AI-agent för K8s Multi-Cluster MCP
Hantera och automatisera operationer sömlöst över flera Kubernetes-kluster med integrationen för Multi Cluster Kubernetes MCP Server. Standardisera din Kubernetes-hantering med kraftfull AI-driven kontextväxling, klusteröverskridande operationer, utrullningshantering och diagnostik — allt från ett enda gränssnitt. Lås upp centraliserad multi-klusterkontroll, omedelbara insikter och snabb felsökning för utvecklings-, staging- och produktionsmiljöer.
Centraliserad Multi-Cluster Kubernetes-hantering
Styr flera Kubernetes-kluster enkelt från en AI-driven plattform. Lista, jämför och hantera resurser över alla dina kluster med flera kubeconfig-filer. Kontextväxling, resursinspektion och klusteröverskridande operationer är bara ett kommando bort, vilket ger full överblick och snabb felsökning för alla dina Kubernetes-miljöer.
- Enhetlig klusteråtkomst.
- Hantera alla Kubernetes-kluster med flera kubeconfig-filer för smidig åtkomst och drift.
- AI-driven kontextväxling.
- Växla direkt mellan utvecklings-, staging- och produktionskluster utan manuell omkonfiguration.
- Klusteröverskridande insikter.
- Jämför resurser, status och konfigurationer över kluster för snabbare beslutsfattande.
- Centraliserad resurshantering.
- Visa och styr alla namnrymder, noder och resurser från ett enda gränssnitt.
Omfattande utrullnings- & resurshantering
Ta kontroll över dina Kubernetes-utplaceringar med avancerad utrullningshantering och resurskontroller. Övervaka utrullningsstatus, ångra eller starta om utrullningar och justera resursgränser i realtid. Skala, pausa, återuppta och uppdatera arbetsbelastningar smidigt, så att dina applikationer alltid är optimerade och robusta.
- Automatiserad utrullningshantering.
- Övervaka status, visa historik och styr utrullningar med ångra, starta om, pausa och återuppta.
- Resursskalning & autoskalning.
- Skala utplaceringar och konfigurera Horizontal Pod Autoscalers direkt från gränssnittet.
- Live-uppdateringar av resurser.
- Uppdatera CPU-/minnesgränser och requests för optimal applikationsprestanda.
Diagnostik, övervakning & intelligenta operationer
Diagnostisera applikationsproblem, övervaka resursanvändning och utför avancerade operationer med inbyggda AI-verktyg. Hämta pod-loggar direkt, kör kommandon i containrar och få handlingsbara diagnoser för att hålla dina Kubernetes-arbetsbelastningar friska och presterande.
- Omedelbar diagnostik.
- Diagnostisera applikationsproblem, hämta händelser och granska loggar med AI-drivna insikter.
- Live pod-operationer.
- Kör kommandon i pods, hämta loggar och hantera arbetsbelastningar smidigt.
- Realtidsmetrik & övervakning.
- Övervaka CPU-/minnesanvändning för noder och pods för optimal resursallokering.
MCP-INTEGRATION
Tillgängliga Kubernetes MCP-integrationverktyg
Följande verktyg finns tillgängliga som en del av Kubernetes MCP-integrationen:
- k8s_get_contexts
Lista alla tillgängliga Kubernetes-kontexter över dina konfigurerade kluster.
- k8s_get_namespaces
Lista alla namnrymder i en angiven Kubernetes-kontext.
- k8s_get_nodes
Lista alla noder i ett Kubernetes-kluster för infrastrukturöversikt.
- k8s_get_resources
Lista resurser av en angiven typ, såsom pods, deployments eller tjänster.
- k8s_get_resource
Hämta detaljerad information om en specifik Kubernetes-resurs.
- k8s_get_pod_logs
Hämta loggar från en specifik pod för övervakning och felsökning.
- k8s_describe
Visa detaljerad, describe-liknande information om Kubernetes-resurser.
- k8s_apis
Lista alla tillgängliga API:er i det anslutna Kubernetes-klustret.
- k8s_crds
Lista alla Custom Resource Definitions (CRD) i klustret.
- k8s_top_nodes
Visa resursanvändningsstatistik (CPU/minne) för klusternoder.
- k8s_top_pods
Visa resursanvändning (CPU/minne) för pods i klustret.
- k8s_diagnose_application
Diagnostisera problem med en utplacering eller applikation i ditt kluster.
- k8s_rollout_status
Få aktuell status för en Kubernetes-resursutrullning.
- k8s_rollout_history
Hämta versionshistorik för en resursutrullning.
- k8s_rollout_undo
Ångra en utrullning till en tidigare version för snabb återställning.
- k8s_rollout_restart
Starta om en utrullning för att distribuera arbetsbelastningar med nya konfigurationer.
- k8s_rollout_pause
Pausa en pågående utrullning för säker åtgärd.
- k8s_rollout_resume
Återuppta en tidigare pausad utrullning.
- k8s_create_resource
Skapa en ny Kubernetes-resurs med hjälp av YAML- eller JSON-definitioner.
- k8s_apply_resource
Applicera konfiguration för att skapa eller uppdatera en Kubernetes-resurs.
- k8s_patch_resource
Patcha och uppdatera fält i en befintlig resurs.
- k8s_label_resource
Lägg till eller uppdatera etiketter på en specifik Kubernetes-resurs.
- k8s_annotate_resource
Lägg till eller uppdatera annotationer på en resurs för metadatahantering.
- k8s_scale_resource
Skala en resurs, till exempel en deployment, till önskat antal repliker.
- k8s_autoscale_resource
Konfigurera en Horizontal Pod Autoscaler för dynamisk skalning.
- k8s_update_resources
Uppdatera resursrequests och gränser för deployment och containrar.
- k8s_expose_resource
Exponera en Kubernetes-resurs som en ny tjänst.
- k8s_set_resources_for_container
Ställ in CPU- och minnesgränser eller requests för specifika containrar.
- k8s_cordon_node
Markera en nod som oschemaläggbar inför underhåll.
- k8s_uncordon_node
Markera en nod som schemaläggbar efter slutfört underhåll.
- k8s_drain_node
Töm en nod genom att avvisa pods inför underhåll.
- k8s_taint_node
Lägg till taints på en nod för att styra podschemaläggning.
- k8s_untaint_node
Ta bort taints från en nod för att återställa normal schemaläggning.
- k8s_pod_exec
Kör ett kommando i en pods container för felsökning eller administration.
Centralisera och förenkla multi-kluster Kubernetes-hantering
Hantera, övervaka och automatisera operationer smidigt över alla dina Kubernetes-kluster från ett enda gränssnitt. Effektivisera utvecklings-, staging- och produktionsmiljöer—prova nu eller boka en guidad demo!
Vad är Multicluster MCP Server
Multicluster MCP Server är en robust gateway utformad för att möjliggöra att Generativ AI (GenAI)-system kan interagera sömlöst med flera Kubernetes-kluster via Model Context Protocol (MCP). Denna server ger organisationer möjlighet att heltäckande hantera, observera och styra Kubernetes-resurser över många kluster från ett centraliserat gränssnitt. Med fullt stöd för kubectl effektiviserar Multicluster MCP Server arbetsflöden för att distribuera, skala och övervaka applikationer i multi-klustermiljöer, vilket gör den till ett oumbärligt verktyg för team som kör distribuerade AI-arbetslaster eller behöver enhetlig klusterhantering. Serverns öppen källkod säkerställer att den är både tillgänglig och anpassningsbar för utvecklare och företag.
Kapabiliteter
Vad vi kan göra med Multicluster MCP Server
Med Multicluster MCP Server kan användare och AI-system effektivt hantera, observera och automatisera operationer över flera Kubernetes-kluster. Plattformen erbjuder en enhetlig gateway för avancerade utplaceringsstrategier, omfattande övervakning och sömlös integration för GenAI-drivna applikationer.
- Enhetlig klusterhantering
- Centralt drifta och hantera resurser över flera Kubernetes-kluster.
- Full kubectl-integration
- Utför avancerade klusteroperationer med bekanta kubectl-kommandon och arbetsflöden.
- Observabilitet & metrik
- Hämta, analysera och visualisera metrik, loggar och larm från alla anslutna kluster.
- GenAI-arbetsflödesautomation
- Effektivisera operationer för Generativ AI-applikationer över distribuerade miljöer.
- Öppen källkod & utbyggbarhet
- Gratis att använda och enkelt att utöka för egna företags- eller utvecklarbehov.
Hur AI-agenter drar nytta av Multicluster MCP Server
AI-agenter som använder Multicluster MCP Server får enhetlig åtkomst till flera Kubernetes-kluster, vilket gör det möjligt för dem att automatisera komplexa utplacerings- och skalningsuppgifter, övervaka applikationshälsa och orkestrera distribuerade AI-arbetsflöden effektivt. Detta minskar operationell komplexitet, förbättrar resursutnyttjande och påskyndar utplaceringen av intelligenta applikationer över multi-cloud och hybrida miljöer.