
Kubernetes MCP Server-integration
Kubernetes MCP Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Kubernetes-kluster, vilket möjliggör AI-drivna automatiseringar, resursxadhantering och D...
Stärk dina AI-arbetsflöden med direkt tillgång till Kubernetes- och OpenShift-kluster för sömlös automation, resursxadhantering och DevOps-operationer.
Kubernetes MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP)-server som fungerar som ett gränssnitt mellan AI-assistenter och Kubernetes- eller OpenShift-kluster. Den gör det möjligt för AI-drivna verktyg och agenter att interagera programmatiskt med Kubernetes- och OpenShift-miljöer, vilket effektiviserar utvecklingsarbetsflöden som kräver klusterinspektion, resurshantering eller operativ automation. Med Kubernetes MCP-servern kan AI-assistenter utföra databasliknande frågor mot Kubernetes-resurser, hantera poddar och namespaces, köra kommandon i containrar och övervaka resursanvändning. Detta höjer produktiviteten för utvecklare och driftspersonal genom att automatisera uppgifter som att visa konfigurationer, hantera resurser och utföra operativa kommandon, vilket bidrar till att överbrygga gapet mellan samtalsbaserad AI och faktisk molninfrastrukturhantering.
Inga explicita prompt-mallar hittades i arkivfilerna eller dokumentationen.
mcpServers
.{
"mcpServers": {
"kubernetes-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@kubernetes-mcp-server@latest"]
}
}
}
Använd miljövariabler för känslig information:
{
"mcpServers": {
"kubernetes-mcp": {
"env": {
"KUBECONFIG": "/path/to/your/kubeconfig"
},
"inputs": {}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"kubernetes-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@kubernetes-mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"kubernetes-mcp": {
"env": {
"KUBECONFIG": "/path/to/your/kubeconfig"
}
}
}
}
mcpServers
.{
"mcpServers": {
"kubernetes-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@kubernetes-mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"kubernetes-mcp": {
"env": {
"KUBECONFIG": "/path/to/your/kubeconfig"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"kubernetes-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@kubernetes-mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"kubernetes-mcp": {
"env": {
"KUBECONFIG": "/path/to/your/kubeconfig"
}
}
}
}
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, ange dina MCP-serverdetaljer med 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” till namnet på din MCP-server och ange din egen MCP-server-URL.
Sektion | Tillgänglighet | Detaljer/Anmärkningar |
---|---|---|
Översikt | ✅ | |
Lista över Prompts | ⛔ | Inga prompt-mallar hittades |
Lista över resurser | ✅ | Kubernetes-konfig, resurser, poddar, namespaces |
Lista över verktyg | ✅ | Konfighantering, CRUD, podhantering, namespacelista |
Säkerställ API-nycklar | ✅ | KUBECONFIG via miljövariabel |
Sampling-stöd (mindre viktigt vid utvärdering) | ⛔ | Inte nämnt |
Kubernetes MCP-servern erbjuder robust resurs- och driftshantering för Kubernetes/OpenShift via MCP, med utmärkt dokumentation och tydlighet i installationen. Avsaknaden av explicit sampling och stöd för prompt-mallar begränsar dock något den agentbaserade flexibiliteten. Sammantaget är den mycket praktisk för DevOps/AI-operationer. Betyg: 8/10
Har en LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Har minst ett verktyg | ✅ |
Antal forkar | 50 |
Antal stjärnor | 280 |
Kubernetes MCP-server är en Model Context Protocol (MCP)-server som låter AI-assistenter och verktyg interagera programmatiskt med Kubernetes- och OpenShift-kluster – vilket möjliggör resursxadhantering, poddxadoperationer och DevOps-automation.
Du kan skapa, uppdatera, ta bort och inspektera Kubernetes- och OpenShift-resurser, hantera poddar (lista, exec, loggar, mätvärden), visa och uppdatera konfigurationer samt automatisera hantering av namespaces.
Den låter AI-agenter utföra databasliknande frågor, automatisera klusteroperationer och koppla samtalsbaserad AI till verklig infrastruktur, vilket ökar produktiviteten för utvecklare och driftspersonal.
Använd miljövariabler (t.ex. KUBECONFIG) i din plattforms konfiguration för att på ett säkert sätt tillhandahålla känslig information till MCP-servern.
Ja. Lägg till MCP-komponenten i ditt flöde, ange serverxadkonfigurationen, och din AI-agent får tillgång till funktioner i Kubernetes- och OpenShift-kluster.
Automatisera Kubernetes- och OpenShift-operationer med AI-drivna arbetsflöden – hantera resurser, kör kommandon och effektivisera DevOps som aldrig förr.
Kubernetes MCP Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Kubernetes-kluster, vilket möjliggör AI-drivna automatiseringar, resursxadhantering och D...
Multicluster MCP-servern ger GenAI-system och utvecklarverktyg möjlighet att hantera, övervaka och orkestrera resurser över flera Kubernetes-kluster via Model C...
KubeSphere MCP-servern gör det möjligt för AI-assistenter och LLM-utvecklingsverktyg att sömlöst hantera KubeSphere-kluster, automatisera uppgifter som workspac...