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Jess321995

Kube Core MCP

by Jess321995
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Python
Remote

Kube Core MCP

Ein Kubernetes-Befehlsverarbeitungsdienst, der Anfragen in natürlicher Sprache in gültige Kubectl-Befehle umwandelt.

Merkmale

  • Konvertierung von natürlicher Sprache in Kubectl-Befehle

  • Befehlsvalidierung und Sicherheitsüberprüfungen

  • Unterstützung für gängige Kubectl-Operationen

  • AWS Bedrock-Integration für die LLM-Verarbeitung

Related MCP server: GitHub MCP Server

Voraussetzungen

  • Python 3.8+

  • AWS-Anmeldeinformationen konfiguriert

  • kubectl installiert und konfiguriert

  • Node.js und npm (für Frontend)

Aufstellen

  1. Klonen Sie das Repository:

git clone <repository-url> cd kube-core-mcp

  1. Erstellen und aktivieren Sie eine virtuelle Umgebung:

python3 -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows: .\venv\Scripts\activate

  1. Installieren Sie Abhängigkeiten:

pip install -r requirements.txt

  1. Konfigurieren Sie die AWS-Anmeldeinformationen:

export AWS_ACCESS_KEY_ID=your_access_key export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret_key export AWS_REGION=your_region

  1. Starten Sie den FastAPI-Server:

python src/server.py

API-Dokumentation

Gesundheitscheck

curl http://localhost:3000/health

Leistungen

curl http://localhost:3000/api/services

Befehle in natürlicher Sprache

curl -X POST http://localhost:3000/api/nl \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"message": "show me the pods in default namespace"}'

Direkte Befehle

curl -X POST http://localhost:3000/api/command \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"command": "kubectl get pods -n default"}'

Sicherheit

Der Dienst arbeitet in zwei Sicherheitsmodi:

  1. STRICT (Standard):

    • Erlaubt nur vordefinierte Befehlsmuster

    • Validiert alle Befehle anhand zulässiger Muster

    • Verhindert gefährliche Operationen

  2. PERMISSIV:

    • Ermöglicht flexiblere Befehlsmuster

    • Behält weiterhin grundlegende Sicherheitskontrollen bei

    • Nützlich für Entwicklung und Tests

Entwicklung

Ausführen von Tests

pytest tests/

Codestil

black src/ tests/ flake8 src/ tests/

Beitragen

  1. Forken Sie das Repository

  2. Erstellen eines Feature-Zweigs

  3. Nehmen Sie Ihre Änderungen vor

  4. Führen Sie Tests durch

  5. Senden einer Pull-Anfrage

Lizenz

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Jess321995/kube-core-mcp'

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