Kubernetes MCP Server

0
0 評論
1 Stars
一個輕量級的MCP伺服器,使自然語言查詢和直接API控制Kubernetes集群成為可能,支持資源的列出、創建、刪除和修改。
新增日期:
創建者:
Apr 06 2025
Kubernetes MCP Server

Kubernetes MCP Server

0 評論
1
0
Kubernetes MCP Server
一個輕量級的MCP伺服器,使自然語言查詢和直接API控制Kubernetes集群成為可能,支持資源的列出、創建、刪除和修改。
新增日期:
Created by:
Apr 06 2025
Duc Tran
精選

Kubernetes MCP Server 是什麼?

這個MCP伺服器提供自然語言處理能力,將普通英語查詢轉換為Kubernetes命令,並提供RESTful API端點來管理資源,如pods、deployments、namespaces和集群本身。它結合使用kubectl命令和Kubernetes Python客戶端SDK,促進了互動聊天控制和程序自動化的使用。功能包括跨命名空間的資源列出、創建、刪除、標籤和配置編輯、案件的縮放和命名空間的驗證。它旨在簡化Kubernetes管理,支持複雜的操作,並與AI助手無縫集成,以增強操作效率。

誰會使用 Kubernetes MCP Server?

  • DevOps工程師
  • Kubernetes管理人員
  • 雲基礎架構團隊
  • 自動化Kubernetes管理的開發人員

如何使用 Kubernetes MCP Server?

  • 步驟1:從GitHub克隆該儲存庫
  • 步驟2:安裝先決條件(Python 3.11+、kubectl、UV)
  • 步驟3:設置虛擬環境並安裝依賴項
  • 步驟4:配置對Kubernetes集群的訪問
  • 步驟5:運行伺服器並使用自然語言或API調用來管理資源

Kubernetes MCP Server 的核心特徵與益處

主要功能
  • 將自然語言查詢轉換為kubectl命令
  • 列出、創建、更新、刪除Kubernetes資源
  • 支持執行kubectl命令和Python SDK
  • 資源縮放、標籤和命名空間驗證
  • 完全RESTful API端點,用於資源管理
優點
  • 通過自然語言交互簡化Kubernetes管理
  • 通過API訪問啟用自動化和腳本
  • 支持雙模式操作以提高靈活性
  • 通過智能的資源處理提升生產力
  • 減少用於管理大型集群的用戶的複雜性

Kubernetes MCP Server 的主要使用案例與應用

  • 通過AI助手進行自動化的集群資源管理
  • 在CI/CD管道中簡化Kubernetes操作
  • 使用自然語言查詢對資源進行審計和監控
  • 對Kubernetes用戶進行教育和培訓

Kubernetes MCP Server 的常見問答

開發者

您可能也喜歡:

開發者工具

一款用於管理伺服器與客戶端互動的桌面應用程式,具備全面的功能。
一個為 Eagle 提供的 Model Context Protocol 伺服器,負責管理 Eagle 應用程式和數據來源之間的數據交換。
一個基於聊天的客戶端,直接在聊天環境中集成和使用各種 MCP 工具,以提高生產力。
一個 Docker 映像,承載多個 MCP 伺服器,透過整合 supergateway 以統一入口點訪問。
透過 MCP 協議提供 YNAB 帳戶餘額、交易及交易創建的訪問權限。
一個快速可擴展的MCP伺服器,用於管理多客戶的即時Zerodha交易操作。
一個遠端SSH客戶端,方便安全、基於代理訪問MCP伺服器,以便利用遠端工具。
一個基於Spring的MCP伺服器,整合了AI能力以管理和處理Minecraft模組的通信協議。
一款具有基本聊天功能的極簡MCP客戶端,支持多種模型和上下文交互。
一個安全的MCP伺服器,讓AI代理與身份驗證器應用程式互動以獲取2FA代碼和密碼。

研究與數據

一個支持模型上下文協議的伺服器實現,整合CRIC的工業AI能力。
提供瓦倫西亞市即時交通、空氣質量、天氣及單車共享數據於一個統一的平台上。
一個展示通過MCP工具和Tambo進行Supabase集成的React應用程序,註冊UI組件。
整合 Brave Search API 用於網頁搜尋的 MCP 客戶端,利用 MCP 協議進行高效通信。
一個能夠實現 Umbraco CMS 與外部應用程式之間無縫通訊的協定伺服器。
NOL 整合了 LangChain 和 Open Router,以使用 Next.js 創建一個多客戶端的 MCP 伺服器。
將LLM連接到Firebolt數據倉庫,以進行自主查詢、數據訪問和洞察生成。
一個用於將AI代理連接到MCP伺服器的客戶端框架,實現工具的發現和集成。
Spring Link 促進在統一環境中有效地鏈接和管理多個 Spring Boot 應用程序。
一個開源客戶端,用於與多個MCP伺服器互動,為Claude提供無縫的工具訪問。

雲端平台

一個基於 Spring 的 Cloud Foundry 聊天機器人,與 AI 服務、MCP 和 memGPT 集成,以實現先進的功能。
使用boto3自動化AWS服務的MCP伺服器創建,簡化開發的伺服器設置。
一個在AWS Lambda上托管的無伺服器MCP,透過API Gateway與AWS Bedrock互動以進行AI模型處理。
一個伺服器-客戶端的 MCP,促進 AI 服務和存儲系統之間的通信和數據交換。
透過 REST API 與 SharePoint Online 互動,支援網站、清單和使用者管理功能。
一套全面的容器,用於高效的微服務部署和管理。
透過超級網關促進GitLab SSE通信的客戶端和服務器設置,以實現實時更新。
一個設計用於高效無縫管理所有MCP伺服器的跨平台包管理器。
一個示範項目,展示如何建立 MCP 客戶端代理,以透過 MCP 協議連接到外部服務。
使用FastMCP和LangChain實作MCP伺服器和客戶端以進行結構化的非同步通信。