Harvester MCP сервер - это реализация MCP для Harvester HCI, основанная на Go, позволяющая AI-инструментам эффективно управлять кластерами.
Добавлено:
Создано:
Mar 25 2025
Harvester MCP сервер - это реализация MCP для Harvester HCI, основанная на Go, позволяющая AI-инструментам эффективно управлять кластерами.
Добавлено:
Created by:
Mar 25 2025
Zespre Chang
Рекомендуемые
Что такое Model Context Protocol (MCP) server for Harvester HCI?
Harvester MCP сервер облегчает взаимодействие между AI-ассистентами, такими как Claude Desktop, и кластерами Harvester, используя протокол MCP. Он поддерживает CRUD операции для основных ресурсов Kubernetes, таких как Pods, Deployments, Services и Nodes, а также для специфических ресурсов Harvester, таких как Виртуальные Машины, Изображения и Объемы. Это позволяет переводить команды на естественном языке в вызовы Kubernetes API, предоставляя понятный человеку результат, который упрощает управление кластерами. Его архитектура обеспечивает бесшовную интеграцию с такими инструментами, как Claude Desktop и Cursor, улучшая пользовательский опыт путем отображения детальной и обобщенной информации о ресурсах. Сервер автоматизирует обработку и форматирование ресурсов, делая операции с кластерами Kubernetes и Harvester доступными и эффективными для пользователей через взаимодействия, управляемые AI.
Кто будет использовать Model Context Protocol (MCP) server for Harvester HCI?
- Администраторы Kubernetes
- Инженеры DevOps
- Разработчики AI-инструментов, интегрирующие управление Harvester
- Пользователи Harvester HCI
Как использовать Model Context Protocol (MCP) server for Harvester HCI?
- Шаг 1: Установите и настройте MCP сервер, либо из источника, либо с помощью Go install.
- Шаг 2: Настройте свою среду с соответствующей kubeconfig для вашего кластера Harvester.
- Шаг 3: Добавьте конфигурацию MCP сервера в настройки вашего AI-ассистента (например, Claude).
- Шаг 4: Перезапустите AI-ассистента, чтобы загрузить новую конфигурацию MCP.
- Шаг 5: Выпустите команды на естественном языке через AI-интерфейс, такие как перечисление узлов или получение сведений о ВМ.
- Шаг 6: Просмотрите отформатированные, понятные ответы, предоставленные MCP сервером.
Ключевые Особенности и Преимущества Model Context Protocol (MCP) server for Harvester HCI
Основные функции
- CRUD операции для основных ресурсов Kubernetes
- Управление специфическими ресурсами Harvester, такими как ВМ и Изображения
- Выходы в формате, понятном человеку
- Автоматическое группирование ресурсов и сводки
- Бесшовная интеграция с AI ассистентами
Преимущества
- Упрощает управление кластерами с помощью естественного языка
- Улучшает пользовательский опыт с четким форматированием ресурсов
- Поддерживает как Kubernetes, так и специфические операции с ресурсами Harvester
- Позволяет автоматизацию и удаленное управление
- Снижает потребность в сложных взаимодействиях через командную строку
Основные Сценарии Использования и Приложения Model Context Protocol (MCP) server for Harvester HCI
- Управление кластерами Harvester с помощью AI через чат-ботов
- Автоматизированный мониторинг ресурсов и отчетность
- Упрощенное управление виртуальными машинами и контейнерами
- Интеграция управления Harvester в корпоративные автоматизационные рабочие процессы
- Разработка интеллектуальных административных инструментов
Часто Задаваемые Вопросы о Model Context Protocol (MCP) server for Harvester HCI
Разработчик
Вам также может понравиться：
Инструменты разработчика
Настольное приложение для управления взаимодействиями между сервером и клиентом с полными функциональными возможностями.
Сервер Model Context Protocol для Eagle, который управляет обменом данными между приложением Eagle и источниками данных.
Чат-клиент, который интегрирует и использует различные инструменты MCP прямо в чат-среде для повышения производительности.
Изображение Docker, размещающее несколько соединений MCP, доступных через единый входной пункт с интеграцией supergateway.
Обеспечивает доступ к балансам счетов YNAB, транзакциям и созданию транзакций через протокол MCP.
Быстрый и масштабируемый сервер MCP для управления операциями торговли в режиме реального времени для нескольких клиентов Zerodha.
Удаленный SSH-клиент, который облегчает безопасный, основанный на прокси-доступ к серверам MCP для удаленного использования инструментов.
Сервер MCP на базе Spring с возможностями ИИ для управления и обработки протоколов коммуникации модов Minecraft.
Минималистичный MCP-клиент с основными функциями чата, поддерживающий несколько моделей и контекстные взаимодействия.
Защищенный MCP сервер, позволяющий агентам ИИ взаимодействовать с приложением Authenticator для получения кодов 2FA и паролей.
Исследования и данные
Реализация сервера, поддерживающая Протокол Контекста Модели, интегрирующая возможности промышленного ИИ CRIC.
Предоставляет данные о движении, качестве воздуха, погоде и прокате велосипедов в городе Валенсия в единой платформе в реальном времени.
Приложение на React, демонстрирующее интеграцию с Supabase через инструменты MCP и Tambo для регистрации компонентов пользовательского интерфейса.
Клиент MCP, интегрирующий API Brave Search для веб-поиска, использующий протокол MCP для эффективной коммуникации.
Сервер протокола, обеспечивающий бесперебойную связь между Umbraco CMS и внешними приложениями.
NOL интегрирует LangChain и Open Router для создания сервера MCP с несколькими клиентами на основе Next.js.
Соединяет LLM с Firebolt Data Warehouse для автономных запросов, доступа к данным и генерации инсайтов.
Клиентская платформа для соединения ИИ-агентов с серверами MCP, позволяющая обнаружение и интеграцию инструментов.
Spring Link упрощает связывание и управление несколькими приложениями Spring Boot эффективно в единой среде.
Клиент с открытым исходным кодом для взаимодействия с несколькими серверами MCP, обеспечивающий бесшовный доступ к инструментам для Claude.
Облачные платформы
Чат-бот на базе Spring для Cloud Foundry, который интегрируется с AI-сервисами, MCP и memGPT для расширенных возможностей.
Автоматизирует создание MCP серверов для AWS сервисов с использованием boto3, упрощая настройку серверов для разработки.
Бессерверный MCP, размещенный в AWS Lambda, который взаимодействует с AWS Bedrock для обработки моделей ИИ через API Gateway.
Серверно-клиентский MCP, упрощающий коммуникацию и обмен данными между ИИ-службами и системами хранения.
Позволяет взаимодействовать с SharePoint Online через REST API, поддерживая функции управления сайтом, списком и пользователем.
Комплексный набор контейнеров для эффективного развертывания и управления микросервисами.
Клиентская и серверная настройка, облегчающая коммуникацию GitLab SSE через супер-шлюз для получения обновлений в реальном времени.
Кроссплатформенный менеджер пакетов, предназначенный для эффективного и бесшовного управления всеми серверами MCP.
Демонстрационный проект, показывающий, как создать клиентский агент MCP для подключения к внешним сервисам через протокол MCP.
Реализует сервер и клиент MCP с использованием FastMCP и LangChain для структурированной асинхронной коммуникации.