KubeSphere MCP Server

“KubeSphere” MCP Server làm gì?

KubeSphere MCP Server là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) cung cấp tích hợp liền mạch với API KubeSphere, cho phép các trợ lý AI và công cụ phát triển dựa trên LLM truy cập cũng như tương tác với các tài nguyên do cụm KubeSphere quản lý. Bằng cách kết nối luồng AI với năng lực quản lý tài nguyên của KubeSphere, máy chủ này giúp nhà phát triển tự động hóa và tinh gọn các tác vụ như quản lý workspace, cluster, cấp phát người dùng và vai trò, cũng như làm việc với extension. MCP server cung cấp bộ công cụ được nhóm thành bốn module chính—Quản lý Workspace, Quản lý Cluster, Người dùng & Vai trò, và Trung tâm Extensions—cho phép client AI truy vấn, quản lý và thao tác tài nguyên KubeSphere một cách hiệu quả để nâng cao phát triển cloud-native và quy trình DevOps.

Danh sách Prompt

Không có template prompt rõ ràng nào được đề cập trong các file kho lưu trữ hoặc tài liệu.

Danh sách tài nguyên

Không có tài nguyên MCP rõ ràng nào được đề cập trong các file kho lưu trữ hoặc tài liệu.

Danh sách công cụ

• Quản lý Workspace
  Công cụ để quản lý workspace trong môi trường KubeSphere như tạo mới, liệt kê, hoặc xóa workspace.
• Quản lý Cluster
  Công cụ cho phép quản lý các cụm Kubernetes, bao gồm truy vấn trạng thái hoặc cấu hình cụm.
• Người dùng & Vai trò
  Công cụ để quản lý tài khoản người dùng và vai trò, như thêm người dùng, gán vai trò hoặc lấy thông tin người dùng.
• Trung tâm Extensions
  Công cụ tương tác với Trung tâm Extension của KubeSphere, cho phép quản lý và tích hợp thêm tính năng hoặc plugin.

Trường hợp sử dụng MCP Server này

• Tự động hóa Workspace
  Agent AI có thể tự động tạo, xóa hoặc chỉnh sửa workspace trong cụm KubeSphere, giúp nhà phát triển tiết kiệm thời gian cho các tác vụ thiết lập lặp lại.
• Giám sát và quản lý Cluster
  Nhà phát triển có thể tận dụng AI để giám sát sức khỏe cụm, lấy cấu hình, hoặc kích hoạt hành động ở cấp độ cluster một cách lập trình hóa.
• Cấp phát Người dùng & Vai trò
  Đơn giản hóa onboarding và kiểm soát truy cập bằng cách tự động cấp phát người dùng và cấu hình vai trò thông qua quy trình MCP.
• Quản lý Extension
  Dễ dàng quản lý extension của KubeSphere, cho phép tích hợp động các tính năng mới vào nền tảng mà không cần can thiệp thủ công.
• Tích hợp quy trình DevOps
  Máy chủ MCP cho phép công cụ AI tích hợp quản lý tài nguyên KubeSphere vào các pipeline DevOps rộng hơn, tăng cường tự động hóa và nhất quán.

Hướng dẫn thiết lập

Windsurf

Không có hướng dẫn thiết lập cho Windsurf trong kho lưu trữ.

Claude

1. Đảm bảo bạn có một cụm KubeSphere và tạo file ksconfig như đã mô tả ở phần yêu cầu.

2. Tải về hoặc build binary ks-mcp-server và đặt vào path hệ thống.

3. Chỉnh sửa file cấu hình MCP của Claude để thêm KubeSphere MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<đường dẫn tuyệt đối đến file ksconfig>",
           "--ks-apiserver", "<Địa chỉ KubeSphere>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. Thay <đường dẫn tuyệt đối đến file ksconfig> và <Địa chỉ KubeSphere> bằng giá trị thực tế của bạn.

5. Khởi động lại Claude và kiểm tra kết nối.

Bảo mật API Key:
Lưu trữ thông tin đăng nhập nhạy cảm như tên đăng nhập và mật khẩu cluster trong biến môi trường và tham chiếu trong cấu hình khi cần.

Cursor

1. Đảm bảo bạn có một cụm KubeSphere hợp lệ và file ksconfig.

2. Tải về hoặc build binary ks-mcp-server.

3. Chỉnh sửa file cấu hình MCP của Cursor như sau:

   {
     "mcpServers": {
       "KubeSphere": {
         "args": [
           "stdio",
           "--ksconfig", "<đường dẫn tuyệt đối đến file ksconfig>",
           "--ks-apiserver", "<Địa chỉ KubeSphere>"
         ],
         "command": "ks-mcp-server"
       }
     }
   }
   

4. Điền đầy đủ các đường dẫn file tuyệt đối và địa chỉ cần thiết.

5. Khởi động lại Cursor để áp dụng thay đổi.

Cline

Không có hướng dẫn thiết lập cho Cline trong kho lưu trữ.

Lưu ý về bảo mật API Key

Lưu trữ thông tin nhạy cảm như tên đăng nhập và mật khẩu trong biến môi trường thay vì trực tiếp trong file cấu hình. Ví dụ:

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

Cách sử dụng MCP này trong flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP server vào workflow FlowHunt, hãy thêm thành phần MCP vào flow và kết nối với agent AI của bạn:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, chèn thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

{
  "KubeSphere": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Sau khi cấu hình, agent AI đã có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng. Lưu ý đổi “KubeSphere” thành tên MCP server thực tế của bạn và thay URL bằng địa chỉ máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

Đánh giá của chúng tôi

KubeSphere MCP Server cung cấp nền tảng vững chắc cho quản lý tài nguyên KubeSphere qua AI, kèm hướng dẫn rõ ràng cho Claude và Cursor. Tuy nhiên, tài liệu về template prompt MCP, tài nguyên và các tính năng nâng cao của MCP (như Roots và Sampling) còn thiếu. Tổng thể, đây là dự án thực tiễn cho nhu cầu tích hợp cơ bản, nhưng sẽ tốt hơn nếu có thêm tài liệu chi tiết.

Điểm MCP

Đánh giá: 6/10 — Chức năng cơ bản tốt, hướng dẫn cài đặt rõ ràng, nhưng thiếu chi tiết về tài nguyên/prompt và hướng dẫn các tính năng MCP nâng cao.