Ce face serverul “Kubernetes” MCP?

Serverul Kubernetes MCP acționează ca o punte între asistenții AI și clusterele Kubernetes, permițând automatizare și management al resurselor Kubernetes coordonate de AI. Expunând comenzile de management Kubernetes prin Model Context Protocol (MCP), acest server oferă dezvoltatorilor și agenților AI posibilitatea de a efectua sarcini precum implementarea aplicațiilor, scalarea serviciilor și monitorizarea sănătății clusterului. Odată integrat, utilizatorii pot interacționa programatic cu clusterele Kubernetes, pot executa sarcini administrative comune și pot optimiza fluxurile DevOps prin limbaj natural sau prompturi generate de AI. Această interfață puternică crește productivitatea dezvoltării, suportă scenarii complexe de automatizare și oferă un mod standardizat pentru ca sistemele AI să interacționeze cu infrastructura Kubernetes.

Listă de prompturi

Niciun șablon de prompt nu este menționat în documentația disponibilă.

Listă de resurse

Nu sunt descrise resurse explicite în documentația sau fișierele repository disponibile.

Listă de unelte

Nu sunt enumerate unelte specifice în documentația sau codul serverului.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Management cluster Kubernetes: Automatizează scalarea, implementarea și configurarea aplicațiilor în cadrul clusterelor Kubernetes, reducând munca manuală DevOps.
• Monitorizare resurse: Permite asistenților AI să interogheze statusul pod-urilor, serviciilor și nodurilor, oferind verificări de sănătate și raportări în timp real.
• Rollout-uri automate: Utilizează comenzi conduse de AI pentru a declanșa actualizări sau reveniri la versiuni anterioare ale deployment-urilor, asigurând lansări de aplicații controlate și fără întreruperi.
• Management configurații: Gestionează și actualizează definițiile resurselor Kubernetes (manifeste YAML) direct prin interfețele AI, îmbunătățind consistența și controlul configurațiilor.
• Răspuns la incidente: Permite diagnosticarea rapidă și remedierea problemelor clusterului prin scripturi automate sau comenzi generate de AI, minimizând timpii de nefuncționare.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că Node.js și Bun sunt instalate pe sistemul tău.
2. Deschide fișierul de configurare al Windsurf (de obicei windsurf.config.json).
3. Adaugă Kubernetes MCP Server la obiectul mcpServers:

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

4. Salvează fișierul de configurare și repornește Windsurf.
5. Verifică din interfața Windsurf dacă serverul Kubernetes MCP rulează.

Exemplu de securizare chei API:

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/cale/catre/kubeconfig"
      },
      "inputs": {
        "cluster": "numele-clusterului-tău"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Instalează Node.js și Bun ca prerechizite.
2. Deschide fișierul de configurare Claude.
3. Adaugă MCP Server:

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

4. Salvează și repornește Claude.
5. Confirmă accesibilitatea MCP Server în Claude.

Cursor

1. Asigură-te că Node.js și Bun sunt instalate.
2. Editează configurația Cursor (de ex., cursor.config.json).
3. Integrează MCP Server astfel:

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

4. Salvează și repornește Cursor.
5. Verifică statusul MCP Server în Cursor.

Cline

1. Instalează Node.js și Bun.
2. Localizează fișierul de configurare Cline.
3. Adaugă Kubernetes MCP Server:

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

4. Salvează modificările și repornește Cline.
5. Validează conectivitatea la MCP Server.

Notă: Pentru toate platformele, securizează accesul la clusterul Kubernetes specificând calea KUBECONFIG prin obiectul env din configurație. Folosește variabile de mediu pentru secrete (token-uri API, căi kubeconfig) în loc să le pui direct în JSON.

Cum să folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, adaugă componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul AI:

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

{
  "kubernetes-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca unealtă, având acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să înlocuiești “kubernetes-mcp” cu numele real al serverului tău MCP și URL-ul cu URL-ul serverului tău MCP.

Prezentare generală

Între aceste două tabele, aș acorda acestui server MCP un scor de 5/10: oferă o integrare valoroasă și binecunoscută (management Kubernetes), este open-source și popular, dar îi lipsește documentația detaliată privind șabloanele de prompt, resursele explicite și lista de unelte.

Scor MCP