Kubernetes MCP Server
このMCPは、大規模な言語モデルとKubernetesの間の架け橋を提供し、ユーザーが自然言語によるインタラクションを通じてクラスター、リソース、デプロイメントを管理できるようにします。リソースの作成、更新、削除、ポッド、サービス、およびカスタムリソースの管理、YAMLマニフェストの適用をサポートし、Kubernetes管理を簡素化します。
追加日：
作成者：
Apr 28 2025
このMCPは、大規模な言語モデルとKubernetesの間の架け橋を提供し、ユーザーが自然言語によるインタラクションを通じてクラスター、リソース、デプロイメントを管理できるようにします。リソースの作成、更新、削除、ポッド、サービス、およびカスタムリソースの管理、YAMLマニフェストの適用をサポートし、Kubernetes管理を簡素化します。
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basebandit
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文字を感情に変える — 数秒で表現力豊かなAIボイスをクローン、デザイン、作成しよう。
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想像をアニメに！画像やテキストからAIでビキニやキスの動画を生成。AI着せ替え機能も搭載。登録不要、完全無料！
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分析機能、ブランドリンク、ルーティング、マルチエージェントチャット機能を備えた無料のWhatsAppリンク＆QRジェネレーター。
Gobii
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AIテキストを瞬時に自然で人間らしい文体に書き直す無料のAI人間化ツール。サインアップ不要。
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GLM Image は自己回帰モデルと拡散モデルを組み合わせたハイブリッド方式で、高忠実度のAI画像を生成し、優れたテキストレンダリングを実現します。
AI FIRST
自然言語を通じてリサーチ、ブラウザ作業、ウェブスクレイピング、ファイル管理を自動化する会話型AIアシスタント。
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オープンソースのLTX-2は、テキストや画像プロンプトからネイティブな音声同期付きの4K動画を高速に生成し、本番対応可能です。
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FalcoCut：動画翻訳、アバタービデオ、音声クローン、フェイススワップ、短尺動画生成のためのウェブベースAIプラットフォーム。
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Vadu AI
Sora 2、Veo 3、Kling をはじめとする10以上のトップモデルを搭載したオールインワンのAI動画・画像ジェネレーター。
Explee
即座にICPの単一行説明でアウトリーチを開始する
Lease A Brain
AI搭載の専門家による仮想チームが、多様なビジネス業務を支援します。
NanoPic
NanoPic は AI による高速で高品質な会話型画像編集を提供し、2K/4K 出力に対応します。
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Wollo は、高度で感情を認識する AI 技術を用いて AI キャラクターを作成、探索、チャットできるプラットフォームです。
Edensign
Edensignは、不動産写真を迅速かつリアルに変換するAI駆動のバーチャルステージングプラットフォームです。
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CodeFlying – バイブコーディングアプリビルダー | AIとチャットしてフルスタックアプリを作成
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AIタトゥージェネレーターは、先進のAI技術でパーソナライズされた高品質なタトゥーデザインを素早く作成します。
Avoid.so
Avoid.so は高度な AI 人間化技術を提供し、AI 検出アルゴリズムをシームレスに回避します。
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技術的なスキル不要で、動画・音楽・画像を作成できるオールインワンのAIプラットフォームです。
Z Image Turbo AI
Z Image Turboは、驚くほど高速なAI画像生成ツールで、フォトリアリスティックな美しいアートを作成します。
Chatronix
複数のAIモデルを1つのプラットフォームで比較、統合、自動化するLLMアグリゲーターです。
EaseUS VoiceWave
オフラインとオンラインでの創造的表現のための無料で強力なボイスチェンジャー。
Kubernetes MCP Serverとは？
Kubernetes MCPサーバーは、自然言語を使用してKubernetesクラスターとのインタラクションを促進するように設計されており、クラスター管理をより簡単で直感的にします。ユーザーは複数のクラスターに接続し、コンテキストを切り替え、ポッドの一覧表示、デプロイメントの作成、サービスとの相互作用、カスタムリソース定義との作業などの操作を実行できます。サーバーはYAMLマニフェストを直接適用することをサポートし、LLMインターフェースを介してリソース管理を簡素化し、コマンドライン操作の複雑さを削減し、自然言語コマンドによる自動化を可能にします。
誰がKubernetes MCP Serverを使うの？
- DevOpsエンジニア
- Kubernetes管理者
- クラウドプラットフォームエンジニア
- KubernetesとAIツールを統合する開発者
Kubernetes MCP Serverの使い方は？
- ステップ1：提供されたコマンドを使用してMCPサーバーをインストールします
- ステップ2：Kubernetesコンテキストとクラスターの詳細でサーバーを構成します
- ステップ3：MCPサーバーを好みのLLMまたはインターフェースに接続します
- ステップ4：自然言語コマンドを使用してKubernetesリソースを管理します（例：ポッドの作成、サービスの更新、YAMLマニフェストの適用）
Kubernetes MCP Serverの主な特長・利点
コア機能
- 複数のKubernetesクラスターに接続
- ポッド、デプロイメント、サービスなどのリソースを管理
- YAMLマニフェストを適用
- カスタムリソース定義（CRD）との作業
- ログをストリーミングし、ポッドの詳細を取得
- クラスター間でコンテキストを切り替え
利点
- 自然言語を通じてKubernetes管理を簡素化
- 複雑なkubectlコマンドの必要性を減少
- 自動化と迅速なデプロイメントを実現
- マルチクラスター管理をサポート
- 言語モデルとのシームレスな統合を促進
Kubernetes MCP Serverの主な使用ケース・アプリケーション
- AI支援による自動化されたクラスター管理
- 自然言語による簡素化されたデプロイメントの作成と更新
- Kubernetesポッドおよびサービスの監視とロギング
- 複数のクラスターを効率的に管理
- Kubernetes操作のためのAIベースのチャットボットとの統合
Kubernetes MCP ServerのFAQs
開発者
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