K8sマルチクラスターMCP向けAIエージェント
マルチクラスターKubernetes MCPサーバー連携により、複数のKubernetesクラスターの運用をシームレスに管理・自動化。AI駆動のコンテキスト切り替え、クロスクラスター操作、ロールアウト管理、診断機能などを、1つのインターフェースから標準化。開発・ステージング・本番環境すべてで一元的なマルチクラスター制御、即時インサイト、迅速なトラブルシューティングを実現します。
マルチクラスターKubernetes管理の一元化
AI駆動プラットフォームで複数のKubernetesクラスターを簡単に一元管理。複数のkubeconfigファイルを使って、すべてのクラスターのリソースを即座に一覧・比較・管理。コンテキスト切り替え、リソース検査、クロスクラスター操作もコマンド一つで実行でき、すべてのKubernetes環境で完全な可視化と迅速なトラブル対応を実現します。
- 統合クラスターアクセス.
- 複数のkubeconfigファイルを利用し、すべてのKubernetesクラスターを効率的に管理。
- AI駆動のコンテキスト切り替え.
- 手動による再設定なしで、開発・ステージング・本番クラスターを即時切り替え。
- クロスクラスターインサイト.
- 複数クラスターのリソースやステータス、設定を比較し、迅速な意思決定を支援。
- リソース管理の一元化.
- すべてのネームスペース、ノード、リソースを1つの画面で確認・操作。
包括的なロールアウト＆リソース制御
高度なロールアウト管理とリソース制御でKubernetesデプロイを自在に管理。ロールアウト状況のモニタリング、ロールバックや再起動、リソース制限のリアルタイム調整も可能。ワークロードのスケールや一時停止、再開、更新も容易で、常に最適かつ堅牢なアプリケーション運用を実現します。
- 自動ロールアウト管理.
- 状況のモニタリング、履歴確認、ロールバック・再起動・一時停止・再開操作が可能。
- リソースのスケーリング＆オートスケーリング.
- インターフェースからデプロイのスケールやHorizontal Pod Autoscalerの設定が可能。
- ライブリソース更新.
- CPU/メモリのリミット・リクエストを更新し、アプリ性能を最適化。
診断・モニタリング＆インテリジェント運用
内蔵AIツールでアプリケーションの問題診断、リソース使用状況のモニタリング、高度な操作を実行。Podログ取得、コンテナ内コマンド実行、実用的な診断レポートも即座に取得し、Kubernetesワークロードの健全性とパフォーマンスを維持します。
- 即時診断.
- アプリケーションの問題を診断し、イベント取得やログ閲覧もAIインサイトで実現。
- ライブPod操作.
- Pod内コマンド実行やログ取得、ワークロード管理も簡単に。
- リアルタイムメトリクス＆モニタリング.
- ノードやPodのCPU/メモリ使用量を監視し、リソース配分を最適化。
MCP連携
利用可能なKubernetes MCP連携ツール
以下のツールはKubernetes MCP連携の一部として利用できます：
- k8s_get_contexts
設定済みクラスターの利用可能なすべてのKubernetesコンテキストを一覧表示。
- k8s_get_namespaces
指定したKubernetesコンテキスト内のすべてのネームスペースを一覧表示。
- k8s_get_nodes
クラスター内のすべてのノードを表示し、インフラ可視化を実現。
- k8s_get_resources
PodやDeployment、Serviceなど指定種別のリソースを一覧。
- k8s_get_resource
特定のKubernetesリソースの詳細情報を取得。
- k8s_get_pod_logs
監視・トラブルシューティングのため特定Podのログを取得。
- k8s_describe
Kubernetesリソースの詳細（describe形式）情報を表示。
- k8s_apis
接続中Kubernetesクラスターで利用可能なAPI一覧を表示。
- k8s_crds
クラスター内のカスタムリソース定義（CRD）を一覧表示。
- k8s_top_nodes
クラスターノードのリソース使用状況（CPU/メモリ）を表示。
- k8s_top_pods
クラスター内Podのリソース使用状況（CPU/メモリ）を表示。
- k8s_diagnose_application
クラスター内のDeploymentやアプリケーションの問題を診断。
- k8s_rollout_status
Kubernetesリソースのロールアウト状況を取得。
- k8s_rollout_history
リソースロールアウトのリビジョン履歴を取得。
- k8s_rollout_undo
迅速なロールバックのため、過去リビジョンへロールアウトを戻す。
- k8s_rollout_restart
新しい構成でワークロードを再デプロイするためロールアウトを再起動。
- k8s_rollout_pause
安全な介入のため進行中のロールアウト操作を一時停止。
- k8s_rollout_resume
一時停止中のロールアウト操作を再開。
- k8s_create_resource
YAMLやJSON定義で新しいKubernetesリソースを作成。
- k8s_apply_resource
構成を適用し、Kubernetesリソースの作成または更新を実施。
- k8s_patch_resource
既存リソースの特定フィールドをパッチ適用・更新。
- k8s_label_resource
指定Kubernetesリソースにラベルを追加・更新。
- k8s_annotate_resource
メタデータ管理のためリソースにアノテーションを追加・更新。
- k8s_scale_resource
Deployment等リソースのレプリカ数を変更しスケーリング。
- k8s_autoscale_resource
動的スケーリングのためHorizontal Pod Autoscalerを設定。
- k8s_update_resources
Deploymentやコンテナのリソース要求・制限を更新。
- k8s_expose_resource
Kubernetesリソースを新規サービスとして公開。
- k8s_set_resources_for_container
特定コンテナのCPU・メモリ制限やリクエストを設定。
- k8s_cordon_node
メンテナンス準備のためノードをスケジューリング不可に設定。
- k8s_uncordon_node
メンテナンス完了後、ノードを再びスケジューリング可能に。
- k8s_drain_node
ノードのメンテナンス準備でPodを退避しノードをドレイン。
- k8s_taint_node
ノードにテイントを付与しPodのスケジューリングを制御。
- k8s_untaint_node
ノードのテイントを解除し通常スケジューリングに戻す。
- k8s_pod_exec
トラブルシューティングや管理のためPodコンテナ内でコマンドを実行。
マルチクラスターKubernetes管理を一元化＆シンプルに
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Multicluster MCP Serverとは
Multicluster MCP Serverは、Generative AI（GenAI）システムがModel Context Protocol（MCP）を通じて複数のKubernetesクラスターとシームレスに連携できるよう設計された強力なゲートウェイです。このサーバーにより、組織は多数のクラスターのKubernetesリソースを中央インターフェースから包括的に運用・監視・管理可能。kubectlもフルサポートしており、マルチクラスター環境でのアプリケーションのデプロイ・スケーリング・監視ワークフローを効率化します。分散AIワークロード運用や統合クラスター管理が必要なチームにとって不可欠なツールです。オープンソースであるため、開発者・企業双方のニーズに合わせた拡張や導入が容易です。
主な機能
Multicluster MCP Serverでできること
Multicluster MCP Serverを使えば、ユーザーやAIシステムが複数Kubernetesクラスターを効率よく運用・監視・自動化。高度なデプロイ戦略、包括的なモニタリング、GenAIアプリとのシームレス連携も一元ゲートウェイから実現します。
- 統合クラスター管理
- 複数のKubernetesクラスターを中央から一元運用・管理
- kubectl完全対応
- 慣れ親しんだkubectlコマンドやワークフローで高度なクラスター操作
- 可観測性＆メトリクス
- すべての接続クラスターからメトリクス・ログ・アラートを取得・分析・可視化
- GenAIワークフロー自動化
- 分散環境でのGenerative AIアプリ運用を効率化
- オープンソース＆拡張性
- 無料で利用でき、企業や開発者向けに容易に拡張可能
AIエージェントはMulticluster MCP Serverでどう進化するか
Multicluster MCP Serverを活用するAIエージェントは、複数のKubernetesクラスターへの統合アクセスを獲得し、複雑なデプロイやスケーリングの自動化、アプリ健全性の監視、分散AIワークフローの効率的なオーケストレーションが可能となります。これにより運用の複雑さが軽減され、リソース活用が最適化、インテリジェントアプリのマルチクラウド・ハイブリッド環境への展開も加速します。