
Servidor MCP do Kubernetes
O Servidor MCP do Kubernetes conecta assistentes de IA a clusters Kubernetes/OpenShift, permitindo o gerenciamento programático de recursos, operações com pods ...
Integre o gerenciamento de clusters KubeSphere diretamente nos seus fluxos de IA usando o Servidor MCP KubeSphere para automação DevOps e cloud-native simplificada.
O Servidor MCP KubeSphere é um servidor Model Context Protocol (MCP) que oferece integração perfeita com as APIs do KubeSphere, permitindo que assistentes de IA e ferramentas de desenvolvimento baseadas em LLM acessem e interajam com recursos gerenciados por um cluster KubeSphere. Ao fazer a ponte entre fluxos de trabalho de IA e as capacidades de gerenciamento de recursos do KubeSphere, este servidor capacita desenvolvedores a automatizar e otimizar tarefas como gerenciamento de workspaces e clusters, provisionamento de usuários e funções, e uso de extensões. O servidor MCP oferece um conjunto de ferramentas agrupadas em quatro módulos principais—Gerenciamento de Workspaces, Gerenciamento de Clusters, Usuários e Funções, e Central de Extensões—permitindo que clientes de IA consultem, gerenciem e manipulem recursos do KubeSphere de forma eficiente para aprimorar o desenvolvimento cloud-native e fluxos DevOps.
Nenhum template de prompt explícito é mencionado nos arquivos do repositório ou documentação disponível.
Nenhum recurso MCP explícito é detalhado nos arquivos do repositório ou documentação disponível.
Nenhuma instrução de configuração para Windsurf está presente no repositório.
Certifique-se de possuir um cluster KubeSphere e gere um arquivo ksconfig
conforme descrito nos pré-requisitos.
Baixe ou construa o binário ks-mcp-server
e coloque-o no PATH do seu sistema.
Edite o arquivo de configuração MCP do Claude para incluir o Servidor MCP KubeSphere:
{
"mcpServers": {
"KubeSphere": {
"args": [
"stdio",
"--ksconfig", "<caminho absoluto do arquivo ksconfig>",
"--ks-apiserver", "<Endereço do KubeSphere>"
],
"command": "ks-mcp-server"
}
}
}
Substitua <caminho absoluto do arquivo ksconfig>
e <Endereço do KubeSphere>
pelos seus valores reais.
Reinicie o Claude e verifique a conexão.
Protegendo Chaves de API:
Armazene credenciais sensíveis, como nomes de usuário e senhas do cluster, em variáveis de ambiente e faça referência a elas na configuração conforme necessário.
Certifique-se de possuir um cluster KubeSphere válido e um arquivo ksconfig
.
Baixe ou construa o binário ks-mcp-server
.
Edite o arquivo de configuração MCP do Cursor conforme abaixo:
{
"mcpServers": {
"KubeSphere": {
"args": [
"stdio",
"--ksconfig", "<caminho absoluto do arquivo ksconfig>",
"--ks-apiserver", "<Endereço do KubeSphere>"
],
"command": "ks-mcp-server"
}
}
}
Preencha os caminhos absolutos de arquivos e endereços necessários.
Reinicie o Cursor para aplicar as alterações.
Nenhuma instrução de configuração para Cline está presente no repositório.
Armazene informações sensíveis como nomes de usuário e senhas em variáveis de ambiente ao invés de diretamente nos arquivos de configuração. Exemplo:
{
"env": {
"KUBESPHERE_USERNAME": "seu-usuario",
"KUBESPHERE_PASSWORD": "sua-senha"
},
"inputs": {
"username": "${KUBESPHERE_USERNAME}",
"password": "${KUBESPHERE_PASSWORD}"
}
}
Usando MCP no FlowHunt
Para integrar servidores MCP ao 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 servidor MCP utilizando este formato JSON:
{
"KubeSphere": {
"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 “KubeSphere” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pelo endereço do seu servidor MCP.
Seção | Disponibilidade | Detalhes/Notas |
---|---|---|
Visão Geral | ✅ | Descrição completa disponível |
Lista de Prompts | ⛔ | Nenhum template de prompt documentado |
Lista de Recursos | ⛔ | Nenhum recurso explícito listado |
Lista de Ferramentas | ✅ | Quatro módulos principais de ferramentas descritos |
Proteção de Chaves de API | ✅ | Instruções sobre variáveis de ambiente fornecidas |
Suporte a Sampling (menos relevante na avaliação) | ⛔ | Não mencionado no repositório |
O Servidor MCP KubeSphere oferece uma base sólida para o gerenciamento de recursos KubeSphere via IA, com instruções abrangentes para Claude e Cursor. No entanto, a documentação sobre templates de prompt MCP, recursos e funcionalidades avançadas de MCP (como Roots e Sampling) é limitada. No geral, é um projeto prático para necessidades básicas de integração, mas documentação adicional seria benéfica.
Possui uma LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Possui ao menos uma ferramenta | ✅ |
Número de Forks | 4 |
Número de Estrelas | 9 |
Avaliação: 6/10 — Boa funcionalidade básica e instruções de configuração, mas detalhes limitados sobre recursos/prompts e ausência de documentação sobre funcionalidades MCP avançadas.
O Servidor MCP KubeSphere é um servidor Model Context Protocol que permite que clientes de IA e ferramentas de desenvolvimento acessem e gerenciem recursos do cluster KubeSphere, automatizando tarefas como gerenciamento de workspaces, clusters, usuários e extensões.
Você pode automatizar a criação e o gerenciamento de workspaces, monitorar e gerenciar clusters, provisionar usuários e funções, e gerenciar extensões do KubeSphere—tudo a partir dos seus fluxos de trabalho orientados por IA.
Armazene informações sensíveis como nomes de usuário e senhas em variáveis de ambiente e faça referência a elas nos seus arquivos de configuração, em vez de armazená-las em texto plano.
O servidor fornece quatro módulos de ferramentas: Gerenciamento de Workspaces, Gerenciamento de Clusters, Usuários e Funções, e Central de Extensões.
Sim. Adicione o componente MCP ao seu fluxo, configure o servidor KubeSphere com o JSON apropriado e conecte-o ao seu agente de IA para capacidades completas de gerenciamento dentro do FlowHunt.
Automatize o gerenciamento de recursos do KubeSphere em seus fluxos de trabalho de IA com o Servidor MCP KubeSphere. Aumente a produtividade em operações de workspace, cluster, usuário e extensões.
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