Minimalist Nomad integration concept illustration

MCP Nomad 的 AI 智能体

将你的 HashiCorp Nomad 环境与强大的基于 Golang 的 MCP 服务器集成,实现作业、部署、命名空间和集群管理自动化。通过先进的模型上下文协议集成,自动化复杂工作流、执行安全策略、轻松管理资源。

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Job and deployment management for Nomad

统一的作业与部署管理

通过单一 MCP 界面控制你的 Nomad 作业和部署。监控作业状态、自动扩缩容、调度参数化作业,并高效回滚或更新部署。节省时间,减少人为错误,保障基础设施高效运行。

全面作业控制.
直接列出、更新、回滚和调度作业,包括参数化与周期性作业。
自动化部署管理.
轻松监控、更新并扩缩容部署,保障高可用与高可靠。
实时监控.
快速获取作业摘要、分配详情和部署状态,实现即时洞察。
无缝集成.
与 MCP 集成,为你的 Nomad 基础设施提供统一、安全、自动化的控制层。
Namespace, node, and variable management for Nomad

高级命名空间、节点与变量管理

通过强大的筛选、CAS 支持和命名空间作用域操作,轻松管理命名空间、节点与集群级变量。优化环境安全性、可扩展性与合规性。

命名空间操作.
列出、创建和删除命名空间,便于组织与保护工作负载。
节点管理.
列出、排空节点,并更新节点调度资格,方便维护与扩容。
变量管理.
通过筛选、分页和命名空间支持,安全管理变量。
Security and ACL automation for Nomad

安全、ACL 与集群策略自动化

通过集成 ACL 令牌和策略管理、Sentinel 策略支持与集群可见性,强化你的 Nomad 集群安全。自动化治理、执行合规、在一处完成安全访问引导。

ACL 自动化.
列出、创建和管理 ACL 令牌、策略与角色;安全地引导 ACL 系统。
Sentinel 策略管理.
管理 Sentinel 策略,实现跨工作负载的合规和治理。
集群洞察.
监控集群主节点、节点成员与区域,实现全面运维可视化。

MCP 集成

可用的 Nomad MCP 集成工具

以下工具作为 Nomad MCP 集成的一部分提供:

list_jobs

列出 Nomad 集群中管理的所有作业。

get_job

获取指定作业的详细信息。

run_job

向 Nomad 集群运行或提交新的作业定义。

stop_job

停止 Nomad 环境中正在运行的作业。

get_job_versions

检索某个作业的所有可用版本。

get_job_submission

获取指定作业的提交详情。

list_job_allocations

列出与作业相关的所有分配。

list_job_evaluations

列出与作业相关的所有评估。

list_job_deployments

列出某个作业的所有部署。

get_job_deployment

获取指定作业部署的详情。

get_job_summary

获取作业当前状态与统计信息摘要。

update_job

通过新参数或配置更新现有作业。

dispatch_job

调度参数化作业进行临时执行。

revert_job

将作业回滚到历史版本。

set_job_stability

设置或更改作业的稳定性状态。

create_job_evaluation

手动触发作业的新评估。

create_job_plan

为作业创建计划,预览更改内容。

force_new_periodic_instance

强制创建周期性作业的新实例。

get_job_scale_status

获取作业任务组的扩缩容状态信息。

scale_task_group

对作业内任务组进行扩缩容操作。

list_job_services

列出与作业相关的所有服务。

list_deployments

列出集群中所有活跃或历史部署。

get_deployment

获取某个部署的详细信息。

list_namespaces

列出 Nomad 集群中配置的所有命名空间。

create_namespace

创建新的命名空间,实现工作负载隔离。

delete_namespace

从集群中删除命名空间。

list_nodes

列出集群中注册的所有节点。

get_node

获取指定节点的详细信息。

drain_node

排空节点,便于维护前安全迁移工作负载。

set_node_eligibility

设置或更新节点的调度资格。

list_allocations

列出当前由集群管理的所有分配。

get_allocation

获取指定分配的详细信息。

get_allocation_logs

获取指定分配的日志。

get_task_logs

获取分配中指定任务的日志。

list_variables

支持筛选与分页的变量列表。

get_variable

获取指定变量的详细信息。

create_variable

创建支持命名空间的新变量。

delete_variable

删除变量,支持可选 CAS。

list_volumes

列出 Nomad 集群中可用的所有卷。

get_volume

获取指定卷的详细信息。

delete_volume

从集群中删除卷。

list_volume_claims

列出集群中的所有卷声明。

delete_volume_claim

删除指定卷声明。

list_acl_tokens

列出系统中配置的所有 ACL 令牌。

get_acl_token

获取指定 ACL 令牌的详情。

create_acl_token

创建新的 ACL 令牌用于访问控制。

delete_acl_token

从系统中删除 ACL 令牌。

list_acl_policies

列出集群内所有 ACL 策略。

get_acl_policy

获取指定 ACL 策略的详情。

create_acl_policy

创建新的 ACL 策略,实现细粒度访问控制。

delete_acl_policy

从集群中删除 ACL 策略。

list_acl_roles

列出系统中的所有 ACL 角色。

get_acl_role

获取指定 ACL 角色的信息。

create_acl_role

创建新的 ACL 角色用于授权管理。

delete_acl_role

从系统中删除 ACL 角色。

bootstrap_acl

为 Nomad 集群引导 ACL 系统。

list_sentinel_policies

列出集群中所有 Sentinel 策略。

get_sentinel_policy

获取指定 Sentinel 策略的详情。

create_sentinel_policy

创建新的 Sentinel 策略。

delete_sentinel_policy

从系统中删除 Sentinel 策略。

get_cluster_leader

检索 Nomad 集群的当前主节点。

list_cluster_peers

列出参与 Nomad 集群的所有节点成员。

list_regions

列出 Nomad 部署中配置的所有区域。

用 MCP Nomad Go 轻松管理 Nomad 集群

借助功能丰富的 Golang MCP 服务器,为 HashiCorp Nomad 解锁强大的作业、部署和集群管理。轻松集成到你的工具链,自动化工作流,简化基础设施运维——立即开始!

MCP Nomad GitHub landing page

什么是 MCP Nomad

MCP Nomad 是 Model Context Protocol (MCP) 的开源服务器实现,专为对接 HashiCorp Nomad 这一灵活、企业级工作负载编排器而设计。MCP Nomad 由 Golang 开发,使 AI 驱动工作流与 Nomad 集群无缝集成,让用户能够管理、自动化及扩展容器化和非容器化工作负载。该服务器促进了 AI 智能体与 Nomad 平台之间的通信,让编程式部署、监控和控制计算作业变得更容易。其可扩展架构支持高级编排场景、事件驱动自动化与现代 CI/CD 流水线集成,非常适合希望在基础设施管理中利用 AI 与自动化能力的开发者和组织。

能力

MCP Nomad 能做什么

MCP Nomad 通过为 AI 智能体和开发者开放可编程接口,实现 Nomad 集群的自动化、编排和优化工作负载。主要能力包括:

自动化作业部署
通过 AI 驱动指令轻松在 Nomad 集群部署和管理工作负载。
事件驱动自动化
基于实时事件或策略自动触发作业和扩缩容资源。
无缝基础设施集成
集成 CI/CD 流水线和 DevOps 工作流,实现持续部署与监控。
资源优化
动态分配资源,平衡工作负载,最大化集群效率。
可观测性与监控
深度洞察作业状态、集群健康和工作流执行,便于故障排查与优化。
vectorized server and ai agent

AI 智能体如何受益于 MCP Nomad

AI 智能体可利用 MCP Nomad 自动编排复杂的基础设施任务,实现自动作业调度、资源管理和实时扩缩容。通过集成 MCP Nomad,智能体能够按需提供与监控计算资源,根据系统负载自适应工作流,并确保服务高可用与弹性。这意味着运营负担减少,对变化需求响应更快,管理云原生环境更加灵活高效。