Helm Chart CLI MCP Server

Ce face serverul “Helm Chart CLI” MCP?

Helm Chart CLI MCP Server oferă o punte între asistenții AI și managerul de pachete Helm pentru Kubernetes. Acest server MCP permite asistenților AI să interacționeze cu Helm folosind cereri în limbaj natural, automatizând fluxuri de lucru Helm precum instalarea chart-urilor, gestionarea depozitelor și executarea diverselor comenzi Helm. Prin expunerea capabilităților Helm prin Model Context Protocol, oferă dezvoltatorilor și echipelor de operațiuni posibilitatea de a interoga, gestiona și controla implementările de aplicații Kubernetes mai eficient. Serverul îmbunătățește fluxurile de dezvoltare permițând ca sarcini precum crearea chart-urilor, validarea chart-urilor, gestionarea depozitelor și completarea automată a comenzilor să fie efectuate programatic sau prin interacțiuni bazate pe AI.

Listă de Prompts

Niciun șablon de prompt nu a fost menționat în documentația sau codul disponibil.

Listă de Resurse

Nu au fost descrise resurse MCP explicite în documentația sau codul disponibil.

Listă de Unelte

• helm_completion
  Generează scripturi de completare automată pentru diverse shell-uri (bash, fish, powershell, zsh).
• helm_create
  Creează un chart Helm nou cu un nume specificat și opțional un șablon de pornire.
• helm_lint
  Rulează teste de verificare pe un chart pentru a se asigura că este corect creat.

Exemple de utilizare ale acestui server MCP

• Creare automată de chart-uri
  Dezvoltatorii pot solicita generarea programatică de chart-uri Helm, simplificând procesul de configurare a implementărilor Kubernetes.
• Validare chart prin Linting
  Asistenții AI pot folosi unealta de linting pentru a valida automat corectitudinea chart-urilor, reducând erorile manuale și îmbunătățind fiabilitatea implementărilor.
• Asistență la completarea automată pentru shell
  Oferă scripturi de completare automată specifice shell-ului pentru a eficientiza folosirea Helm în linia de comandă și a crește productivitatea dezvoltatorilor.
• Integrare cu asistenți AI
  Permite agenților AI să gestioneze direct operațiuni Helm, sprijinind DevOps conversațional și reducând schimbarea de context.
• Gestionare de depozite și chart-uri
  (Presupus din operațiuni Helm obișnuite, dar nu este listat explicit la unelte—limitat la ceea ce este documentat.)

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că ai instalat Python 3.8+ și Helm CLI.
2. Clonează depozitul:

   git clone https://github.com/modelcontextprotocol/servers.git
   cd src/helm
   

3. Instalează dependențele și rulează:

   uv venv
   source .venv/Scripts/Activate.ps1
   uv pip install -e .
   mcp-server-helm
   

4. Adaugă serverul MCP în configurația Windsurf:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

5. Salvează, repornește Windsurf și verifică conexiunea.

Exemplu de securizare a cheilor API

{
  "mcpServers": {
    "helm-chart-cli": {
      "command": "mcp-server-helm",
      "args": [],
      "env": {
        "API_KEY": "${HELM_MCP_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${HELM_MCP_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Asigură-te că ai instalat Python 3.8+ și Helm CLI.
2. Clonează și configurează ca mai sus.
3. Editează configurația Claude:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Salvează și repornește Claude. Confirmă înregistrarea serverului.

Cursor

1. Instalează Python 3.8+ și Helm CLI.
2. Clonează, instalează și pornește serverul MCP ca mai sus.
3. Adaugă în config-ul Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Salvează și repornește Cursor. Testează conexiunea.

Cline

1. Asigură-te de cerințele prealabile și clonează/configurează ca mai sus.
2. Adaugă serverul MCP în configurația Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

3. Salvează, repornește Cline și verifică.

Cum să utilizezi acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și a o conecta la agentul AI:

Fă clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP din sistem, introdu detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

{
  "helm-chart-cli": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Odată configurat, agentul AI poate folosi acest MCP ca unealtă cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “helm-chart-cli” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău MCP.

Prezentare generală

Pe baza celor de mai sus, Helm Chart CLI MCP Server oferă suport solid pentru unelte și instrucțiuni clare de configurare, dar nu are liste explicite de resurse sau prompts, precum și documentație pentru Roots sau sampling. Documentația este practică și orientată către utilizatorii tehnici.

Scor MCP

Evaluare:
Această implementare de server MCP este practică și bine documentată pentru expunerea uneltelor și configurare, dar îi lipsesc primitivele complete MCP resource/prompt și documentația pentru funcționalități avansate. Ar primi un 6/10—solidă pentru uz practic, dar nu la fel de completă ca cele mai bune exemple.