KubeSphere MCP Server

Čo robí “KubeSphere” MCP Server?

KubeSphere MCP Server je server protokolu Model Context Protocol (MCP), ktorý poskytuje bezproblémovú integráciu s KubeSphere API a umožňuje AI asistentom a nástrojom založeným na LLM pristupovať a pracovať so zdrojmi spravovanými KubeSphere clusterom. Prepája AI workflowy s možnosťami správy zdrojov KubeSphere a vývojárom umožňuje automatizovať a zjednodušovať úlohy ako správa pracovných priestorov a clusterov, prideľovanie používateľov a rolí či prácu s rozšíreniami. MCP server ponúka sadu nástrojov rozdelených do štyroch hlavných modulov – Správa pracovných priestorov, Správa clusterov, Používatelia a role a Centrum rozšírení – vďaka ktorým môžu AI klienti efektívne dopytovať, spravovať a manipulovať so zdrojmi KubeSphere a zvyšovať efektivitu cloud-native vývoja a DevOps workflowov.

Zoznam promptov

V dostupných súboroch repozitára ani v dokumentácii nie sú uvedené žiadne explicitné šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V dostupných súboroch repozitára ani v dokumentácii nie sú uvedené žiadne explicitné MCP zdroje.

Zoznam nástrojov

• Správa pracovných priestorov
  Nástroje na správu pracovných priestorov v prostredí KubeSphere, napríklad na vytváranie, zoznam alebo mazanie pracovísk.
• Správa clusterov
  Nástroje umožňujúce správu Kubernetes clusterov vrátane dopytovania stavu clusterov alebo ich konfigurácií.
• Používatelia a role
  Nástroje na správu používateľských účtov a rolí, napríklad pridávanie používateľov, prideľovanie rolí či získavanie informácií o používateľoch.
• Centrum rozšírení
  Nástroje na interakciu s Centrom rozšírení KubeSphere, umožňujúce správu a integráciu doplnkových funkcií alebo pluginov.

Príklady použitia tohto MCP servera

• Automatizácia pracovných priestorov
  AI agenti môžu automatizovať vytváranie, mazanie alebo úpravu pracovných priestorov v KubeSphere clusteri, čím šetria vývojárom čas na rutinných úlohách.
• Monitorovanie a správa clusterov
  Vývojári môžu pomocou AI monitorovať zdravie clusteru, získavať konfigurácie alebo spúšťať akcie na úrovni clusteru programovo.
• Prideľovanie používateľov a rolí
  Zjednodušte onboarding a riadenie prístupov automatickým prideľovaním používateľov a konfiguráciou ich rolí prostredníctvom MCP workflowov.
• Správa rozšírení
  Jednoducho spravujte rozšírenia KubeSphere a umožnite dynamickú integráciu nových funkcií do platformy bez manuálneho zásahu.
• Integrácia DevOps workflowu
  MCP server umožňuje AI nástrojom začleniť správu KubeSphere zdrojov do širších DevOps pipeline, čím zvyšuje úroveň automatizácie a konzistencie.

Ako ho nastaviť

Windsurf

V repozitári nie sú uvedené žiadne inštrukcie na nastavenie pre Windsurf.

Claude

1. Uistite sa, že máte KubeSphere cluster a vygenerujte súbor ksconfig podľa požiadaviek.

2. Stiahnite alebo skompilujte binárku ks-mcp-server a umiestnite ju do systémovej cesty.

3. Upravte konfiguračný súbor MCP pre Claude a pridajte KubeSphere MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<absolútna cesta k súboru ksconfig>",
           "--ks-apiserver", "<Adresa KubeSphere>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. Nahraďte <absolútna cesta k súboru ksconfig> a <Adresa KubeSphere> svojimi reálnymi hodnotami.

5. Reštartujte Claude a overte pripojenie.

Zabezpečenie API kľúčov:
Citlivé prihlasovacie údaje ako používateľské meno a heslo ukladajte do environmentálnych premenných a v konfigurácii na ne odkazujte podľa potreby.

Cursor

1. Uistite sa, že máte platný KubeSphere cluster a súbor ksconfig.

2. Stiahnite alebo skompilujte binárku ks-mcp-server.

3. Upravte MCP konfiguračný súbor pre Cursor nasledovne:

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<absolútna cesta k súboru ksconfig>",
           "--ks-apiserver", "<Adresa KubeSphere>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. Vyplňte požadované absolútne cesty a adresy.

5. Reštartujte Cursor, aby sa zmeny prejavili.

Cline

V repozitári nie sú uvedené žiadne inštrukcie na nastavenie pre Cline.

Poznámka k zabezpečeniu API kľúčov

Citlivé informácie, ako používateľské mená a heslá, ukladajte do environmentálnych premenných namiesto priameho uloženia v konfiguračných súboroch. Príklad:

{
  "env": {
    "KUBESPHERE_USERNAME": "váš-používateľ",
    "KUBESPHERE_PASSWORD": "vaše-heslo"
  },
  "inputs": {
    "username": "${KUBESPHERE_USERNAME}",
    "password": "${KUBESPHERE_PASSWORD}"
  }
}

Ako tento MCP používať v tokoch

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflow začnite pridaním MCP komponentu do toku a jeho prepojením s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panela. V časti systémovej MCP konfigurácie vložte údaje o vašom MCP serveri v tomto JSON formáte:

{
  "KubeSphere": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://vasmcpserver.example/cestakmcp/url"
  }
}

Po nakonfigurovaní je AI agent schopný používať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “KubeSphere” na skutočný názov vášho MCP servera a URL na konkrétnu adresu vášho MCP servera.

Prehľad

Náš názor

KubeSphere MCP Server poskytuje solídny základ pre správu zdrojov KubeSphere cez AI so zrozumiteľnými inštrukciami pre Claude a Cursor. Chýba však dokumentácia k MCP prompt šablónam, zdrojom a pokročilým MCP funkciám (ako Roots a Sampling). Celkovo ide o praktický projekt pre základné integračné potreby, no podrobnejšia dokumentácia by bola prínosom.

MCP skóre

Hodnotenie: 6/10 — Dobrá základná funkcionalita a inštrukcie na nastavenie, ale chýbajú detailné informácie o zdrojoch/promptoch a dokumentácia pokročilých MCP funkcií.