferramentas é fornecida no server.py ou na documentação. Porém, a função principal da aplicação é permitir operações Kubernetes como gerenciamento de recursos e troca de contexto entre clusters.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Gerenciamento Multi-Cluster: Gerenciamento centralizado de múltiplos ambientes Kubernetes (ex: desenvolvimento, homologação, produção) a partir de uma só interface, melhorando a eficiência operacional.
• Troca de Contexto: Mude facilmente entre clusters Kubernetes especificando o parâmetro de contexto apropriado, reduzindo o trabalho manual de configuração.
• Comparações entre Clusters: Compare recursos, status e configurações entre diferentes clusters, auxiliando na identificação de divergências de configuração ou inconsistências.
• Gerenciamento Unificado de Recursos: Realize tarefas de gerenciamento de recursos (deploy, escalonamento, atualizações) em vários clusters sem precisar trocar manualmente os kubeconfigs.
• Acesso Centralizado para Equipes: Equipes podem colaborar e acessar todos os clusters Kubernetes com segurança via uma interface MCP única, otimizando fluxos de trabalho.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de ter Python 3.8+ e pip instalados.
2. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/razvanmacovei/k8s-multicluster-mcp.git
   cd k8s-multicluster-mcp
   

3. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt
   

4. Coloque seus arquivos kubeconfig em um diretório e defina a variável de ambiente KUBECONFIG_DIR.
5. Edite a configuração do seu servidor MCP Windsurf (ex: config.json):

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes": {
         "command": "python3",
         "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
         "env": {
           "KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
         }
       }
     }
   }
   

6. Salve o arquivo e reinicie o Windsurf. Verifique se o servidor está rodando.

Claude

1. Siga os pré-requisitos e etapas de instalação acima.
2. Para instalação automática via Smithery:

   npx -y @smithery/cli install @razvanmacovei/k8s-multicluster-mcp --client claude
   

3. Configure o config.json para o seu Claude Desktop:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes": {
         "command": "python3",
         "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
         "env": {
           "KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
         }
       }
     }
   }
   

4. Salve e reinicie o Claude Desktop.

Cursor

1. Complete as etapas de clonagem e instalação acima.
2. Adicione à configuração do Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes": {
         "command": "python3",
         "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
         "env": {
           "KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
         }
       }
     }
   }
   

3. Salve e reinicie o Cursor.

Cline

1. Complete as etapas de clonagem e instalação acima.
2. Adicione à configuração do Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes": {
         "command": "python3",
         "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
         "env": {
           "KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
         }
       }
     }
   }
   

3. Salve e reinicie o Cline.

Protegendo as Chaves de API:

• Coloque informações sensíveis como chaves de API ou kubeconfigs em variáveis de ambiente.
• Exemplo de configuração:

  {
    "mcpServers": {
      "kubernetes": {
        "command": "python3",
        "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
        "env": {
          "KUBECONFIG_DIR": "/secure/path",
          "KUBE_API_KEY": "${KUBE_API_KEY}"
        },
        "inputs": {
          "kube_api_key": {
            "type": "env",
            "env": "KUBE_API_KEY"
          }
        }
      }
    }
  }
  

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo no 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 servidor MCP utilizando este formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta, com acesso a todas suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “k8s-multicluster-mcp” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela do seu próprio servidor MCP.

Visão geral

Notas adicionais:

• Suporte a Roots: Não mencionado
• Suporte a Sampling: Não mencionado

Com base nas informações fornecidas e disponíveis no repositório, o k8s-multicluster-mcp é um servidor MCP especializado para operações multi-cluster Kubernetes. Contudo, faltam detalhes em áreas como prompts, recursos explícitos e documentação de ferramentas, o que limita sua pontuação quanto à completude e usabilidade.

Pontuação MCP

Avaliação geral: 4/10

Embora o servidor cumpra uma função única e valiosa (gerenciamento multi-cluster Kubernetes via MCP), falta documentação sobre templates de prompt, definições explícitas de recursos e ferramentas, e licenciamento. Isso limita sua utilidade atual para utilização MCP mais ampla e adoção por desenvolvedores.