K8s 멀티 클러스터 MCP용 AI 에이전트

멀티 클러스터 쿠버네티스 MCP 서버 통합을 통해 여러 쿠버네티스 클러스터의 운영을 원활하게 관리하고 자동화하세요. 강력한 AI 기반 컨텍스트 전환, 크로스 클러스터 운영, 배포 관리, 진단을 단일 인터페이스에서 표준화할 수 있습니다. 중앙 집중형 멀티 클러스터 제어, 즉각적인 인사이트, 신속한 문제 해결을 개발, 스테이징, 프로덕션 환경 모두에서 경험하세요.

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중앙 집중형 멀티 클러스터 쿠버네티스 관리

AI 기반 플랫폼 하나로 여러 쿠버네티스 클러스터를 손쉽게 제어하세요. 여러 kubeconfig 파일을 활용해 모든 클러스터의 리소스를 즉시 나열, 비교 및 관리할 수 있습니다. 컨텍스트 전환, 리소스 점검, 크로스 클러스터 운영이 명령 한 번으로 가능해 모든 쿠버네티스 환경에서 완벽한 가시성과 빠른 문제 해결을 제공합니다.

통합 클러스터 접근.: 여러 kubeconfig 파일을 사용해 모든 쿠버네티스 클러스터를 효율적으로 관리하세요.
AI 기반 컨텍스트 전환.: 개발, 스테이징, 프로덕션 클러스터 간 전환을 수동 재구성 없이 즉시 전환하세요.
크로스 클러스터 인사이트.: 클러스터 간 리소스, 상태, 구성을 비교해 더 빠른 의사결정을 내리세요.
중앙 집중형 리소스 관리.: 하나의 인터페이스에서 모든 네임스페이스, 노드, 리소스를 조회하고 제어하세요.

포괄적인 배포 및 리소스 제어

고급 배포 관리와 리소스 제어로 쿠버네티스 배포를 완벽하게 통제하세요. 배포 상태 모니터링, 롤백 또는 재시작, 실시간 리소스 제한 조정이 가능합니다. 워크로드의 확장, 일시중지, 재개, 업데이트를 손쉽게 처리해 언제나 애플리케이션을 최적화하고 안정적으로 운영할 수 있습니다.

자동화된 배포 관리.: 상태 모니터링, 히스토리 조회, 롤백, 재시작, 일시중지, 재개 등 배포를 손쉽게 제어하세요.
리소스 확장 및 오토스케일링.: 인터페이스에서 배포 확장 및 Horizontal Pod Autoscaler를 직접 구성하세요.
실시간 리소스 업데이트.: CPU/메모리 제한 및 요청을 업데이트해 애플리케이션 성능을 최적화하세요.

진단, 모니터링 및 지능형 운영

내장 AI 도구를 활용해 애플리케이션 문제를 진단하고, 리소스 사용량을 모니터링하며, 고급 운영을 수행하세요. 즉시 파드 로그를 조회하고, 컨테이너에서 명령을 실행하며, 실행 가능한 진단을 받아 쿠버네티스 워크로드의 건강과 성능을 유지할 수 있습니다.

즉각적인 진단.: AI 기반 인사이트로 애플리케이션 문제를 진단하고, 이벤트와 로그를 조회하세요.
실시간 파드 운영.: 파드에서 명령 실행, 로그 조회, 워크로드 관리를 손쉽게 처리하세요.
실시간 메트릭 및 모니터링.: 노드와 파드의 CPU/메모리 사용량을 모니터링해 최적의 리소스 할당을 보장하세요.

MCP 통합

사용 가능한 쿠버네티스 MCP 통합 도구

다음 도구들은 쿠버네티스 MCP 통합에 포함되어 있습니다:

k8s_get_contexts: 구성된 클러스터의 모든 쿠버네티스 컨텍스트를 나열합니다.
k8s_get_namespaces: 지정한 쿠버네티스 컨텍스트의 모든 네임스페이스를 나열합니다.
k8s_get_nodes: 인프라 가시성을 위한 클러스터 내 모든 노드를 나열합니다.
k8s_get_resources: 파드, 디플로이먼트, 서비스 등 지정한 종류의 리소스를 나열합니다.
k8s_get_resource: 특정 쿠버네티스 리소스에 대한 상세 정보를 조회합니다.
k8s_get_pod_logs: 모니터링 및 문제 해결을 위해 특정 파드의 로그를 가져옵니다.
k8s_describe: 쿠버네티스 리소스의 상세한 describe 스타일 정보를 제공합니다.
k8s_apis: 연결된 쿠버네티스 클러스터의 모든 사용 가능한 API를 나열합니다.
k8s_crds: 클러스터 내 모든 커스텀 리소스 정의(CRD)를 나열합니다.
k8s_top_nodes: 클러스터 노드의 리소스 사용량(CPU/메모리) 통계를 표시합니다.
k8s_top_pods: 클러스터 내 파드의 리소스 사용량(CPU/메모리)을 표시합니다.
k8s_diagnose_application: 클러스터 내 배포 또는 애플리케이션의 문제를 진단합니다.
k8s_rollout_status: 쿠버네티스 리소스 배포의 현재 상태를 확인합니다.
k8s_rollout_history: 리소스 배포의 리비전 히스토리를 조회합니다.
k8s_rollout_undo: 이전 리비전으로 롤백해 신속한 복구를 지원합니다.
k8s_rollout_restart: 새로운 설정으로 워크로드를 재배포하기 위해 롤아웃을 재시작합니다.
k8s_rollout_pause: 안전한 개입을 위해 진행 중인 롤아웃 작업을 일시중지합니다.
k8s_rollout_resume: 이전에 일시중지된 롤아웃 작업을 재개합니다.
k8s_create_resource: YAML 또는 JSON 정의로 새로운 쿠버네티스 리소스를 생성합니다.
k8s_apply_resource: 구성을 적용하여 쿠버네티스 리소스를 생성 또는 업데이트합니다.
k8s_patch_resource: 기존 리소스의 필드를 패치 및 업데이트합니다.
k8s_label_resource: 지정한 쿠버네티스 리소스에 라벨을 추가하거나 업데이트합니다.
k8s_annotate_resource: 메타데이터 관리를 위해 리소스에 어노테이션을 추가하거나 업데이트합니다.
k8s_scale_resource: 디플로이먼트 등 리소스를 원하는 레플리카 수로 확장합니다.
k8s_autoscale_resource: 동적 확장을 위한 Horizontal Pod Autoscaler를 구성합니다.
k8s_update_resources: 디플로이먼트 및 컨테이너의 리소스 요청 및 제한을 업데이트합니다.
k8s_expose_resource: 쿠버네티스 리소스를 새로운 서비스로 노출합니다.
k8s_set_resources_for_container: 특정 컨테이너의 CPU 및 메모리 제한 또는 요청을 설정합니다.
k8s_cordon_node: 유지보수를 위해 노드를 스케줄 불가 상태로 표시합니다.
k8s_uncordon_node: 유지보수 완료 후 노드를 스케줄 가능 상태로 전환합니다.
k8s_drain_node: 유지보수를 준비하며 파드를 퇴거시켜 노드를 비웁니다.
k8s_taint_node: 노드에 테인트를 추가해 파드 스케줄링을 제어합니다.
k8s_untaint_node: 노드에서 테인트를 제거해 일반 스케줄링을 복원합니다.
k8s_pod_exec: 문제 해결 또는 관리를 위해 파드 컨테이너 내에서 명령을 실행합니다.

멀티 클러스터 쿠버네티스 관리를 중앙집중화하고 단순화하세요

하나의 인터페이스에서 모든 쿠버네티스 클러스터의 운영을 손쉽게 관리, 모니터링, 자동화하세요. 개발, 스테이징, 프로덕션 환경을 간소화하세요—지금 바로 체험하거나 가이드 데모를 예약해보세요!

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멀티클러스터 MCP 서버란?

멀티클러스터 MCP 서버는 Generative AI(GenAI) 시스템이 Model Context Protocol(MCP)을 통해 여러 쿠버네티스 클러스터와 원활하게 상호작용할 수 있게 해주는 강력한 게이트웨이입니다. 이 서버는 조직이 여러 클러스터에 걸쳐 쿠버네티스 리소스를 중앙집중화된 인터페이스에서 종합적으로 운영, 관찰, 관리할 수 있도록 지원합니다. kubectl을 완벽히 지원하여 멀티클러스터 환경에서 애플리케이션 배포, 확장, 모니터링 워크플로우를 간소화하며, 분산 AI 워크로드를 운영하거나 통합 클러스터 관리가 필요한 팀에 필수적인 도구입니다. 오픈소스이므로 개발자 및 엔터프라이즈 요구에 맞게 자유롭게 활용하고 확장할 수 있습니다.

주요 기능

멀티클러스터 MCP 서버로 무엇을 할 수 있나요?

멀티클러스터 MCP 서버를 통해 사용자 및 AI 시스템은 여러 쿠버네티스 클러스터의 운영을 효율적으로 관리, 관찰, 자동화할 수 있습니다. 이 플랫폼은 통합 게이트웨이를 제공하여, 고급 배포 전략, 포괄적인 모니터링, GenAI 기반 애플리케이션의 원활한 통합을 지원합니다.

통합 클러스터 관리: 여러 쿠버네티스 클러스터의 리소스를 중앙에서 운영 및 관리합니다.
kubectl 완전 연동: 익숙한 kubectl 명령과 워크플로우로 고급 클러스터 작업을 수행합니다.
가시성 및 메트릭: 모든 연결된 클러스터에서 메트릭, 로그, 알림을 조회, 분석, 시각화합니다.
GenAI 워크플로우 자동화: 분산 환경에서 Generative AI 애플리케이션 운영을 간소화합니다.
오픈소스 및 확장성: 무료로 사용 가능하며, 맞춤형 기업/개발자 요구에 쉽게 확장할 수 있습니다.

AI 에이전트가 멀티클러스터 MCP 서버로 얻는 이점

멀티클러스터 MCP 서버를 활용하는 AI 에이전트는 여러 쿠버네티스 클러스터에 대한 통합 접근 권한을 얻어, 복잡한 배포 및 확장 작업을 자동화하고, 애플리케이션 상태를 모니터링하며, 분산된 AI 워크플로우를 효율적으로 오케스트레이션할 수 있습니다. 이를 통해 운영 복잡성이 줄고, 리소스 활용이 극대화되며, 멀티클라우드·하이브리드 환경에서 지능형 애플리케이션의 배포 속도가 향상됩니다.