Kubernetes MCP Server-integration

Vad gör “Kubernetes” MCP Server?

Kubernetes MCP Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Kubernetes-kluster och möjliggör AI-driven automatisering och hantering av Kubernetes-resurser. Genom att exponera Kubernetes-hanteringskommandon via Model Context Protocol (MCP) kan utvecklare och AI-agenter utföra uppgifter såsom att distribuera applikationer, skala tjänster och övervaka klusterhälsa. Med denna integration kan användare interagera med Kubernetes-kluster programmatiskt, utföra vanliga administrativa uppgifter och effektivisera DevOps-arbetsflöden via naturligt språk eller AI-drivna kommandon. Detta kraftfulla gränssnitt ökar utvecklingsproduktiviteten, stödjer komplexa automatiseringsscenarier och ger ett standardiserat sätt för AI-system att hantera Kubernetes-infrastruktur.

Lista över promptar

Inga promptmallar nämns i tillgänglig dokumentation.

Lista över resurser

Inga explicita resurser beskrivs i den tillgängliga dokumentationen eller i arkivfilerna.

Lista över verktyg

Inga specifika verktyg listas i den tillgängliga dokumentationen eller serverkoden.

Användningsområden för denna MCP-server

• Kubernetes-klusterhantering: Automatisera skalning, distribution och konfiguration av applikationer inom Kubernetes-kluster och minska manuellt DevOps-arbete.
• Resursövervakning: Möjliggör för AI-assistenter att fråga status på pods, tjänster och noder för att möjliggöra realtidskontroller och rapportering.
• Automatiserade utrullningar: Använd AI-drivna kommandon för att initiera rullande uppdateringar eller återställningar, vilket säkerställer smidiga och kontrollerade applikationssläpp.
• Konfigurationshantering: Hantera och uppdatera Kubernetes-resursdefinitioner (YAML-manifest) direkt via AI-gränssnitt, vilket förbättrar konfigurationskontrollen och konsistensen.
• Incidenthantering: Möjliggör snabb diagnos och åtgärd av klusterproblem via automatiserade skript eller AI-genererade kommandon, vilket minimerar driftstopp.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Säkerställ att Node.js och Bun är installerade på ditt system.
2. Öppna Windsurfs konfigurationsfil (vanligtvis windsurf.config.json).
3. Lägg till Kubernetes MCP Server till objektet mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Spara konfigurationsfilen och starta om Windsurf.
5. Kontrollera att Kubernetes MCP Server körs via Windsurfs gränssnitt.

Exempel för att säkra API-nycklar:

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/kubeconfig"
      },
      "inputs": {
        "cluster": "your-cluster-name"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Installera Node.js och Bun som förutsättningar.
2. Öppna Claudes konfigurationsfil.
3. Lägg till MCP-servern:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om Claude.
5. Bekräfta att MCP-servern är tillgänglig i Claude.

Cursor

1. Kontrollera att Node.js och Bun är installerade.
2. Redigera Cursors konfigurationsfil (t.ex. cursor.config.json).
3. Integrera MCP-servern så här:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om Cursor.
5. Kontrollera MCP-serverns status i Cursor.

Cline

1. Installera Node.js och Bun.
2. Lokalisera Clines konfigurationsfil.
3. Lägg till Kubernetes MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Spara ändringarna och starta om Cline.
5. Validera anslutningen till MCP-servern.

Obs: För alla plattformar, skydda åtkomst till ditt Kubernetes-kluster genom att ange sökvägen till KUBECONFIG via objektet env i din konfiguration. Placera hemligheter (API-token, kubeconfig-sökvägar) i miljövariabler istället för i vanlig JSON.

Så använder du denna MCP i flöden

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 avsnittet för systemets MCP-konfiguration lägger du in dina MCP-serveruppgifter enligt detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att byta ut “kubernetes-mcp” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ange din egen MCP-server-URL.

Översikt

Mellan dessa två tabeller skulle jag ge denna MCP-server 5/10: Den erbjuder en välkänd och värdefull integration (Kubernetes-hantering), är öppen källkod och populär, men saknar detaljerad dokumentation om promptmallar, explicita resurser och verktygslista.

MCP-poäng