Helm Chart CLI MCP Sunucusu

“Helm Chart CLI” MCP Sunucusu ne yapar?

Helm Chart CLI MCP Sunucusu, yapay zekâ asistanları ile Kubernetes için Helm paket yöneticisi arasında bir köprü sağlar. Bu MCP sunucusu, AI asistanlarının Helm ile doğal dilde talepler yoluyla etkileşime geçmesini mümkün kılar ve chart kurulumları, depo yönetimi ve çeşitli Helm komutlarının çalıştırılması gibi yaygın Helm iş akışlarını otomatikleştirir. Helm’in yeteneklerini Model Context Protocol aracılığıyla sunarak geliştirici ve operasyon ekiplerinin Kubernetes uygulama dağıtımlarını daha verimli bir şekilde sorgulamasını, yönetmesini ve kontrol etmesini sağlar. Sunucu; chart oluşturma, chart linting, depo yönetimi ve komutların otomatik tamamlanması gibi görevlerin programatik veya AI destekli etkileşimlerle gerçekleştirilmesini kolaylaştırır.

Prompt Listesi

Mevcut dokümantasyon ya da kod tabanında prompt şablonları belirtilmemiştir.

Kaynak Listesi

Mevcut dokümantasyon ya da kod tabanında açıkça belirtilmiş MCP kaynağı yoktur.

Araçlar Listesi

• helm_completion
  Farklı shell’ler (bash, fish, powershell, zsh) için otomatik tamamlama betikleri üretir.
• helm_create
  Belirtilen isim ve isteğe bağlı başlangıç şablonuyla yeni bir Helm chart oluşturur.
• helm_lint
  Bir chart’ın düzgün yapılandırıldığından emin olmak için doğrulama testleri çalıştırır.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

• Otomatik Chart Oluşturma
  Geliştiriciler, Kubernetes uygulama dağıtımı kurulumunu kolaylaştıracak şekilde yeni Helm chartlarının programatik olarak oluşturulmasını talep edebilirler.
• Linting ile Chart Doğrulama
  AI asistanları, chart doğruluğunu otomatik olarak kontrol etmek için linting aracını çalıştırabilir; bu da manuel hataları azaltır ve dağıtım güvenilirliğini artırır.
• Kabuk Otomatik Tamamlama Yardımı
  Helm’in komut satırı kullanımını kolaylaştıran shell’e özel otomatik tamamlama betikleri sağlar; geliştirici verimliliğini artırır.
• AI Asistanlarıyla Entegrasyon
  AI destekli ajanların Helm işlemlerini doğrudan yönetmesini sağlar, sohbet tabanlı DevOps’u destekler ve bağlam değişimini azaltır.
• Depo ve Chart Yönetimi
  (Tipik Helm işlemlerinden varsayılmıştır, ancak araçlarda açıkça listelenmemiştir—dokümante edilenlerle sınırlı kalınız.)

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Python 3.8+ ve Helm CLI’ın kurulu olduğundan emin olun.
2. Depoyu klonlayın:

   git clone https://github.com/modelcontextprotocol/servers.git
   cd src/helm
   

3. Bağımlılıkları kurun ve çalıştırın:

   uv venv
   source .venv/Scripts/Activate.ps1
   uv pip install -e .
   mcp-server-helm
   

4. MCP sunucusunu Windsurf yapılandırmanıza ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

5. Kaydedin, Windsurf’u yeniden başlatın ve bağlantıyı doğrulayın.

API Anahtarlarının Güvenliğini Sağlama Örneği

{
  "mcpServers": {
    "helm-chart-cli": {
      "command": "mcp-server-helm",
      "args": [],
      "env": {
        "API_KEY": "${HELM_MCP_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${HELM_MCP_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Ön koşullar: Python 3.8+ ve Helm CLI kurulu olmalı.
2. Yukarıdaki gibi klonlayın ve kurun.
3. Claude yapılandırmanızı düzenleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın. Sunucu kaydını doğrulayın.

Cursor

1. Python 3.8+ ve Helm CLI kurun.
2. Yukarıdaki gibi MCP sunucusunu klonlayın, kurun ve başlatın.
3. Cursor yapılandırmasına ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. Kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın. Bağlantıyı test edin.

Cline

1. Ön koşulları sağlayın ve yukarıdaki gibi klonlayın/kurun.
2. MCP sunucusunu Cline yapılandırmasına ekleyin:

   {
     "mcpServers": {
       "helm-chart-cli": {
         "command": "mcp-server-helm",
         "args": []
       }
     }
   }
   

3. Kaydedin, Cline’ı yeniden başlatın ve doğrulayın.

Bu MCP’nin Akışlarda Kullanımı

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyip AI ajanınıza bağlayarak başlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümüne, MCP sunucu detaylarınızı aşağıdaki JSON formatında girin:

{
  "helm-chart-cli": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı artık tüm işlev ve yeteneklerle birlikte bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir. “helm-chart-cli” adını kendi MCP sunucunuzun ismiyle, URL’yi ise kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeniz gerektiğini unutmayın.

Genel Bakış

Yukarıdakilere göre, Helm Chart CLI MCP Sunucusu sağlam araç desteği ve net kurulum talimatları sunuyor; ancak açık kaynak ve prompt listeleri ile Roots veya örnekleme dokümantasyonu eksik. Belgelendirme pratik ve odaklı, teknik kullanıcılar için uygun.

MCP Skoru

Puan:
Bu MCP sunucu uygulaması, araç sunumu ve kurulum açısından pratik ve iyi belgelenmiş; fakat tam MCP kaynak/prompt primitifleri ve ileri seviye özellik dökümantasyonu eksik. 6/10 puan alır—pratik kullanım için sağlam, ancak en iyi örnekler kadar eksiksiz değil.