mcp-k8s-go Servidor MCP

O que faz o servidor MCP “mcp-k8s-go”?

O mcp-k8s-go MCP Server é uma implementação em Golang do Model Context Protocol (MCP) projetada para conectar assistentes de IA a clusters Kubernetes. Ele atua como middleware entre agentes de IA e as APIs do Kubernetes, permitindo que fluxos de trabalho orientados por IA interajam programaticamente com recursos do Kubernetes. Ao expor operações do cluster e dados contextuais, o mcp-k8s-go possibilita tarefas como consultar o status do cluster, gerenciar deployments, inspecionar pods e muito mais — tudo através de uma interface MCP padronizada. Isso aumenta muito a produtividade dos desenvolvedores ao permitir que assistentes de IA automatizem, monitorem e gerenciem ambientes Kubernetes de forma fluida, tornando as operações cloud-native mais acessíveis e eficientes.

Lista de Prompts

Não há templates de prompts mencionados na documentação ou base de código disponível.

Lista de Recursos

Não há recursos explícitos descritos na documentação ou base de código disponível.

Lista de Ferramentas

Não há definições detalhadas de ferramentas diretamente expostas no código ou documentação acessível.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Gerenciamento de Cluster Kubernetes
  Desenvolvedores podem automatizar tarefas rotineiras como escalar deployments, rolling updates e monitoramento de pods usando assistentes de IA conectados via o servidor MCP.
• Insights de Cluster com IA
  Assistentes de IA podem fornecer insights em tempo real sobre a saúde do cluster, utilização de recursos e diagnóstico de erros consultando a API do Kubernetes através do mcp-k8s-go.
• Resolução Automatizada de Problemas
  Permite que fluxos de trabalho baseados em IA detectem e, potencialmente, corrijam problemas comuns no cluster ao se integrarem ao servidor.
• Automação Avançada de DevOps
  Utilize o servidor MCP como ponte para pipelines CI/CD orientados por IA e fluxos operacionais em ambientes Kubernetes.
• Mediação de Acesso Seguro
  O servidor pode agir como gateway controlado, permitindo que apenas agentes de IA autorizados executem ações no cluster Kubernetes.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que os pré-requisitos, como Node.js e Docker, estejam instalados.
2. Abra o arquivo de configuração do Windsurf (geralmente windsurf.config.json).
3. Adicione o servidor MCP mcp-k8s-go à seção mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-k8s-go": {
         "command": "npx",
         "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique a configuração checando os logs do servidor ou realizando uma conexão de teste.

Protegendo chaves de API
Use variáveis de ambiente para armazenar credenciais sensíveis:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-k8s-go": {
      "command": "npx",
      "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/caminho/para/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Certifique-se de que os pré-requisitos estejam instalados.
2. Abra o arquivo de configuração do Claude.
3. Adicione o servidor mcp-k8s-go:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-k8s-go": {
         "command": "npx",
         "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salve e reinicie o Claude.
5. Confirme a disponibilidade do servidor pela interface do Claude.

Protegendo chaves de API

{
  "mcpServers": {
    "mcp-k8s-go": {
      "command": "npx",
      "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/caminho/para/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Instale os pré-requisitos.
2. Edite o arquivo de configurações do Cursor.
3. Adicione a entrada do servidor MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-k8s-go": {
         "command": "npx",
         "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salve as alterações e reinicie o Cursor.
5. Valide verificando a conectividade com o servidor MCP.

Protegendo chaves de API

{
  "mcpServers": {
    "mcp-k8s-go": {
      "command": "npx",
      "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/caminho/para/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Certifique-se de que todas as dependências estejam instaladas.
2. Abra o arquivo de configuração do Cline.
3. Adicione a seguinte configuração do servidor MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-k8s-go": {
         "command": "npx",
         "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Salve o arquivo e reinicie o Cline.
5. Teste o servidor pela interface do Cline.

Protegendo chaves de API

{
  "mcpServers": {
    "mcp-k8s-go": {
      "command": "npx",
      "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/caminho/para/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Como usar este MCP dentro de 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 usando este formato JSON:

{
  "mcp-k8s-go": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seudominio.example/caminhoparamcp/url"
  }
}

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

Visão Geral

Com base nas informações disponíveis, o servidor mcp-k8s-go MCP fornece uma interface Kubernetes via MCP, mas carece de documentação explícita para prompts, recursos e sampling. As orientações de configuração e segurança são claras. Eu avaliaria este servidor MCP com 5/10 para usabilidade geral e completude de documentação, principalmente devido à ausência de detalhes sobre recursos e ferramentas específicas do MCP.

Pontuação MCP