mcp-k8s-go MCP-server

Vad gör “mcp-k8s-go” MCP-servern?

mcp-k8s-go MCP-servern är en Golang-baserad implementation av Model Context Protocol (MCP) som utformats för att koppla AI-assistenter till Kubernetes-kluster. Den fungerar som ett mellanlager mellan AI-agenter och Kubernetes API:er, vilket gör det möjligt för AI-drivna arbetsflöden att interagera programmatiskt med Kubernetes-resurser. Genom att exponera klusteroperationer och kontextuell data möjliggör mcp-k8s-go uppgifter som att hämta klusterstatus, hantera distributioner, inspektera pods och mer—allt via ett standardiserat MCP-gränssnitt. Detta ökar utvecklarproduktiviteten genom att låta AI-assistenter automatisera, övervaka och hantera Kubernetes-miljöer smidigt, vilket gör moln-native-drift mer tillgänglig och effektiv.

Lista över prompts

Inga promptmallar nämns i den tillgängliga dokumentationen eller kodbasen.

Lista över resurser

Inga explicita resurser beskrivs i den tillgängliga dokumentationen eller kodbasen.

Lista över verktyg

Inga detaljerade verktygsdefinitioner finns direkt exponerade i tillgänglig kod eller dokumentation.

Användningsområden för denna MCP-server

• Kubernetes-klusterhantering
  Utvecklare kan automatisera rutinuppgifter som att skala distributioner, rullande uppdateringar och övervakning av pod-status med AI-assistenter anslutna via MCP-servern.
• AI-drivna klusterinsikter
  AI-assistenter kan ge realtidsinsikter om klusterhälsa, resursutnyttjande och felsökningsdiagnostik genom att fråga Kubernetes API via mcp-k8s-go.
• Automatiserad felsökning
  Möjliggör AI-drivna arbetsflöden som upptäcker och potentiellt åtgärdar vanliga klusterproblem genom integration med servern.
• Förbättrad DevOps-automatisering
  Använd MCP-servern som brygga för AI-drivna CI/CD-pipelines och operativa arbetsflöden i Kubernetes-miljöer.
• Säker åtkomstmedling
  Servern kan agera som en kontrollerad gateway och endast tillåta auktoriserade AI-agenter att utföra åtgärder på Kubernetes-klustret.

Hur sätter man upp det

Windsurf

1. Säkerställ att förutsättningar som Node.js och Docker är installerade.
2. Öppna Windsurfs konfigurationsfil (vanligtvis windsurf.config.json).
3. Lägg till mcp-k8s-go MCP-servern i sektionen mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-k8s-go": {
         "command": "npx",
         "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Verifiera installationen genom att kontrollera serverloggar eller köra en testanslutning.

Säkra API-nycklar
Använd miljövariabler för att lagra känsliga referenser:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-k8s-go": {
      "command": "npx",
      "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Säkerställ att förutsättningar är installerade.
2. Öppna Claudes konfigurationsfil.
3. Lägg till mcp-k8s-go-servern:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-k8s-go": {
         "command": "npx",
         "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Spara och starta om Claude.
5. Bekräfta serverns tillgänglighet via Claudes gränssnitt.

Säkra API-nycklar

{
  "mcpServers": {
    "mcp-k8s-go": {
      "command": "npx",
      "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Cursor

1. Installera förutsättningar.
2. Redigera Cursors inställningsfil.
3. Lägg till MCP-serverposten:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-k8s-go": {
         "command": "npx",
         "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Spara ändringar och starta om Cursor.
5. Validera genom att kontrollera MCP-serveranslutningen.

Säkra API-nycklar

{
  "mcpServers": {
    "mcp-k8s-go": {
      "command": "npx",
      "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Cline

1. Se till att alla beroenden är installerade.
2. Öppna Clines konfigurationsfil.
3. Lägg till följande MCP-serverkonfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-k8s-go": {
         "command": "npx",
         "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Spara filen och starta om Cline.
5. Testa servern via Clines gränssnitt.

Säkra API-nycklar

{
  "mcpServers": {
    "mcp-k8s-go": {
      "command": "npx",
      "args": ["@strowk/mcp-k8s@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/kubeconfig"
      }
    }
  }
}

Hur du 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 koppla den till din AI-agent:

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

{
  "mcp-k8s-go": {
    "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 kapabiliteter. Kom ihåg att ändra “mcp-k8s-go” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på tillgänglig information erbjuder mcp-k8s-go MCP-servern ett Kubernetes-gränssnitt via MCP men saknar explicit dokumentation för prompts, resurser och sampling. Installations- och säkerhetsvägledning är tydlig. Jag skulle ge denna MCP-server ett 5/10 för allmän användbarhet och dokumentationsfullständighet, främst på grund av brist på detaljer kring MCP-specifika resurser och verktyg.

MCP-poäng