多集群 MCP 服务器

“多集群”MCP 服务器的功能是什么？

多集群 MCP 服务器作为 GenAI 系统与多个 Kubernetes 集群通过模型上下文协议（MCP）交互的网关。该服务器通过 MCP 暴露 Kubernetes 集群的数据和操作，使 AI 助手与开发者工具能够以编程方式访问、管理和编排多个集群的资源。这一集成让开发者可以在 AI 驱动的环境中完成如查询集群状态、部署工作负载、监控资源和自动化 DevOps 流程等任务。多集群 MCP 服务器旨在简化集群管理、提升运维效率，并为云原生应用开发带来更智能的自动化。

提示词列表

在所提供仓库中未提及或未发现提示词模板。

资源列表

在所提供仓库中未列出或描述任何显式资源。

工具列表

在仓库可用文件中未发现工具或工具定义。

本 MCP 服务器的应用场景

• 多集群 Kubernetes 管理：
  使 GenAI 助手能够跨多个 Kubernetes 集群编排操作，如部署、扩缩容和配置变更。

• DevOps 自动化：
  支持 AI 系统实时与多个集群交互与控制，实现 CI/CD 流水线和基础设施任务自动化。

• 云资源监控：
  协助平台工程师集中监控分布在多个集群中的资源健康和状态，实现可观测性统一。

• 自愈基础设施：
  AI 代理可检测集群间的故障或异常，并以编程方式触发修复操作，提升系统弹性。

• 工作流集成：
  集成集群操作与开发工具，使触发复杂工作流或为基于 LLM 的代码建议收集上下文成为可能。

如何进行设置

Windsurf

1. 确保已在系统中安装 Node.js。
2. 找到您的 Windsurf 配置文件。
3. 使用下方 JSON 片段在 mcpServers 部分添加多集群 MCP 服务器。
4. 保存配置并重启 Windsurf。
5. 检查是否已成功连接到 MCP 服务器以验证设置。

{
  "mcpServers": {
    "multicluster-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "multicluster-mcp-server@latest"
      ]
    }
  }
}

Claude

1. 确保已安装 Node.js。
2. 打开您的 Claude 配置文件。
3. 在 mcpServers 下插入多集群 MCP 服务器配置。
4. 保存更改并重启 Claude。
5. 确认 MCP 服务器可达。

{
  "mcpServers": {
    "multicluster-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "multicluster-mcp-server@latest"
      ]
    }
  }
}

Cursor

1. 如果尚未安装 Node.js，请先安装。
2. 进入 Cursor 设置或配置文件。
3. 在 mcpServers 下添加如下 JSON。
4. 保存文件并重启 Cursor。
5. 通过执行示例 MCP 命令检查集成。

{
  "mcpServers": {
    "multicluster-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "multicluster-mcp-server@latest"
      ]
    }
  }
}

Cline

1. 确认已安装 Node.js。
2. 编辑 Cline 配置文件。
3. 用下方 JSON 片段集成多集群 MCP 服务器。
4. 保存并重启 Cline。
5. 验证 MCP 服务器连接。

{
  "mcpServers": {
    "multicluster-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "multicluster-mcp-server@latest"
      ]
    }
  }
}

API 密钥安全存储

为保护 API 密钥和敏感信息，请在配置中使用环境变量：

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

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中集成 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流，请先在流程中添加 MCP 组件并与您的 AI 代理连接：

点击 MCP 组件打开配置面板，在系统 MCP 配置部分，按照如下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 代理即可作为工具调用该 MCP，访问其全部功能和能力。请记得将 “multicluster-mcp-server” 替换为您的实际 MCP 服务器名称，并将 URL 替换为您自己的 MCP 服务器地址。

概览

我们的看法

多集群 MCP 服务器为使用 GenAI 工具管理 Kubernetes 集群带来了明显价值，但仓库目前缺乏关于提示词、资源和工具的文档，也未提及 Roots 或采样。其设置说明清晰完善，但 AI 工作流的整体实用性在仓库中未被充分体现。

评分：4/10

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