Skip to main content
Glama

Kube 核心 MCP

将自然语言请求转换为有效的 kubectl 命令的 Kubernetes 命令处理服务。

特征

  • 自然语言到 kubectl 命令的转换

  • 命令验证和安全检查

  • 支持常见的 kubectl 操作

  • 用于 LLM 处理的 AWS Bedrock 集成

Related MCP server: GitHub MCP Server

先决条件

  • Python 3.8+

  • 已配置 AWS 凭证

  • kubectl 安装和配置

  • Node.js 和 npm(用于前端)

设置

  1. 克隆存储库:

git clone <repository-url> cd kube-core-mcp
  1. 创建并激活虚拟环境:

python3 -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows: .\venv\Scripts\activate
  1. 安装依赖项:

pip install -r requirements.txt
  1. 配置AWS凭证:

export AWS_ACCESS_KEY_ID=your_access_key export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret_key export AWS_REGION=your_region
  1. 启动 FastAPI 服务器:

python src/server.py

API 文档

健康检查

curl http://localhost:3000/health

服务

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

自然语言命令

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

直接命令

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

安全

该服务以两种安全模式运行:

  1. 严格(默认):

    • 仅允许预定义的命令模式

    • 根据允许的模式验证所有命令

    • 防止危险操作

  2. 允许:

    • 允许更灵活的命令模式

    • 仍然保持基本的安全检查

    • 对于开发和测试有用

发展

运行测试

pytest tests/

代码风格

black src/ tests/ flake8 src/ tests/

贡献

  1. 分叉存储库

  2. 创建功能分支

  3. 进行更改

  4. 运行测试

  5. 提交拉取请求

执照

[添加许可信息]

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

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

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server