Servidor MCP KubeSphere

O que faz o Servidor “KubeSphere” MCP?

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.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt explícito é mencionado nos arquivos do repositório ou documentação disponível.

Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito é detalhado nos arquivos do repositório ou documentação disponível.

Lista de Ferramentas

• Gerenciamento de Workspaces
  Ferramentas para gerenciar workspaces no ambiente KubeSphere, como criar, listar ou excluir workspaces.
• Gerenciamento de Clusters
  Ferramentas que permitem o gerenciamento de clusters Kubernetes, incluindo consulta de status ou configurações de clusters.
• Usuários e Funções
  Ferramentas para gerenciar contas de usuário e funções, como adicionar usuários, atribuir funções ou obter informações de usuários.
• Central de Extensões
  Ferramentas para interação com a Central de Extensões do KubeSphere, possibilitando o gerenciamento e integração de recursos ou plugins adicionais.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Automação de Workspaces
  Agentes de IA podem automatizar a criação, exclusão ou modificação de workspaces em um cluster KubeSphere, economizando tempo dos desenvolvedores em tarefas rotineiras de configuração.
• Monitoramento e Gerenciamento de Clusters
  Desenvolvedores podem usar IA para monitorar a saúde do cluster, buscar configurações ou acionar ações em nível de cluster programaticamente.
• Provisionamento de Usuários e Funções
  Otimize o onboarding e o controle de acesso provisionando automaticamente usuários e configurando funções através de fluxos MCP.
• Gerenciamento de Extensões
  Gerencie facilmente extensões do KubeSphere, permitindo a integração dinâmica de novos recursos à plataforma sem intervenção manual.
• Integração em Fluxos DevOps
  O servidor MCP permite que ferramentas de IA incorporem o gerenciamento de recursos do KubeSphere em pipelines DevOps abrangentes, aprimorando automação e consistência.

Como configurar

Windsurf

Nenhuma instrução de configuração para Windsurf está presente no repositório.

Claude

1. Certifique-se de possuir um cluster KubeSphere e gere um arquivo ksconfig conforme descrito nos pré-requisitos.

2. Baixe ou construa o binário ks-mcp-server e coloque-o no PATH do seu sistema.

3. 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"
       }
     }
   }
   

4. Substitua <caminho absoluto do arquivo ksconfig> e <Endereço do KubeSphere> pelos seus valores reais.

5. 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.

Cursor

1. Certifique-se de possuir um cluster KubeSphere válido e um arquivo ksconfig.

2. Baixe ou construa o binário ks-mcp-server.

3. 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"
       }
     }
   }
   

4. Preencha os caminhos absolutos de arquivos e endereços necessários.

5. Reinicie o Cursor para aplicar as alterações.

Cline

Nenhuma instrução de configuração para Cline está presente no repositório.

Nota sobre Proteção de Chaves de API

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}"
  }
}

Como usar este MCP em fluxos

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.

Visão Geral

Nossa opinião

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.

Pontuação MCP

Avaliação: 6/10 — Boa funcionalidade básica e instruções de configuração, mas detalhes limitados sobre recursos/prompts e ausência de documentação sobre funcionalidades MCP avançadas.