KubeSphere MCP-server

Vad gör “KubeSphere” MCP-servern?

KubeSphere MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP)-server som erbjuder sömlös integration med KubeSphere API:er och gör det möjligt för AI-assistenter och LLM-baserade utvecklingsverktyg att få tillgång till och interagera med resurser som hanteras av ett KubeSphere-kluster. Genom att överbrygga klyftan mellan AI-arbetsflöden och KubeSpheres resursförvaltning ger servern utvecklare möjlighet att automatisera och effektivisera uppgifter som workspace- och klusterhantering, användar- och rolltilldelning samt arbete med tillägg. MCP-servern erbjuder en verktygssvit uppdelad i fyra huvudmoduler—Workspace-hantering, Klusterhantering, Användare och Roller samt Extensions Center—vilket gör det möjligt för AI-klienter att söka, hantera och manipulera KubeSphere-resurser effektivt för att stärka molnbaserad utveckling och DevOps-arbetsflöden.

Lista över prompts

Inga explicita promptmallar nämns i de tillgängliga repository-filerna eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser är dokumenterade i de tillgängliga repository-filerna eller dokumentationen.

Lista över verktyg

• Workspace-hantering
  Verktyg för att hantera workspaces inom KubeSphere-miljön, såsom att skapa, lista eller ta bort workspaces.
• Klusterhantering
  Verktyg som möjliggör hantering av Kubernetes-kluster, inklusive att hämta klusterstatus eller konfigurationer.
• Användare och Roller
  Verktyg för att hantera användarkonton och roller, exempelvis lägga till användare, tilldela roller eller hämta användarinformation.
• Extensions Center
  Verktyg för att interagera med KubeSpheres Extensions Center, vilket möjliggör hantering och integration av ytterligare funktioner eller plugins.

Användningsområden för denna MCP-server

• Workspace-automation
  AI-agenter kan automatisera skapande, borttagning eller ändring av workspaces i ett KubeSphere-kluster, vilket sparar utvecklare tid på rutinuppgifter.
• Klusterövervakning och hantering
  Utvecklare kan använda AI för att övervaka klusterhälsa, hämta konfigurationer eller trigga åtgärder på klusternivå programmatiskt.
• Användar- och rolltilldelning
  Effektivisera onboarding och åtkomstkontroll genom att automatiskt tilldela användare och konfigurera deras roller via MCP-drivna arbetsflöden.
• Tilläggshantering
  Hantera enkelt KubeSphere-tillägg, vilket gör det möjligt att dynamiskt integrera nya funktioner i plattformen utan manuell inblandning.
• DevOps-arbetsflödesintegration
  MCP-servern låter AI-verktyg införliva KubeSphere-resurshantering i bredare DevOps-pipelines, vilket ökar automation och konsekvens.

Hur man sätter upp det

Windsurf

Inga installationsinstruktioner för Windsurf finns i repositoryt.

Claude

1. Kontrollera att du har ett KubeSphere-kluster och generera en ksconfig-fil enligt förutsättningarna.

2. Ladda ner eller bygg ks-mcp-server-binären och placera den i din systemsökväg.

3. Redigera Claudes MCP-konfigurationsfil för att inkludera KubeSphere MCP-servern:

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<ksconfig file absolute path>",
           "--ks-apiserver", "<KubeSphere Address>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. Ersätt <ksconfig file absolute path> och <KubeSphere Address> med dina faktiska värden.

5. Starta om Claude och verifiera anslutningen.

Säkra API-nycklar:
Lagra känsliga referenser, som klusteranvändarnamn och lösenord, i miljövariabler och referera till dem i konfigurationen vid behov.

Cursor

1. Kontrollera att du har ett giltigt KubeSphere-kluster och en ksconfig-fil.

2. Ladda ner eller bygg ks-mcp-server-binären.

3. Redigera Cursors MCP-konfigurationsfil enligt följande:

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<ksconfig file absolute path>",
           "--ks-apiserver", "<KubeSphere Address>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. Fyll i de nödvändiga absoluta filsökvägarna och adresserna.

5. Starta om Cursor för att tillämpa ändringarna.

Cline

Inga installationsinstruktioner för Cline finns i repositoryt.

Not om säkring av API-nycklar

Lagra känslig information som användarnamn och lösenord i miljövariabler snarare än direkt i konfigurationsfiler. Exempel:

{
  "env": {
    "KUBESPHERE_USERNAME": "your-username",
    "KUBESPHERE_PASSWORD": "your-password"
  },
  "inputs": {
    "username": "${KUBESPHERE_USERNAME}",
    "password": "${KUBESPHERE_PASSWORD}"
  }
}

Hur man använder 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 ansluta den till din AI-agent:

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

{
  "KubeSphere": {
    "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 “KubeSphere” mot ditt faktiska MCP-servernamn och ersätta URL:en med din MCP-servers adress.

Översikt

Vår åsikt

KubeSphere MCP-servern erbjuder en solid grund för KubeSphere-resurshantering via AI, med omfattande instruktioner för Claude och Cursor. Dock saknas dokumentation om MCP-promptmallar, resurser och avancerade MCP-funktioner (som Roots och Sampling). Sammantaget är det ett praktiskt projekt för grundläggande integrationsbehov, men ytterligare dokumentation vore fördelaktigt.

MCP-poäng

Betyg: 6/10 — Bra grundläggande funktionalitet och installationsinstruktioner, men begränsad resurs-/promptinformation och saknar dokumentation om avancerade MCP-specifika funktioner.