Kubernetes MCP 服务器集成

“Kubernetes” MCP 服务器的作用是什么？

Kubernetes MCP 服务器充当 AI 助手与 Kubernetes 集群之间的桥梁，实现对 Kubernetes 资源的 AI 驱动自动化和管理。通过通过模型上下文协议 (MCP) 暴露 Kubernetes 管理命令，该服务器使开发者和 AI 代理能够执行如部署应用、扩缩服务、监控集群健康等任务。集成后，用户可以以编程方式与 Kubernetes 集群交互，执行常见管理任务，并通过自然语言或 AI 驱动的提示流简化 DevOps 工作流。这一强大的接口提升了开发效率，支持复杂的自动化场景，并为 AI 系统与 Kubernetes 基础设施的交互提供了标准化方式。

提示模板列表

可用文档中未提及提示模板。

资源列表

在现有文档或仓库文件中未描述明确资源。

工具列表

可用文档或服务器代码清单中未列举特定工具。

此 MCP 服务器的应用场景

• Kubernetes 集群管理：自动化集群内应用的扩缩容、部署和配置，减少人工 DevOps 工作量。
• 资源监控：使 AI 助手能够查询 pod、服务和节点的状态，实现实时健康检查和报告。
• 自动化发布：通过 AI 驱动的命令触发部署的滚动升级或回滚，确保应用发布的平滑与可控。
• 配置管理：可通过 AI 界面直接管理和更新 Kubernetes 资源定义（YAML 清单），提升配置一致性与可控性。
• 故障响应：通过自动化脚本或 AI 生成命令快速诊断和修复集群问题，最大程度减少停机时间。

安装设置指南

Windsurf

1. 确保系统已安装 Node.js 和 Bun。
2. 打开 Windsurf 的配置文件（通常为 windsurf.config.json）。
3. 在 mcpServers 对象中添加 Kubernetes MCP 服务器：

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 保存配置文件并重启 Windsurf。
5. 在 Windsurf 界面验证 Kubernetes MCP 服务器是否运行。

API 密钥安全示例：

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

Claude

1. 安装 Node.js 与 Bun 作为前置条件。
2. 打开 Claude 的配置文件。
3. 添加 MCP 服务器配置：

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 保存并重启 Claude。
5. 在 Claude 中确认 MCP 服务器可访问。

Cursor

1. 确认已安装 Node.js 和 Bun。
2. 编辑 Cursor 的配置（如 cursor.config.json）。
3. 按如下方式集成 MCP 服务器：

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 保存并重启 Cursor。
5. 在 Cursor 中检查 MCP 服务器状态。

Cline

1. 安装 Node.js 和 Bun。
2. 找到 Cline 的配置文件。
3. 添加 Kubernetes MCP 服务器：

   {
     "mcpServers": {
       "kubernetes-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Flux159/mcp-server-kubernetes@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 保存更改并重启 Cline。
5. 验证与 MCP 服务器的连接。

注意： 对于所有平台，请通过配置中的 env 对象指定 KUBECONFIG 路径，以保证集群访问安全。请将密钥（API token、kubeconfig 路径）放入环境变量而非明文 JSON。

在流程中如何使用此 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流中，请先将 MCP 组件添加到流程，并连接到你的 AI 代理：

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置区，使用以下 JSON 格式填写你的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 代理即可作为工具使用该 MCP，具备其全部功能和能力。请记得将 “kubernetes-mcp” 替换为你的 MCP 服务器实际名称，并将 URL 更换为你自己的 MCP 服务器地址。

概览

综合这两张表，我会给这个 MCP 服务器打 5/10 分：它提供了知名且有价值的集成（Kubernetes 管理），是开源且受欢迎的项目，但在提示模板、明确资源和工具清单的文档方面尚有不足。

MCP 评分