k8s-multicluster-mcp MCP-server

Vad gör “k8s-multicluster-mcp” MCP-servern?

k8s-multicluster-mcp MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP)-serverapplikation utformad för att underlätta Kubernetes-operationer över flera kluster. Genom att använda flera kubeconfig-filer tillhandahåller denna server ett standardiserat API som gör det möjligt för användare och AI-assistenter att interagera med flera Kubernetes-kluster samtidigt. Detta förbättrar utvecklings- och driftarbetsflöden genom att stödja uppgifter som resurshantering, frågeställningar om klusterstatus och jämförelser mellan kluster. Servern är särskilt användbar för team som hanterar komplexa miljöer, då den erbjuder centraliserad hantering och smidig kontextväxling mellan utvecklings-, staging- och produktionskluster från ett och samma gränssnitt.

Lista över promts

Inga specifika promptmallar nämns i repot.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser är dokumenterade i repot.

Lista över verktyg

Ingen explicit lista över verktyg tillhandahålls i server.py eller dokumentationen. Applikationens kärnfunktion är dock att möjliggöra Kubernetes-operationer såsom resurshantering och kontextväxling över kluster.

Användningsområden för denna MCP-server

• Multi-klusterhantering: Centraliserad hantering av flera Kubernetes-miljöer (t.ex. utveckling, staging, produktion) från ett och samma gränssnitt, vilket förbättrar den operativa effektiviteten.
• Kontextväxling: Växla enkelt mellan Kubernetes-kluster genom att ange rätt kontextparameter, vilket minskar manuellt konfigurationsarbete.
• Jämförelser mellan kluster: Jämför resurser, klusterstatus och konfigurationer mellan olika kluster, vilket hjälper till att identifiera konfigurationsdrift eller inkonsekvenser.
• Enhetlig resurshantering: Utför resurshantering (utplacering, skalning, uppdateringar) över flera kluster utan att behöva byta kubeconfig manuellt.
• Centraliserad åtkomst för team: Team kan samarbeta och få säker åtkomst till alla Kubernetes-kluster via ett enda MCP-gränssnitt, vilket effektiviserar arbetsflöden.

Hur sätter man upp det

Windsurf

1. Säkerställ att du har Python 3.8+ och pip installerat.
2. Klona repot:

   git clone https://github.com/razvanmacovei/k8s-multicluster-mcp.git
   cd k8s-multicluster-mcp
   

3. Installera beroenden:

   pip install -r requirements.txt
   

4. Placera dina kubeconfig-filer i en katalog och ställ in miljövariabeln KUBECONFIG_DIR.
5. Redigera din Windsurf MCP-serverkonfiguration (t.ex. config.json):

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes": {
         "command": "python3",
         "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
         "env": {
           "KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
         }
       }
     }
   }
   

6. Spara filen och starta om Windsurf. Kontrollera att servern körs.

Claude

1. Följ förutsättningar och installationssteg som ovan.
2. För automatisk installation via Smithery:

   npx -y @smithery/cli install @razvanmacovei/k8s-multicluster-mcp --client claude
   

3. Konfigurera config.json för din Claude Desktop:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes": {
         "command": "python3",
         "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
         "env": {
           "KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
         }
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om Claude Desktop.

Cursor

1. Slutför kloning och installationssteg som ovan.
2. Lägg till i din Cursor-konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes": {
         "command": "python3",
         "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
         "env": {
           "KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
         }
       }
     }
   }
   

3. Spara och starta om Cursor.

Cline

1. Slutför kloning och installationssteg som ovan.
2. Lägg till i din Cline-konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes": {
         "command": "python3",
         "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
         "env": {
           "KUBECONFIG_DIR": "/path/to/your/kubeconfigs"
         }
       }
     }
   }
   

3. Spara och starta om Cline.

Säkra API-nycklar:

• Placera känslig information såsom API-nycklar eller kubeconfigs i miljövariabler.
• Exempel på konfiguration:

  {
    "mcpServers": {
      "kubernetes": {
        "command": "python3",
        "args": ["/path/to/k8s-multicluster-mcp/app.py"],
        "env": {
          "KUBECONFIG_DIR": "/secure/path",
          "KUBE_API_KEY": "${KUBE_API_KEY}"
        },
        "inputs": {
          "kube_api_key": {
            "type": "env",
            "env": "KUBE_API_KEY"
          }
        }
      }
    }
  }
  

Hur man använder denna MCP i flows

Använda 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, lägg in din MCP-serverinformation enligt detta JSON-format:

{
  "k8s-multicluster-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När detta är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “k8s-multicluster-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Ytterligare noteringar:

• Roots-stöd: Ej nämnt
• Sampling-stöd: Ej nämnt

Baserat på informationen som tillhandahålls och som finns tillgänglig i repot är k8s-multicluster-mcp en specialiserad MCP-server för Kubernetes multi-klusteroperationer. Dock saknas detaljer kring prompts, explicita resurser och verktygsdokumentation, vilket begränsar dess poäng för fullständighet och användbarhet.

MCP-poäng

Sammanfattande betyg: 4/10

Även om servern fyller en unik och värdefull funktion (Kubernetes multi-klusterhantering via MCP), saknas dokumentation kring promptmallar, explicita resurs- och verktygsdefinitioner samt licens. Detta begränsar dess nuvarande nytta för bredare MCP-användning och utvecklaradoption.