local-only server
The server can only run on the client’s local machine because it depends on local resources.
Integrations
Integrates with Google's Gemini API for AI capabilities, allowing the MCP server to leverage Gemini models for processing and responding to requests.
Enables interaction with Kubernetes clusters, allowing for management and orchestration of containerized applications through the Kubernetes API using the Python client.
kube-mcp
Gemini API 키 받기
https://aistudio.google.com/ 에 접속하여 API 키를 받으세요. 현재 gemini-2.0-pro-exp-02-05 LLM은 완전히 무료로 제공됩니다. 다른 모델도 매우 저렴한 가격에 구매 가능합니다.
Codename Goose 설치
Goose는 코딩 작업을 자동화하여 소프트웨어 개발을 가속화하는 오픈소스 AI 에이전트입니다. MCP 클라이언트가 내장된 Codename Goose를 사용하겠습니다. https://block.github.io/goose/docs/getting-started/installation 의 단계에 따라 Codename Goose를 설치하세요. Goose가 Gemini API를 사용할 수 있도록 GOOGLE_API_KEY 환경 변수를 설정하세요. goose configure 사용하여 구성하고 goose session session을 사용하여 세션으로 시작하는 방법을 알아보세요.
MCP 서버 개발
MCP에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 참조하세요: https://modelcontextprotocol.io/introduction , 특히 Python SDK: https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk 이 저장소를 복제하고 mcp dev server.py 사용하여 테스트해 보세요. 이 프로젝트는 pip 대신 uv 패키지 관리자를 사용합니다. uv 에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 참조하세요: https://github.com/astral-sh/uv 이 프로젝트는 kubernetes python 클라이언트를 사용합니다: https://github.com/kubernetes-client/python
미니쿠브 설치
다음 지침에 따라 Minikube를 설치하세요: https://minikube.sigs.k8s.io/docs/start/?arch=/linux/x86-64/stable/binary+download 클러스터 구성이 MCP 서버에 제공되었는지 확인하세요. KubernetesManager 와 config.load_kube_config() 확인하여 구성이 로드되는 방식을 파악하세요.
MCP 서버를 Codename Goose에 연결하세요
다음 문서를 읽어 MCP 서버를 확장 기능으로 추가하세요: https://block.github.io/goose/docs/getting-started/using-extensions goose session --with-builtin developer --with-extension "uvx kube-mcp" 명령을 사용하여 새 goose 세션을 시작하세요.
모든 것을 작동하게 하세요
Goose에서 명령을 내리고 MCP 서버를 사용하여 Minikube와 상호 작용해 보세요.
This server cannot be installed
자연어를 통해 Kubernetes/Minikube 클러스터와 상호 작용할 수 있는 MCP 서버로, Codename Goose와 같은 AI 에이전트가 Model Context Protocol을 통해 Kubernetes 리소스를 관리할 수 있습니다.