Kubectl MCP 도구

클로드, 커서 등의 AI 어시스턴트가 자연어를 통해 Kubernetes 클러스터와 상호 작용할 수 있도록 하는 Kubernetes용 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다.

⚠️ 알려진 문제

현재 서버에서 JSON 파싱 문제가 발생하여 MCP를 실행하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

클로드
커서
윈드서핑

저는 이러한 문제 해결을 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. 문제 해결 과정을 독립적으로 진행하고 있기 때문에 각 서비스에 대한 세부적인 테스트를 진행 중이므로 해결에 시간이 걸릴 수 있습니다. 만약 이러한 문제를 디버깅할 수 있다면, Pull Request를 제출해 주세요.

이 기간 동안 여러분의 인내와 지속적인 지원에 진심으로 감사드립니다. 🙏

이해해 주셔서 감사합니다!

특징

핵심 쿠버네티스 운영

[x] Kubernetes 클러스터에 연결
[x] 포드, 서비스, 배포 및 노드를 나열하고 관리합니다.
[x] 포드 및 기타 리소스 생성, 삭제 및 설명
[x] Pod 로그 및 Kubernetes 이벤트 가져오기
[x] Helm v3 작업(설치, 업그레이드, 제거) 지원
[x] kubectl explain 및 api-resources 지원
[x] 다음 명령에 대한 네임스페이스 선택(메모리 지속성)
[x] 포드로 포트 포워딩
[x] 확장 배포 및 상태 집합
[x] 컨테이너에서 명령 실행
[x] ConfigMaps 및 Secrets 관리
[x] 이전 버전으로 배포 롤백
[x] Ingress 및 NetworkPolicy 관리
[x] 클러스터 간 컨텍스트 전환

자연어 처리

[x] kubectl 작업에 대한 자연어 쿼리 처리
[x] 이전 작업의 메모리가 있는 컨텍스트 인식 명령
[x] Kubernetes 개념에 대한 인간 친화적 설명
[x] 의도에 따른 지능형 명령 구성
[x] 전문 도구를 사용할 수 없는 경우 kubectl로 대체
[x] 오프라인/테스트 시나리오에 대한 모의 데이터 지원
[x] 네임스페이스 인식 쿼리 처리

모니터링

[x] 클러스터 상태 모니터링
[x] 리소스 활용 추적
[x] Pod 상태 및 건강 검사
[x] 이벤트 모니터링 및 경고
[x] 노드 용량 및 할당 분석
[x] 과거 성과 추적
[x] kubectl top을 통한 리소스 사용 통계
[x] 컨테이너 준비 및 활성 상태 추적

보안

[x] RBAC 검증 및 확인
[x] 보안 컨텍스트 감사
[x] Kubernetes API에 대한 보안 연결
[x] 자격 증명 관리
[x] 네트워크 정책 평가
[x] 컨테이너 보안 스캐닝
[x] 보안 모범 사례 시행
[x] 역할 및 클러스터 역할 관리
[x] ServiceAccount 생성 및 바인딩
[x] PodSecurityPolicy 분석
[x] RBAC 권한 감사
[x] 보안 컨텍스트 검증

진단

[x] 클러스터 진단 및 문제 해결
[x] 구성 검증
[x] 오류 분석 및 복구 제안
[x] 연결 상태 모니터링
[x] 로그 분석 및 패턴 감지
[x] 리소스 제약 식별
[x] Pod 상태 점검 진단
[x] 일반적인 오류 패턴 식별
[x] 잘못된 구성에 대한 리소스 검증
[x] 자세한 활성도 및 준비성 프로브 검증

고급 기능

[x] 다중 전송 프로토콜 지원(stdio, SSE)
[x] 다양한 AI 어시스턴트와의 통합
[x] 확장 가능한 도구 프레임워크
[x] 사용자 정의 리소스 정의 지원
[x] 네임스페이스 간 작업
[x] 여러 리소스에 대한 일괄 작업
[x] 지능형 리소스 관계 매핑
[x] 복구 제안과 함께 오류 설명
[x] 볼륨 관리 및 식별

건축학

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 통합

Kubectl MCP 도구는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 구현하여 AI 어시스턴트가 표준화된 인터페이스를 통해 쿠버네티스 클러스터와 상호 작용할 수 있도록 합니다. 아키텍처는 다음으로 구성됩니다.

MCP 서버 : MCP 클라이언트(AI 어시스턴트)의 요청을 처리하는 호환 서버
도구 레지스트리 : 스키마를 사용하여 Kubernetes 작업을 MCP 도구로 등록합니다.
전송 계층 : stdio, SSE 및 HTTP 전송 방법을 지원합니다.
핵심 작업 : 도구 호출을 Kubernetes API 작업으로 변환합니다.
응답 포매터 : Kubernetes 응답을 MCP 호환 응답으로 변환합니다.

요청 흐름

듀얼 모드 작동

이 도구는 두 가지 모드로 작동합니다.

CLI 모드 : Kubernetes 작업을 실행하기 위한 직접 명령줄 인터페이스
서버 모드 : AI 어시스턴트의 요청을 처리하기 위해 MCP 서버로 실행

설치

자세한 설치 지침은 설치 가이드를 참조하세요.

PyPI에서 직접 kubectl-mcp-tool을 설치할 수 있습니다.

지엑스피1

특정 버전의 경우:

pip install kubectl-mcp-tool==1.1.0

이 패키지는 PyPI에서 사용할 수 있습니다: https://pypi.org/project/kubectl-mcp-tool/1.1.0/

필수 조건

파이썬 3.9 이상
kubectl CLI 설치 및 구성
Kubernetes 클러스터에 대한 액세스
pip(Python 패키지 관리자)

글로벌 설치

# Install latest version from PyPI
pip install kubectl-mcp-tool

# Or install development version from GitHub
pip install git+https://github.com/rohitg00/kubectl-mcp-server.git

지역 개발 설치

# Clone the repository
git clone https://github.com/rohitg00/kubectl-mcp-server.git
cd kubectl-mcp-server

# Install in development mode
pip install -e .

설치 확인

설치 후 도구가 올바르게 작동하는지 확인하세요.

# Check CLI mode
kubectl-mcp --help

참고: 이 도구는 kubectl을 직접 대체하는 것이 아니라 AI 어시스턴트가 연결하는 MCP 서버로 작동하도록 설계되었습니다. 사용 가능한 기본 명령어는 MCP 서버를 시작하는 kubectl-mcp serve 입니다.

AI 어시스턴트 사용

클로드 데스크탑

~/.config/claude/mcp.json (Windows: %APPDATA%\Claude\mcp.json )의 Claude Desktop 구성에 다음을 추가합니다.

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "kubectl_mcp_tool.minimal_wrapper"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/your/.kube/config"
      }
    }
  }
}

커서 AI

MCP에서 커서 AI 설정에 다음을 추가하려면 새로운 글로벌 MCP 서버를 추가하세요.

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "kubectl_mcp_tool.minimal_wrapper"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/your/.kube/config",
        "PATH": "/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin:/opt/homebrew/bin"
      }
    }
  }
}

글로벌 설정을 위해 이 구성을 ~/.cursor/mcp.json 에 저장합니다.

참고 : /path/to/your/.kube/config kubeconfig 파일의 실제 경로로 바꾸세요. 대부분의 시스템에서는 ~/.kube/config 입니다.

윈드서핑

~/.config/windsurf/mcp.json (Windows: %APPDATA%\WindSurf\mcp.json )의 Windsurf 구성에 다음을 추가합니다.

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "kubectl_mcp_tool.minimal_wrapper"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/your/.kube/config"
      }
    }
  }
}

자동 구성

지원되는 모든 AI 어시스턴트를 자동으로 구성하려면 제공된 설치 스크립트를 실행하세요.

bash install.sh

이 스크립트는 다음을 수행합니다.

필요한 종속성을 설치하세요
Claude, Cursor 및 WindSurf에 대한 구성 파일을 만듭니다.
올바른 경로와 환경 변수를 설정하세요
Kubernetes 연결을 테스트하세요

필수 조건

kubectl이 설치되었고 PATH에 있습니다.
유효한 kubeconfig 파일
Kubernetes 클러스터에 대한 액세스
Helm v3(선택 사항, Helm 작업용)

예시

포드 목록

List all pods in the default namespace

애플리케이션 배포

Create a deployment named nginx-test with 3 replicas using the nginx:latest image

Pod 로그 확인

Get logs from the nginx-test pod

포트 포워딩

Forward local port 8080 to port 80 on the nginx-test pod

개발

# Clone the repository
git clone https://github.com/rohitg00/kubectl-mcp-server.git
cd kubectl-mcp-server

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Install in development mode
pip install -e .

# Run tests
python -m python_tests.test_all_features

프로젝트 구조

├── kubectl_mcp_tool/         # Main package
│   ├── __init__.py           # Package initialization
│   ├── cli.py                # CLI entry point
│   ├── mcp_server.py         # MCP server implementation
│   ├── mcp_kubectl_tool.py   # Main kubectl MCP tool implementation
│   ├── natural_language.py   # Natural language processing
│   ├── diagnostics.py        # Diagnostics functionality
│   ├── core/                 # Core functionality 
│   ├── security/             # Security operations
│   ├── monitoring/           # Monitoring functionality
│   ├── utils/                # Utility functions
│   └── cli/                  # CLI functionality components
├── python_tests/             # Test suite
│   ├── run_mcp_tests.py      # Test runner script
│   ├── mcp_client_simulator.py # MCP client simulator for mock testing
│   ├── test_utils.py         # Test utilities
│   ├── test_mcp_core.py      # Core MCP tests
│   ├── test_mcp_security.py  # Security tests
│   ├── test_mcp_monitoring.py # Monitoring tests
│   ├── test_mcp_nlp.py       # Natural language tests
│   ├── test_mcp_diagnostics.py # Diagnostics tests
│   └── mcp_test_strategy.md  # Test strategy documentation
├── docs/                     # Documentation
│   ├── README.md             # Documentation overview
│   ├── INSTALLATION.md       # Installation guide
│   ├── integration_guide.md  # Integration guide
│   ├── cursor/               # Cursor integration docs
│   ├── windsurf/             # Windsurf integration docs
│   └── claude/               # Claude integration docs
├── compatible_servers/       # Compatible MCP server implementations
│   ├── cursor/               # Cursor-compatible servers
│   ├── windsurf/             # Windsurf-compatible servers
│   ├── minimal/              # Minimal server implementations
│   └── generic/              # Generic MCP servers
├── requirements.txt          # Python dependencies
├── setup.py                  # Package setup script
├── pyproject.toml            # Project configuration
├── MANIFEST.in               # Package manifest
├── LICENSE                   # MIT License
├── CHANGELOG.md              # Version history
├── .gitignore                # Git ignore file
├── install.sh                # Installation script
├── publish.sh                # PyPI publishing script
└── start_mcp_server.sh       # Server startup script

기여하다

기여를 환영합니다! 풀 리퀘스트를 제출해 주세요.

저장소를 포크하세요
기능 브랜치를 생성합니다( git checkout -b feature/amazing-feature )
변경 사항을 커밋하세요( git commit -m 'Add some amazing feature' )
브랜치에 푸시( git push origin feature/amazing-feature )
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특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.

Kubectl MCP Tool

Integrations

Kubectl MCP 도구

⚠️ 알려진 문제

특징

핵심 쿠버네티스 운영

자연어 처리

모니터링

보안

진단

고급 기능

건축학

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 통합

요청 흐름

듀얼 모드 작동

설치

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윈드서핑

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