Helm Chart CLI MCP-server

Vad gör “Helm Chart CLI” MCP-servern?

Helm Chart CLI MCP-servern fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Helm package manager för Kubernetes. Denna MCP-server möjliggör för AI-assistenter att interagera med Helm via naturligt språk och automatisera vanliga Helm-arbetsflöden såsom installation av charts, hantering av repositories och exekvering av olika Helm-kommandon. Genom att exponera Helms funktionalitet via Model Context Protocol ger servern utvecklare och driftteam möjlighet att söka, hantera och kontrollera Kubernetes-applikationsutplaceringar mer effektivt. Servern förbättrar utvecklingsflöden genom att möjliggöra programmatisk eller AI-driven hantering av uppgifter som chart-skapande, chart-lintning, repository-hantering och autokomplettering av kommandon.

Lista över Prompts

Inga prompt-mallar nämndes i den tillgängliga dokumentationen eller kodbasen.

Lista över Resurser

Inga explicita MCP-resurser beskrevs i den tillgängliga dokumentationen eller kodbasen.

Lista över Verktyg

• helm_completion
  Genererar autokompletteringsskript för olika skal (bash, fish, powershell, zsh).
• helm_create
  Skapar ett nytt Helm-chart med angivet namn och valfri startmall.
• helm_lint
  Kör verifieringstester på ett chart för att säkerställa att det är korrekt uppbyggt.

Användningsområden för denna MCP-server

• Automatiserad chart-skapande
  Utvecklare kan begära nya Helm-charts som skapas programmässigt, vilket effektiviserar uppsättningen av Kubernetes-applikationsutplaceringar.
• Chart-validering via lintning
  AI-assistenter kan använda lint-verktyget för att automatiskt validera chart-korrekthet, vilket minskar manuella fel och förbättrar driftsäkerheten.
• Hjälp med skalautokomplettering
  Tillhandahåller skal-specifika autokompletteringsskript för att förenkla kommandoradsanvändning av Helm och öka utvecklarproduktiviteten.
• Integration med AI-assistenter
  Möjliggör att AI-drivna agenter direkt kan hantera Helm-operationer, stödjer samtalsbaserad DevOps och minskar kontextbyten.
• Repository- och chart-hantering
  (Antaget från typiska Helm-operationer, men inte explicit uppräknat under verktyg—begränsa till vad som är dokumenterat.)

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Säkerställ att Python 3.8+ och Helm CLI är installerade.
2. Klona repot:

   git clone https://github.com/modelcontextprotocol/servers.git
   cd src/helm
   

3. Installera beroenden och kör:

   uv venv
   source .venv/Scripts/Activate.ps1
   uv pip install -e .
   mcp-server-helm
   

4. Lägg till MCP-servern i din Windsurf-konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

5. Spara, starta om Windsurf och verifiera anslutningen.

Exempel på säker hantering av API-nycklar

{
  "mcpServers": {
    "helm-chart-cli": {
      "command": "mcp-server-helm",
      "args": [],
      "env": {
        "API_KEY": "${HELM_MCP_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${HELM_MCP_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Säkerställ förutsättningar: Python 3.8+ och Helm CLI installerat.
2. Klona och konfigurera som ovan.
3. Redigera din Claude-konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om Claude. Bekräfta serverregistreringen.

Cursor

1. Installera Python 3.8+ och Helm CLI.
2. Klona, installera och starta MCP-servern enligt ovan.
3. Lägg till i Cursors konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om Cursor. Testa anslutningen.

Cline

1. Säkerställ förutsättningar och klona/konfigurera som ovan.
2. Lägg till MCP-servern i Clines konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

3. Spara, starta om Cline och verifiera.

Så använder du denna MCP i flöden

Användning av MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion anger du dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

{
  "helm-chart-cli": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg och få tillgång till alla dess funktioner och kapabiliteter. Kom ihåg att ändra “helm-chart-cli” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på ovanstående erbjuder Helm Chart CLI MCP-server bra verktygsstöd och tydliga installationsanvisningar, men saknar explicita resurs- och promptlistor, samt dokumentation om Roots eller sampling. Dokumentationen är praktisk och fokuserad, vilket gör den lämplig för tekniska användare.

MCP-betyg

Betyg:
Denna MCP-server-implementation är praktisk och väl dokumenterad vad gäller verktygsexponering och installation, men saknar fulla MCP-resurs/prompt-primitiver och avancerad funktionsdokumentation. Den får 6/10—stark för praktisk användning, men inte lika funktionskomplett som de bästa exemplen.