Kubernetes MCP-server

Kubernetes MCP-server

Stärk dina AI-arbetsflöden med direkt tillgång till Kubernetes- och OpenShift-kluster för sömlös automation, resursxadhantering och DevOps-operationer.

Vad gör “Kubernetes” MCP-servern?

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.

Lista över Prompts

Inga explicita prompt-mallar hittades i arkivfilerna eller dokumentationen.

Lista över resurser

  • Kubernetes-konfiguration (.kube/config eller in-cluster config):
    • Exponerar den aktuella Kubernetes-konfigurationen som används, vilket gör det möjligt för klienter att läsa och använda kontext för operationer.
  • Generiska Kubernetes-resurser:
    • Möjliggör åtkomst till alla Kubernetes- eller OpenShift-resurser för CRUD-operationer (Skapa/Uppdatera, Hämta, Lista, Ta bort).
  • Poddar:
    • Tillhandahåller detaljerad resursinformation, status, loggar och mätvärden för Kubernetes-poddar.
  • Namespaces:
    • Listar alla tillgängliga namespaces i Kubernetes-klustret för kontextuella frågor och operationer.

Lista över verktyg

  • Visa och hantera Kubernetes-konfiguration:
    • Möjliggör visning och uppdatering av aktuell Kubernetes-konfiguration.
  • CRUD-operationer på resurser:
    • Skapa, uppdatera, hämta, lista eller ta bort valfri Kubernetes- eller OpenShift-resurs.
  • Podhantering:
    • Lista poddar, hämta podddetaljer, ta bort poddar, visa loggar, hämta resurs­användnings­mätvärden, exec in i poddar och köra containrar.
  • Namespace-listning:
    • Lista alla namespaces i Kubernetes-miljön.

Användningsområden för denna MCP-server

  • Kubernetes-resurshantering:
    • Utvecklare och driftspersonal kan skapa, uppdatera, ta bort eller inspektera valfri Kubernetes- eller OpenShift-resurs direkt från en AI-assistent, vilket effektiviserar klusterhantering.
  • Podoperationer och övervakning:
    • Möjliggör frågor om poddstatus, åtkomst till poddloggar, övervakning av resurs­användning samt körning av kommandon i poddar för enklare felsökning och underhåll.
  • Automatiserad hantering av namespaces:
    • Snabbt lista eller hantera namespaces för multi-tenant- eller organisationsmiljöer, vilket stödjer dynamiska arbetsflöden.
  • Inspektion av klusterkonfiguration:
    • AI-agenter kan granska, validera eller uppdatera kluster­konfigurationsfiler (.kube/config), vilket hjälper vid felsökning och förändringshantering.
  • Automation av DevOps-uppgifter:
    • Automatisera repetitiva operativa uppgifter (t.ex. rullande utrullningar, skalning, övervakning) via samtalsbaserade prompts med AI-verktyg.

Så här sätter du upp det

Windsurf

  1. Se till att Node.js är installerat och att Kubernetes MCP-serverpaketet finns tillgängligt.
  2. Öppna eller skapa konfigurationsfilen för Windsurf.
  3. Lägg till Kubernetes MCP-servern med ett JSON-utdrag i objektet mcpServers.
  4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
  5. Kontrollera installationen genom att verifiera anslutning till din Kubernetes MCP-server.
{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@kubernetes-mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Säkerställ API-nycklar

Använd miljövariabler för känslig information:

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/your/kubeconfig"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

Claude

  1. Installera Node.js och säkerställ åtkomst till Kubernetes MCP-servern.
  2. Redigera konfigurationsfilen för Claude-plattformen.
  3. Lägg till MCP-serverns JSON-konfiguration.
  4. Starta om Claude-plattformen.
  5. Bekräfta att MCP-servern är i drift.
{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@kubernetes-mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Säkerställ API-nycklar

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/your/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Cursor

  1. Installera Node.js.
  2. Lokalisera Cursor-konfigurationsfilen.
  3. Lägg till posten för Kubernetes MCP-server i objektet mcpServers.
  4. Spara och starta om Cursor-plattformen.
  5. Testa anslutningen till Kubernetes MCP-servern.
{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@kubernetes-mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Säkerställ API-nycklar

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/your/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Cline

  1. Se till att Node.js är installerat och att Kubernetes MCP-servern är tillgänglig.
  2. Öppna Cline-konfigurationsfilen.
  3. Infoga utdraget för MCP-serverkonfiguration.
  4. Starta om Cline.
  5. Kontrollera att installationen är korrekt och att servern är nåbar.
{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@kubernetes-mcp-server@latest"]
    }
  }
}

Säkerställ API-nycklar

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/your/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

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:

FlowHunt MCP flow

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.


Översikt

SektionTillgänglighetDetaljer/Anmärkningar
Översikt
Lista över PromptsInga prompt-mallar hittades
Lista över resurserKubernetes-konfig, resurser, poddar, namespaces
Lista över verktygKonfighantering, CRUD, podhantering, namespacelista
Säkerställ API-nycklarKUBECONFIG via miljövariabel
Sampling-stöd (mindre viktigt vid utvärdering)Inte nämnt

Vår åsikt

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

MCP-poäng

Har en LICENSE✅ (Apache-2.0)
Har minst ett verktyg
Antal forkar50
Antal stjärnor280

Vanliga frågor

Vad är Kubernetes MCP-server?

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.

Vilka operationer kan jag utföra med Kubernetes MCP-server?

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.

Hur förbättrar Kubernetes MCP-server AI-arbetsflöden?

Den låter AI-agenter utföra databasliknande frågor, automatisera klusteroperationer och koppla samtalsbaserad AI till verklig infrastruktur, vilket ökar produktiviteten för utvecklare och driftspersonal.

Hur säkrar jag autentiseringsuppgifter vid installation av MCP-servern?

Använd miljövariabler (t.ex. KUBECONFIG) i din plattforms konfiguration för att på ett säkert sätt tillhandahålla känslig information till MCP-servern.

Kan jag använda denna MCP-server med FlowHunt-flöden?

Ja. Lägg till MCP-komponenten i ditt flöde, ange serverxadkonfigurationen, och din AI-agent får tillgång till funktioner i Kubernetes- och OpenShift-kluster.

Prova FlowHunt's Kubernetes MCP-server

Automatisera Kubernetes- och OpenShift-operationer med AI-drivna arbetsflöden – hantera resurser, kör kommandon och effektivisera DevOps som aldrig förr.

Lär dig mer

Kubernetes MCP Server-integration
Kubernetes MCP Server-integration

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...

3 min läsning
AI Kubernetes +4
Multicluster MCP-server
Multicluster MCP-server

Multicluster MCP-server

Multicluster MCP-servern ger GenAI-system och utvecklarverktyg möjlighet att hantera, övervaka och orkestrera resurser över flera Kubernetes-kluster via Model C...

4 min läsning
Kubernetes AI +5
KubeSphere MCP-server
KubeSphere MCP-server

KubeSphere MCP-server

KubeSphere MCP-servern gör det möjligt för AI-assistenter och LLM-utvecklingsverktyg att sömlöst hantera KubeSphere-kluster, automatisera uppgifter som workspac...

4 min läsning
AI DevOps +5