MCP Kubernetes サーバー

これは、LLM とのやり取りを通じて Kubernetes クラスターの制御を提供する、Kubernetes 用の MCP (Model Context Protocol) サーバーです。

概要

このクライアントを使用すると、MCPツールを介して一般的なKubernetes操作を実行できます。kubectlコマンドkubectlラップすることで、Kubernetesリソースを管理するためのシンプルなインターフェースを提供します。モデルコンテキストプロトコル（MCP）により、言語モデルとKubernetes操作間のシームレスな連携が可能になります。

MCPとは何ですか?

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、言語モデルが外部ツールやサービスと構造的に連携できるようにするフレームワークです。MCPは以下の機能を提供します。

• 言語モデルに機能を公開するための標準化された方法

• 運用のコンテキスト管理

• ツールの発見とドキュメント化

• モデルとツール間の型安全な相互作用

使用例

• 3 つのレプリカを持つ production 名前空間に、名前 nginx-app、イメージ nginx:latest の新しいデプロイメントを作成します。

• 実稼働名前空間でデプロイメント nginx-app をバージョン 1.19 に更新します。

• 運用名前空間でデプロイメント nginx-app を 5 つのレプリカにスケーリングします。

• 実稼働名前空間内のポッドを取得します。

• クラスター内のすべての名前空間を取得します。

• クラスター内のすべてのノードを取得します。

• クラスター内のすべてのサービスを取得します。

• クラスター内のすべてのデプロイメントを取得します。

• クラスター内のすべてのジョブを取得します。

• クラスター内のすべての cronjob を取得します。

• クラスター内のすべてのステートフル セットを取得します。

• クラスター内のすべてのデーモンセットを取得します。

• 現在のコンテキストは何ですか。

• すべてのコンテキストを一覧表示します。

• コンテキストに切り替えます。

• 実稼働名前空間内のポッドのログを取得します。

• 実稼働名前空間内のイベントを取得します。

• 本番環境の名前空間で、ポッドに key1=value1 の注釈を付けます。

• 本番環境の名前空間のポッドからアノテーション key1 を削除します。

• 本番環境の名前空間のポッドにラベル key1=value1 を追加します。

• 本番環境の名前空間のポッドからラベル key1 を削除します。

• ポート 80 の production 名前空間でデプロイメント nginx-app を公開します。

• 本番環境の名前空間内の名前を持つ pod、deployment、service をローカル ポート 8080 にポート転送します。

• 実稼働名前空間内の名前を持つポッド、デプロイメント、サービス、ジョブ、cronjob、statefulset、daemonset を削除します。

今後の機能

• クラスター ロールを作成します。

• クラスターロールを削除します。

• クラスター ロール バインディングを作成します。

• クラスター ロール バインディングを削除します。

• 名前空間を作成します。

• 名前空間を削除します。

• サービス アカウントを作成します。

• サービス アカウントを削除します。

• ロールを作成します。

• ロールを削除します。

• ロールバインディングを作成する。a

• ロールバインディングを削除します。

LLM統合

このMCPクライアントは、大規模言語モデル（LLM）とシームレスに連携するように設計されています。関数は@mcp.tool()で修飾されており、モデルコンテキストプロトコルフレームワークを介してLLMからアクセス可能です。

LLMプロンプトの例

LLMは自然言語を使ってKubernetesクラスターと対話できます。以下にプロンプトの例を示します。

• 「本番環境の名前空間に3つのレプリカを持つ新しい nginx デプロイメントを作成する」

• 「nginx-app のデプロイメントを 5 つのレプリカにスケールする」

• 「nginx-app のイメージをバージョン 1.19 に更新します」

LLM はこれらの自然言語要求を解釈し、正しいパラメータを使用して適切な MCP 関数を呼び出します。

LLM統合のメリット

1. 自然言語インターフェース:会話型言語を使用してKubernetesリソースを管理する

2. コマンドの複雑さの軽減: kubectl の構文を正確に覚える必要はありません

3. エラー防止: LLMは入力を検証し、役立つエラーメッセージを提供することができます。

4. コンテキスト認識: LLMは複数の操作にわたってコンテキストを維持できます

5. 構造化された相互作用: MCP は、LLM とツール間の型安全で文書化された相互作用を保証します。

要件

• kubectl経由で構成された Kubernetes クラスター アクセス

• Python 3.x

• MCPフレームワークがインストールおよび構成されている

セキュリティに関する注意事項

このクライアントを LLM で使用する場合は、次の点を確認してください。

• Kubernetes クラスターに適切なアクセス制御が実施されている

• MCPサーバーは安全な環境で実行されています

• APIアクセスは適切に認証および承認されている

Claude Desktopでの使用

貢献

MCP Kubernetes Serverへの貢献を歓迎します！貢献したい場合は、以下を行ってください。

1. リポジトリをフォークする

2. 機能用の新しいブランチを作成します（ git checkout -b feature/amazing-feature ）

3. 変更を加える

4. 必要に応じてテストを作成または更新する

5. 変更をコミットします ( git commit -m 'Add some amazing feature' )

6. ブランチにプッシュします ( git push origin feature/amazing-feature )

7. プルリクエストを開く

大きな変更については、まず問題を開いて、何を変更したいのか話し合ってください。

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Claude Desktop 用の Kubernetes Server を自動的にインストールするには: