Kubernetes MCP Sunucusu Entegrasyonu

Kubernetes MCP Sunucusu Entegrasyonu

FlowHunt’a Kubernetes otomasyonu kazandırın—Kubernetes kümelerini doğal dil ve AI destekli akışlarla yönetin, izleyin ve kontrol edin.

“Kubernetes” MCP Sunucusu ne yapar?

Kubernetes MCP Sunucusu, AI asistanları ile Kubernetes kümeleri arasında köprü görevi görerek Kubernetes kaynaklarının AI destekli otomasyonu ve yönetimini mümkün kılar. Bu sunucu, Model Context Protocol (MCP) üzerinden Kubernetes yönetim komutlarını erişime açarak geliştiriciler ve AI ajanlarının uygulama dağıtımı, hizmet ölçeklendirme ve küme sağlığını izleme gibi görevleri gerçekleştirmesini sağlar. Entegrasyonu sayesinde kullanıcılar Kubernetes kümeleriyle programlı olarak etkileşime geçebilir, yaygın idari görevleri yerine getirebilir ve DevOps iş akışlarını doğal dil veya AI tabanlı istemlerle kolaylaştırabilir. Bu güçlü arayüz, geliştirme verimliliğini artırır, karmaşık otomasyon senaryolarını destekler ve AI sistemleri için Kubernetes altyapısı ile standart bir etkileşim yöntemi sunar.

Prompt Listesi

Mevcut dokümantasyonda prompt şablonları belirtilmemiştir.

Kaynak Listesi

Mevcut dokümantasyonda veya depo dosyalarında açıkça tanımlanmış kaynak yoktur.

Araçlar Listesi

Mevcut dokümantasyon veya sunucu kodunda özel olarak sıralanmış araç bulunmamaktadır.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

  • Kubernetes Küme Yönetimi: Kubernetes kümeleri içinde uygulamaların ölçeklendirilmesi, dağıtımı ve yapılandırmasının otomasyonu ile manuel DevOps iş yükünü azaltır.
  • Kaynak İzleme: AI asistanlarının pod, servis ve node durumunu sorgulamasına olanak tanıyarak gerçek zamanlı sağlık kontrolü ve raporlama sağlar.
  • Otomatik Rollout’lar: Dağıtımların AI destekli komutlarla aşamalı güncellenmesi veya geri alınmasıyla kesintisiz ve kontrollü uygulama sürümleri sunar.
  • Yapılandırma Yönetimi: Kubernetes kaynak tanımlarının (YAML manifestleri) doğrudan AI arayüzleriyle yönetilmesini ve güncellenmesini sağlayarak yapılandırma tutarlılığı ve kontrolünü artırır.
  • Olay Müdahalesi: Otomatik betikler veya AI tarafından oluşturulan komutlar sayesinde küme sorunlarının hızlı teşhisi ve giderilmesiyle kesinti süresini en aza indirir.

Kurulumu nasıl yapılır

Windsurf

  1. Sisteminize Node.js ve Bun’un kurulu olduğundan emin olun.
  2. Windsurf’ün yapılandırma dosyasını açın (genellikle windsurf.config.json).
  3. Kubernetes MCP Sunucusunu mcpServers nesnesine ekleyin:
    {
      "mcpServers": {
        "kubernetes-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Yapılandırma dosyasını kaydedin ve Windsurf’ü yeniden başlatın.
  5. Windsurf arayüzünden Kubernetes MCP Sunucusunun çalıştığını doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenceye Alma Örneği:

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/kubeconfig"
      },
      "inputs": {
        "cluster": "your-cluster-name"
      }
    }
  }
}

Claude

  1. Ön koşul olarak Node.js ve Bun’u kurun.
  2. Claude’un yapılandırma dosyasını açın.
  3. MCP Sunucusunu ekleyin:
    {
      "mcpServers": {
        "kubernetes-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
  5. Claude’da MCP Sunucusunun erişilebilirliğini doğrulayın.

Cursor

  1. Node.js ve Bun’un kurulu olduğundan emin olun.
  2. Cursor’ın konfigürasyonunu düzenleyin (ör. cursor.config.json).
  3. MCP Sunucusunu aşağıdaki şekilde entegre edin:
    {
      "mcpServers": {
        "kubernetes-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Kaydedin ve Cursor’ı yeniden başlatın.
  5. Cursor’da MCP Sunucusu durumunu kontrol edin.

Cline

  1. Node.js ve Bun’u kurun.
  2. Cline’ın yapılandırma dosyasını bulun.
  3. Kubernetes MCP Sunucusunu ekleyin:
    {
      "mcpServers": {
        "kubernetes-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Değişiklikleri kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
  5. MCP Sunucusuna bağlantıyı doğrulayın.

Not: Tüm platformlar için, Kubernetes kümenize güvenli erişim sağlamak amacıyla yapılandırmanızdaki env nesnesi üzerinden KUBECONFIG yolunu belirtin. Gizli bilgiler (API tokenları, kubeconfig yolları) düz JSON yerine ortam değişkenlerinde tutulmalıdır.

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanabilirim?

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, öncelikle MCP bileşenini akışınıza ekleyip AI ajanınıza bağlayın:

FlowHunt MCP flow

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümüne aşağıdaki JSON formatında MCP sunucu bilgilerinizi girin:

{
  "kubernetes-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir ve tüm fonksiyonlarına erişebilir. “kubernetes-mcp” adını kendi MCP sunucu adınızla ve URL’yi kendi MCP sunucu URL’inizle değiştirmeyi unutmayın.


Genel Bakış

BölümMevcutDetaylar/Notlar
Genel Bakış
Prompt Listesi
Kaynak Listesi
Araçlar Listesi
API Anahtarlarını Güvenceye AlmaEnv örneği
Sampling Desteği (değerlendirmede az önemli)

Bu iki tablo arasında, bu MCP sunucusuna 5/10 puan veriyorum: İyi bilinen ve değerli bir entegrasyon (Kubernetes yönetimi) sağlar, açık kaynaklı ve popülerdir, ancak prompt şablonları, açık kaynaklar ve araç listesi konusunda ayrıntılı dokümantasyona sahip değildir.

MCP Puanı

Lisans Var mı?✅ (MIT)
En az bir aracı var mı?
Fork Sayısı114
Yıldız Sayısı764

Sıkça sorulan sorular

Kubernetes MCP Sunucusu nedir?

AI asistanları ile Kubernetes kümeleri arasında köprü görevi görerek Model Context Protocol üzerinden programlanabilir, AI destekli otomasyon ve Kubernetes kaynak yönetimi sağlar.

AI ajanları bu sunucu ile hangi görevleri gerçekleştirebilir?

AI ajanları uygulama dağıtımı, hizmet ölçeklendirme, sağlık izleme, rollout veya rollback tetikleme ve küme yapılandırmasını yönetme gibi görevleri doğal dil veya otomatik akışlarla yapabilir.

Kubernetes kümeme güvenli şekilde nasıl bağlanırım?

MCP sunucu yapılandırmasında KUBECONFIG yolunu ortam değişkeni olarak ayarlayın. Hassas gizli bilgileri düz JSON’a gömmekten kaçının; ortam değişkenleri veya güvenli depolama kullanın.

Prompt şablonları veya kaynak listeleri mevcut mu?

Dokümantasyonda açık prompt şablonları veya kaynak listeleri verilmemiştir. Sunucu, temel Kubernetes yönetimini MCP komutlarıyla sunar.

Bu entegrasyon hangi kullanım senaryolarını mümkün kılar?

Bu entegrasyon, küme yönetimi, otomatik dağıtımlar, izleme, yapılandırma güncellemeleri ve hızlı olay müdahalesi gibi AI destekli iş akışlarıyla kolaylaştırılmış birçok senaryoyu destekler.

Kubernetes Kontrolünü FlowHunt ile Entegre Edin

AI tabanlı MCP entegrasyonu ile Kubernetes yönetimini ve DevOps iş akışlarını FlowHunt’ta sorunsuzca otomatikleştirin.

Daha fazla bilgi

Kubernetes MCP Sunucusu
Kubernetes MCP Sunucusu

Kubernetes MCP Sunucusu

Kubernetes MCP Sunucusu, AI asistanları ile Kubernetes/OpenShift kümeleri arasında köprü kurarak doğal dil iş akışlarıyla programatik kaynak yönetimi, pod işlem...

4 dakika okuma
Kubernetes MCP Server +4
KubeSphere MCP Sunucusu
KubeSphere MCP Sunucusu

KubeSphere MCP Sunucusu

KubeSphere MCP Sunucusu, AI asistanlarının ve LLM geliştirme araçlarının KubeSphere kümelerini sorunsuz bir şekilde yönetmesini sağlar; çalışma alanı, küme, kul...

4 dakika okuma
AI DevOps +5
ModelContextProtocol (MCP) Sunucu Entegrasyonu
ModelContextProtocol (MCP) Sunucu Entegrasyonu

ModelContextProtocol (MCP) Sunucu Entegrasyonu

ModelContextProtocol (MCP) Sunucusu, AI ajanları ile harici veri kaynakları, API'ler ve servisler arasında bir köprü görevi görerek FlowHunt kullanıcılarının ba...

3 dakika okuma
AI Integration +4