KubeSphere MCP Server

Ce face serverul “KubeSphere” MCP?

Serverul KubeSphere MCP este un server Model Context Protocol (MCP) care oferă integrare fără întreruperi cu API-urile KubeSphere, permițând asistenților AI și instrumentelor de dezvoltare bazate pe LLM să acceseze și să interacționeze cu resursele gestionate de un cluster KubeSphere. Conectând fluxurile AI cu capacitățile de management ale resurselor din KubeSphere, acest server le permite dezvoltatorilor să automatizeze și să eficientizeze sarcini precum managementul spațiilor de lucru și al clusterelor, provisionarea utilizatorilor și rolurilor, precum și lucrul cu extensii. Serverul MCP oferă un set de instrumente grupate în patru module principale — Management Workspace, Management Cluster, Utilizatori și Roluri, și Centrul de Extensii — permițând clienților AI să interogheze, să gestioneze și să manipuleze eficient resursele KubeSphere pentru a îmbunătăți dezvoltarea cloud-native și fluxurile DevOps.

Lista de Prompt-uri

Nu există șabloane de prompt explicit menționate în fișierele sau documentația repo-ului disponibil.

Lista de Resurse

Nu sunt detaliate resurse MCP explicite în fișierele sau documentația repo-ului disponibil.

Lista de Instrumente

• Management Workspace
  Instrumente pentru gestionarea spațiilor de lucru în mediul KubeSphere, cum ar fi crearea, listarea sau ștergerea workspace-urilor.
• Management Cluster
  Instrumente care permit managementul clusterelor Kubernetes, inclusiv interogarea statusului clusterului sau a configurațiilor acestuia.
• Utilizatori și Roluri
  Instrumente pentru gestionarea conturilor de utilizatori și a rolurilor, cum ar fi adăugarea de utilizatori, alocarea de roluri sau obținerea informațiilor despre utilizatori.
• Centrul de Extensii
  Instrumente pentru a interacționa cu Centrul de Extensii KubeSphere, permițând managementul și integrarea de funcționalități sau pluginuri suplimentare.

Exemple de utilizare ale acestui server MCP

• Automatizare Workspace
  Agenții AI pot automatiza crearea, ștergerea sau modificarea spațiilor de lucru într-un cluster KubeSphere, economisind timp dezvoltatorilor pentru sarcinile repetitive de configurare.
• Monitorizare și management cluster
  Dezvoltatorii pot utiliza AI pentru a monitoriza starea clusterului, a prelua configurații sau a declanșa acțiuni la nivel de cluster programatic.
• Provisionare utilizatori și roluri
  Simplifică onboarding-ul și controlul accesului prin provisionarea automată a utilizatorilor și configurarea rolurilor acestora prin fluxuri MCP.
• Management extensii
  Gestionezi cu ușurință extensiile KubeSphere, permițând integrarea dinamică a noilor capabilități în platformă fără intervenție manuală.
• Integrare în fluxuri DevOps
  Serverul MCP permite instrumentelor AI să integreze managementul resurselor KubeSphere în pipeline-urile DevOps, sporind automatizarea și consistența.

Cum se configurează

Windsurf

Nu există instrucțiuni de configurare pentru Windsurf în depozit.

Claude

1. Asigură-te că ai un cluster KubeSphere și generează un fișier ksconfig conform cerințelor preliminare.

2. Descarcă sau construiește binarul ks-mcp-server și pune-l în calea de sistem.

3. Editează fișierul de configurare MCP al lui Claude pentru a include serverul KubeSphere MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<cale absolută către fișierul ksconfig>",
           "--ks-apiserver", "<Adresa KubeSphere>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. Înlocuiește <cale absolută către fișierul ksconfig> și <Adresa KubeSphere> cu valorile tale reale.

5. Repornește Claude și verifică conexiunea.

Securizarea cheilor API:
Stochează credențialele sensibile, precum numele de utilizator și parola clusterului, în variabile de mediu și referă-le în configurație după necesități.

Cursor

1. Asigură-te că ai un cluster KubeSphere valid și un fișier ksconfig.

2. Descarcă sau construiește binarul ks-mcp-server.

3. Editează fișierul de configurare MCP al lui Cursor astfel:

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<cale absolută către fișierul ksconfig>",
           "--ks-apiserver", "<Adresa KubeSphere>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. Completează căile absolute necesare și adresele.

5. Repornește Cursor pentru aplicarea modificărilor.

Cline

Nu există instrucțiuni de configurare pentru Cline în depozit.

Notă privind securizarea cheilor API

Stochează informațiile sensibile, cum ar fi numele de utilizator și parola, în variabile de mediu, nu direct în fișierele de configurare. Exemplu:

{
  "env": {
    "KUBESPHERE_USERNAME": "numele-tău-de-utilizator",
    "KUBESPHERE_PASSWORD": "parola-ta"
  },
  "inputs": {
    "username": "${KUBESPHERE_USERNAME}",
    "password": "${KUBESPHERE_PASSWORD}"
  }
}

Cum să folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

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

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, inserează detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

{
  "KubeSphere": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Odată configurat, agentul AI poate folosi acum acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Amintește-ți să schimbi “KubeSphere” cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului MCP.

Prezentare generală

Opinia noastră

Serverul KubeSphere MCP oferă o bază solidă pentru managementul resurselor KubeSphere prin AI, cu instrucțiuni cuprinzătoare pentru Claude și Cursor. Totuși, documentația privind șabloanele de prompt MCP, resursele și funcțiile MCP avansate (precum Roots și Sampling) lipsește. Per ansamblu, este un proiect practic pentru nevoile de integrare de bază, dar ar fi utilă o documentație suplimentară.

Scor MCP

Rating: 6/10 — Funcționalitate de bază bună și instrucțiuni de configurare, însă detalii limitate despre resurse/prompt-uri și lipsa documentației pentru funcționalitățile MCP avansate.