Kubernetes MCP Server

Čo robí “Kubernetes” MCP Server?

Kubernetes MCP Server je server Model Context Protocol (MCP), ktorý pôsobí ako rozhranie medzi AI asistentmi a Kubernetes alebo OpenShift clustrami. Umožňuje AI nástrojom a agentom programovo interagovať s Kubernetes a OpenShift prostrediami, čím zjednodušuje vývojové workflowy vyžadujúce introspekciu clustra, správu zdrojov alebo operačnú automatizáciu. S Kubernetes MCP Serverom môžu AI asistenti vykonávať dotazy podobné databáze na Kubernetes zdrojoch, spravovať pody a namespaces, vykonávať príkazy v kontajneroch a monitorovať využitie zdrojov. To zvyšuje produktivitu vývojárov a operátorov automatizáciou úloh ako prezeranie konfigurácií, správa zdrojov a vykonávanie prevádzkových príkazov, čím prepája konverzačnú AI so skutočnou správou cloud infraštruktúry.

Zoznam promptov

V repozitári alebo dokumentácii neboli nájdené žiadne explicitné šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

• Kubernetes konfigurácia (.kube/config alebo in-cluster config):
  • Zverejňuje aktuálnu používanú Kubernetes konfiguráciu, umožňuje klientom načítať a využiť kontext pre operácie.
• Všeobecné Kubernetes zdroje:
  • Umožňuje prístup k akémukoľvek Kubernetes alebo OpenShift zdroju pre CRUD operácie (vytvorenie/aktualizácia, získanie, výpis, zmazanie).
• Pody:
  • Poskytuje detailné informácie o zdroji, stave, logoch a metrikách podov Kubernetes.
• Namespaces:
  • Vypisuje všetky dostupné namespaces v Kubernetes clustri pre kontextové dotazy a operácie.

Zoznam nástrojov

• Prezerať a spravovať Kubernetes konfiguráciu:
  • Umožňuje zobraziť a aktualizovať aktuálnu Kubernetes konfiguráciu.
• CRUD operácie na zdrojoch:
  • Vytvárať, aktualizovať, získavať, vypisovať alebo mazať akýkoľvek Kubernetes alebo OpenShift zdroj.
• Správa podov:
  • Vypísať pody, získať detaily podu, vymazať pody, zobraziť logy, načítať metriky využitia zdrojov, exec do podov a spúšťať kontajnery.
• Výpis namespaces:
  • Vypísať všetky namespaces v Kubernetes prostredí.

Príklady použitia tohto MCP Servera

• Správa Kubernetes zdrojov:
  • Vývojári a operátori môžu vytvárať, aktualizovať, mazať alebo kontrolovať akýkoľvek Kubernetes alebo OpenShift zdroj priamo z AI asistenta, čím zjednodušujú správu clustra.
• Operácie a monitoring podov:
  • Umožňuje dotazovať stav podov, pristupovať k logom, sledovať využitie zdrojov a vykonávať príkazy v podoch pre jednoduchšiu diagnostiku a údržbu.
• Automatizovaná správa namespaces:
  • Rýchle vyhľadávanie alebo správa namespaces pre multi-tenant alebo organizačné prostredia, podpora dynamických workflowov.
• Kontrola konfigurácie clustra:
  • AI agenti môžu prehliadať, validovať alebo aktualizovať konfiguračné súbory clustra (.kube/config), čo pomáha pri troubleshooting-u a zmene správy.
• Automatizácia DevOps úloh:
  • Automatizujte opakujúce sa operatívne úlohy (napr. rolling deploye, škálovanie, monitoring) prostredníctvom konverzačných promptov s AI nástrojmi.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js a balík Kubernetes MCP Server je dostupný.
2. Otvorte alebo vytvorte konfiguračný súbor Windsurf.
3. Pridajte Kubernetes MCP Server pomocou JSON útržku v objekte mcpServers.
4. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
5. Overte nastavenie kontrolou konektivity na váš Kubernetes MCP Server.

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

Zabezpečenie API kľúčov

Použite environmentálne premenné pre citlivé údaje:

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/cesta/k/vasmu/kubeconfig"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

1. Nainštalujte Node.js a uistite sa, že máte prístup ku Kubernetes MCP Serveru.
2. Upravte konfiguračný súbor platformy Claude.
3. Pridajte JSON konfiguráciu MCP servera.
4. Reštartujte platformu Claude.
5. Potvrďte, že MCP server je v prevádzke.

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

Zabezpečenie API kľúčov

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/cesta/k/vasmu/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Nainštalujte Node.js.
2. Nájdite konfiguračný súbor Cursor.
3. Pridajte položku Kubernetes MCP Server do objektu mcpServers.
4. Uložte a reštartujte platformu Cursor.
5. Otestujte konektivitu na Kubernetes MCP Server.

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

Zabezpečenie API kľúčov

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/cesta/k/vasmu/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js a Kubernetes MCP Server je dostupný.
2. Otvorte konfiguračný súbor Cline.
3. Vložte útržok konfigurácie MCP servera.
4. Reštartujte Cline.
5. Overte, že nastavenie je správne a server je dostupný.

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

Zabezpečenie API kľúčov

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/cesta/k/vasmu/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Ako použiť MCP v rámci flowov

Použitie MCP vo FlowHunt

Ak chcete integrovať MCP servery do svojho workflowu FlowHunt, začnite pridaním MCP komponentu do svojho flow a prepojte ho s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panela. Do sekcie konfigurácie systémového MCP vložte údaje vášho MCP servera v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent používať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “kubernetes-mcp” na skutočný názov vášho MCP servera a URL na adresu vášho MCP servera.

Prehľad

Náš názor

Kubernetes MCP Server ponúka robustnú správu zdrojov a operácií pre Kubernetes/OpenShift cez MCP s výbornou dokumentáciou a jasným nastavením. Absencia explicitného sampling a prompt templatingu mierne obmedzuje flexibilitu pre agentov. Celkovo je však veľmi praktický pre DevOps/AI operácie. Hodnotenie: 8/10

MCP skóre