OCM MCP 服务器的 AI 代理
通过开放集群管理（OCM）MCP 服务器集成，无缝管理并观察多个 Kubernetes 集群。利用实时访问 hub 与受管集群，增强生成式 AI 工作流，获取全面资源数据，并简化多集群运维，实现卓越的集群可观测性和运维效率。
统一的多集群 Kubernetes 管理
通过单一、AI 赋能的界面，实时访问和控制 hub 及受管 Kubernetes 集群。借助强大的 MCP（模型上下文协议）集成，自动化资源获取、集群连接和多集群可观测性，优化您的云原生运维。
- Hub 与受管集群访问.
- 直接从 hub 和受管集群获取资源，实现全面可见性。
- ClusterRole 连接.
- 通过指定的 ClusterRole 轻松连接受管集群，保持安全与合规。
- 集群可观测性.
- 在集成集群中查看实时指标、日志与告警，实现主动管理。
- 多集群运维.
- 通过开放集群管理，在多个集群间无缝进行运维操作。
增强的 AI 驱动自动化
利用为开放集群管理任务量身定制的可复用提示模板，提高代理交互效率，实现复杂工作流自动化。通过直接引用官方 OCM 文档，简化开发与集成。
- 提示模板（规划中）.
- 借助可复用、任务定制的提示模板，加速 OCM 代理交互。
- OCM 资源库（规划中）.
- 在您的工作流中直接引用官方文档与资源，轻松集成。
- 开发者友好.
- 通过基于 JSON 的配置和 kubectl 等标准工具，轻松配置和扩展 MCP 服务器。
简单、安全、可扩展的部署
以最简配置部署 OCM MCP 服务器。使用现有 KUBECONFIG 和标准 Kubernetes 工具实现即时集成。受益于为现代多云运维设计、可扩展且 MIT 许可的平台。
- 云原生就绪.
- 使用 KUBECONFIG，无缝集成 Kubernetes 环境。
- 默认安全.
- 通过 ClusterRole 和最佳实践实现安全访问控制。
- 开源与 MIT 许可.
- 享受开源、MIT 许可解决方案的自由与灵活。
MCP 集成
可用的开放集群管理 MCP 集成工具
以下工具作为开放集群管理 MCP 集成的一部分提供：
- get_hub_resources
从 hub Kubernetes 集群（当前上下文）获取资源和数据，用于管理或检查。
- get_managed_resources
从受管 Kubernetes 集群获取资源，实现跨环境的可见性和控制。
- connect_managed_cluster
使用指定的 ClusterRole 建立与受管集群的安全连接。
- get_multicluster_resources
通过开放集群管理访问多个 Kubernetes 集群的资源，实现统一运维。
- analyze_metrics_logs_alerts
从集成集群获取并分析指标、日志与告警，实现全面可观测性。
借助 OCM MCP 服务器简化多集群 Kubernetes 管理
体验无缝的 GenAI 驱动运维、可观测性与资源管理，覆盖所有 Kubernetes 集群。简化复杂的多集群工作流，并通过 OCM MCP 服务器解锁深度洞察。
什么是多集群 MCP 服务器
多集群 MCP 服务器是一款面向多集群 Kubernetes 运维与编排的高级网关应用。作为 MCP 生态系统的一部分，该服务器充当集中式枢纽，提供标准化 API，使用户和 AI 系统能够与各种 Kubernetes 环境无缝交互。凭借对 kubectl 的全面支持，多集群 MCP 服务器可从单一界面高效管理、配置与部署分布式集群资源。其强大的架构专为运行复杂多集群 Kubernetes 基础设施的企业或组织设计，确保高可用性、简化运维并增强安全性。该平台尤其适合希望扩展 Kubernetes 管理、自动化工作流，并与生成式 AI 系统集成以实现智能云运维的团队。
能力
多集群 MCP 服务器可以做什么
借助多集群 MCP 服务器，用户和组织可以统一并简化跨多环境的 Kubernetes 运维。该服务器支持资源管理、自动化与集成等高级功能，是 DevOps 团队、云架构师及 AI 驱动系统的多面利器。
- 集中式集群管理
- 通过单一界面管理多个 Kubernetes 集群，降低运维负担。
- 标准化 API 访问
- 通过统一 API 与所有已连接集群交互，简化集成与自动化。
- 全面 kubectl 支持
- 跨集群执行 kubectl 命令，为管理员提供熟悉且强大的控制力。
- 自动化资源部署
- 跨集群批量部署和管理应用与资源，实现自动化运维。
- AI 集成就绪
- 无缝连接生成式 AI 或自动化代理，编排复杂的多集群运维。
AI 代理如何受益于多集群 MCP 服务器
AI 代理可利用多集群 MCP 服务器自动化复杂的云与 Kubernetes 工作流，包括扩缩容、部署、监控与自愈等跨分布式集群操作。通过集成标准化 MCP API，AI 系统能够智能决策、协调资源，无需人工干预即可提升运维效率。这将解锁自治云管理新高度，让组织充分发挥 AI 驱动 DevOps 与云编排的全部潜力。