Integração do Servidor MCP para Kubernetes

O que faz o Servidor MCP para “Kubernetes”?

O Servidor MCP para Kubernetes atua como uma ponte entre assistentes de IA e clusters Kubernetes, permitindo automação e gerenciamento de recursos Kubernetes orientados por IA. Ao expor comandos de gerenciamento do Kubernetes por meio do Model Context Protocol (MCP), este servidor capacita desenvolvedores e agentes de IA a executar tarefas como implantar aplicações, escalar serviços e monitorar a saúde do cluster. Com sua integração, os usuários podem interagir com clusters Kubernetes de forma programática, executar tarefas administrativas comuns e agilizar fluxos de trabalho DevOps via linguagem natural ou prompts orientados por IA. Essa interface poderosa aumenta a produtividade do desenvolvimento, suporta cenários de automação complexos e fornece uma maneira padronizada para sistemas de IA interagirem com a infraestrutura Kubernetes.

Lista de Prompts

Nenhum modelo de prompt é mencionado na documentação disponível.

Lista de Recursos

Nenhum recurso explícito é descrito na documentação disponível ou em arquivos do repositório.

Lista de Ferramentas

Nenhuma ferramenta específica é listada na documentação disponível ou no código do servidor.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Gerenciamento de Clusters Kubernetes: Automatize o escalonamento, implantação e configuração de aplicações dentro dos clusters Kubernetes, reduzindo o trabalho manual de DevOps.
• Monitoramento de Recursos: Permita que assistentes de IA consultem o status de pods, serviços e nós, possibilitando verificações de saúde em tempo real e geração de relatórios.
• Rollouts Automatizados: Use comandos orientados por IA para acionar atualizações contínuas (rolling updates) ou rollbacks de deploys, garantindo releases de aplicações controladas e sem interrupções.
• Gerenciamento de Configuração: Gerencie e atualize definições de recursos Kubernetes (manifests YAML) diretamente pelas interfaces de IA, aprimorando a consistência e o controle das configurações.
• Resposta a Incidentes: Permita diagnósticos e correções rápidas de problemas no cluster via scripts automatizados ou comandos gerados por IA, minimizando o tempo de indisponibilidade.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que Node.js e Bun estão instalados no seu sistema.
2. Abra o arquivo de configuração do Windsurf (normalmente windsurf.config.json).
3. Adicione o Servidor MCP para Kubernetes ao objeto mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salve o arquivo de configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique se o Servidor MCP para Kubernetes está rodando pela interface do Windsurf.

Exemplo de Proteção de Chaves de API:

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/kubeconfig"
      },
      "inputs": {
        "cluster": "nome-do-seu-cluster"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Instale Node.js e Bun como pré-requisitos.
2. Abra o arquivo de configuração do Claude.
3. Adicione o Servidor MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salve e reinicie o Claude.
5. Confirme que o Servidor MCP está acessível no Claude.

Cursor

1. Certifique-se de que Node.js e Bun estão instalados.
2. Edite a configuração do Cursor (por exemplo, cursor.config.json).
3. Integre o Servidor MCP conforme abaixo:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salve e reinicie o Cursor.
5. Verifique o status do Servidor MCP no Cursor.

Cline

1. Instale Node.js e Bun.
2. Localize o arquivo de configuração do Cline.
3. Adicione o Servidor MCP para Kubernetes:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salve as alterações e reinicie o Cline.
5. Valide a conectividade com o Servidor MCP.

Nota: Para todas as plataformas, proteja o acesso ao seu cluster Kubernetes especificando o caminho do KUBECONFIG via o objeto env na configuração. Mantenha segredos (tokens de API, caminhos do kubeconfig) em variáveis de ambiente em vez de JSON puro.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho 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 do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP neste formato JSON:

{
  "kubernetes-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seumcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Depois de 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 “kubernetes-mcp” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Entre essas duas tabelas, eu avaliaria este servidor MCP como 5/10: Ele fornece uma integração conhecida e valiosa (gerenciamento de Kubernetes), é open-source e popular, mas carece de documentação detalhada sobre modelos de prompt, recursos explícitos e listagem de ferramentas.

Pontuação MCP