Инструмент Kubectl MCP

Сервер протокола контекста модели (MCP) для Kubernetes, который позволяет помощникам на основе искусственного интеллекта, таким как Claude, Cursor и другим, взаимодействовать с кластерами Kubernetes с помощью естественного языка.

🎥 Демонстрация в реальном времени — посмотрите `kubectl-mcp-tool` в действии с Клодом!

Клод MCP

🎥 Демонстрация в реальном времени — посмотрите, как работает `kubectl-mcp-tool` с курсором!

Курсор МКП

🎥 Демонстрация в реальном времени — посмотрите, как `kubectl-mcp-tool` работает с Windsurf!

Виндсерфинг MCP

Функции

Основные операции Kubernetes

[x] Подключиться к кластеру Kubernetes
[x] Список и управление модулями, службами, развертываниями и узлами
[x] Создание, удаление и описание модулей и других ресурсов
[x] Получить журналы пода и события Kubernetes
[x] Поддержка операций Helm v3 (установка, обновления, удаление)
[x] kubectl объясняет и поддерживает api-resources
[x] Выберите пространство имен для следующих команд (сохранение памяти)
[x] Перенести порт на модули
[x] Масштабирование развертываний и statefulsets
[x] Выполнение команд в контейнерах
[x] Управление ConfigMap и секретами
[x] Откат развертываний к предыдущим версиям
[x] Управление входящими и сетевыми политиками
[x] Переключение контекста между кластерами

Обработка естественного языка

[x] Обработка запросов на естественном языке для операций kubectl
[x] Контекстно-зависимые команды с памятью предыдущих операций
[x] Понятные объяснения концепций Kubernetes
[x] Интеллектуальное построение команды из намерения
[x] Возврат к kubectl, когда специализированные инструменты недоступны
[x] Поддержка фиктивных данных для офлайн/тестовых сценариев
[x] Обработка запросов с учетом пространства имен

Мониторинг

[x] Мониторинг состояния кластера
[x] Отслеживание использования ресурсов
[x] Состояние и проверка работоспособности Pod
[x] Мониторинг событий и оповещение
[x] Анализ пропускной способности и распределения узлов
[x] Отслеживание исторических показателей
[x] Статистика использования ресурсов через kubectl top
[x] Отслеживание готовности и жизнеспособности контейнера

Безопасность

[x] Проверка и верификация RBAC
[x] Аудит контекста безопасности
[x] Безопасные соединения с API Kubernetes
[x] Управление учетными данными
[x] Оценка сетевой политики
[x] Сканирование безопасности контейнеров
[x] Обеспечение соблюдения лучших практик безопасности
[x] Роль и кластерУправление ролями
[x] Создание и привязка ServiceAccount
[x] Анализ PodSecurityPolicy
[x] Аудит разрешений RBAC
[x] Проверка контекста безопасности

Диагностика

[x] Диагностика кластера и устранение неполадок
[x] Проверка конфигурации
[x] Анализ ошибок и предложения по восстановлению
[x] Мониторинг состояния соединения
[x] Анализ журналов и обнаружение закономерностей
[x] Идентификация ограничений ресурсов
[x] Диагностика проверки работоспособности Pod
[x] Распознавание типичных ошибок
[x] Проверка ресурсов на наличие неправильных конфигураций
[x] Подробная проверка жизнеспособности и готовности зонда

Расширенные функции

[x] Поддержка нескольких транспортных протоколов (stdio, SSE)
[x] Интеграция с несколькими помощниками на основе искусственного интеллекта
[x] Расширяемая структура инструментов
[x] Поддержка определения пользовательских ресурсов
[x] Операции между пространствами имен
[x] Пакетные операции над несколькими ресурсами
[x] Интеллектуальное отображение взаимосвязей ресурсов
[x] Объяснение ошибки с предложениями по восстановлению
[x] Управление громкостью и идентификация

Архитектура

Интеграция протокола контекста модели (MCP)

Инструмент Kubectl MCP реализует протокол контекста модели (MCP) , позволяя помощникам ИИ взаимодействовать с кластерами Kubernetes через стандартизированный интерфейс. Архитектура состоит из:

Сервер MCP : совместимый сервер, который обрабатывает запросы от клиентов MCP (помощников на основе искусственного интеллекта)
Реестр инструментов : регистрирует операции Kubernetes как инструменты MCP со схемами.
Транспортный уровень : поддерживает методы транспорта stdio, SSE и HTTP.
Основные операции : преобразует вызовы инструментов в операции API Kubernetes.
Форматировщик ответов : преобразует ответы Kubernetes в ответы, совместимые с MCP.

Запрос потока

Двойной режим работы

Инструмент работает в двух режимах:

Режим CLI : прямой интерфейс командной строки для выполнения операций Kubernetes.
Режим сервера : работает как сервер MCP для обработки запросов от помощников на основе искусственного интеллекта.

Установка

Подробные инструкции по установке смотрите в Руководстве по установке .

Установить kubectl-mcp-tool можно непосредственно из PyPI:

pip install kubectl-mcp-tool

Для конкретной версии:

pip install kubectl-mcp-tool==1.1.1

Пакет доступен на PyPI: https://pypi.org/project/kubectl-mcp-tool/1.1.1/

Предпосылки

Питон 3.9+
установлен и настроен kubectl CLI
Доступ к кластеру Kubernetes
pip (менеджер пакетов Python)

Глобальная установка

# 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

Установка локального развития

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

# Install in development mode
pip install -e .

Проверка установки

После установки проверьте правильность работы инструмента:

# Check CLI mode
kubectl-mcp --help

Примечание: этот инструмент предназначен для работы в качестве сервера MCP, к которому подключаются помощники AI, а не как прямая замена kubectl. Основная доступная команда — kubectl-mcp serve , которая запускает сервер MCP.

Использование с помощниками на основе искусственного интеллекта

Использование MCP-сервера

MCP-сервер ( kubectl_mcp_tool.mcp_server ) — это надежная реализация, созданная на основе FastMCP SDK, которая обеспечивает улучшенную совместимость с различными помощниками на основе искусственного интеллекта:

Примечание : Если вы столкнетесь с какими-либо ошибками в реализации MCP Server, вы можете вернуться к использованию минимальной оболочки, заменив kubectl_mcp_tool.mcp_server на kubectl_mcp_tool.minimal_wrapper в вашей конфигурации. Минимальная оболочка обеспечивает базовые возможности с более простой реализацией.

Прямая конфигурация
{ "mcpServers": { "kubernetes": { "command": "python", "args": ["-m", "kubectl_mcp_tool.mcp_server"], "env": { "KUBECONFIG": "/path/to/your/.kube/config", "PATH": "/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin", "MCP_LOG_FILE": "/path/to/logs/debug.log", "MCP_DEBUG": "1" } } } }
Ключевые переменные среды
- MCP_LOG_FILE : Путь к файлу журнала (рекомендуется для предотвращения засорения stdout)
- MCP_DEBUG : установите значение «1» для подробного ведения журнала.
- MCP_TEST_MOCK_MODE : установите значение «1», чтобы использовать фиктивные данные вместо реального кластера.
- KUBECONFIG : Путь к файлу конфигурации Kubernetes
- KUBECTL_MCP_LOG_LEVEL : Установите значение «DEBUG», «INFO», «WARNING» или «ERROR»
Тестирование сервера MCP Вы можете проверить правильность работы сервера с помощью:
python -m kubectl_mcp_tool.simple_ping
Будет предпринята попытка подключиться к серверу и выполнить команду ping.Кроме того, вы можете напрямую запустить сервер с помощью:
python -m kubectl_mcp_tool

Клод Десктоп

Добавьте следующее в конфигурацию Claude Desktop в ~/.config/claude/mcp.json (Windows: %APPDATA%\Claude\mcp.json ):

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

Курсор ИИ

Добавьте следующее в настройки Cursor AI в MCP, добавив новый глобальный сервер MCP:

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

Сохраните эту конфигурацию в ~/.cursor/mcp.json для глобальных настроек.

Примечание : замените /path/to/your/.kube/config на фактический путь к вашему файлу kubeconfig. В большинстве систем это ~/.kube/config .

Виндсерфинг

Добавьте следующее в конфигурацию Windsurf в ~/.config/windsurf/mcp.json (Windows: %APPDATA%\WindSurf\mcp.json ):

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

Автоматическая конфигурация

Для автоматической настройки всех поддерживаемых ИИ-помощников запустите предоставленный скрипт установки:

bash install.sh

Этот скрипт:

Установите необходимые зависимости
Создайте файлы конфигурации для Claude, Cursor и WindSurf
Настройте правильные пути и переменные среды
Проверьте свое подключение Kubernetes

Предпосылки

kubectl установлен и находится в вашем PATH
Действительный файл kubeconfig
Доступ к кластеру Kubernetes
Helm v3 (опционально, для операций Helm)

Примеры

Список стручков

List all pods in the default namespace

Развернуть приложение

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

Проверьте журналы Pod

Get logs from the nginx-test pod

Переадресация портов

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

Разработка

# 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 the MCP server
python -m kubectl_mcp_tool

# Run tests
python -m python_tests.run_mcp_tests

Структура проекта

├── kubectl_mcp_tool/         # Main package
│   ├── __init__.py           # Package initialization
│   ├── __main__.py           # Package entry point
│   ├── 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
├── mcp_config.json           # Sample MCP configuration
├── run_server.py             # Server runner script
├── 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

Инструменты сервера MCP

Реализация MCP Server ( kubectl_mcp_tool.mcp_server ) предоставляет полный набор из 26 инструментов, которые могут использоваться помощниками ИИ для взаимодействия с кластерами Kubernetes:

Управление основными ресурсами Kubernetes

get_pods — Получить все модули в указанном пространстве имен
get_namespaces — Получить все пространства имен Kubernetes
get_services — Получить все службы в указанном пространстве имен
get_nodes — Получить все узлы в кластере
get_configmaps — получить все ConfigMaps в указанном пространстве имен
get_secrets — Получить все секреты в указанном пространстве имен
get_deployments — Получить все развертывания в указанном пространстве имен
create_deployment — Создать новое развертывание
delete_resource — удалить ресурс Kubernetes
get_api_resources — список ресурсов API Kubernetes
kubectl_explain — Объясните ресурс Kubernetes с помощью kubectl Explain

Операции рулевого управления

install_helm_chart — Установка диаграммы Helm
upgrade_helm_chart — обновление версии Helm
uninstall_helm_chart — удаление версии Helm

Операции по обеспечению безопасности

get_rbac_roles — Получить все роли RBAC в указанном пространстве имен
get_cluster_roles — Получить все роли RBAC кластера

Мониторинг и диагностика

get_events — Получить все события в указанном пространстве имен
get_resource_usage — Получить статистику использования ресурсов через kubectl top
health_check — проверка работоспособности кластера путем отправки ping-запроса на сервер API
get_pod_events — Получить события для определенного модуля
check_pod_health — проверка состояния работоспособности модуля
get_logs — Получить логи из модуля

Управление кластером

switch_context — переключение текущего контекста kubeconfig
get_current_context — Получить текущий контекст kubeconfig
port_forward — переадресация локального порта на порт модуля
scale_deployment — Масштабировать развертывание

Все инструменты возвращают структурированные данные с информацией об успешном выполнении/ошибке и соответствующими подробностями, что упрощает обработку и понимание ответов помощниками на основе искусственного интеллекта.

Внося вклад

Вклады приветствуются! Пожалуйста, не стесняйтесь отправлять запрос на включение.

Форк репозитория
Создайте ветку функций ( git checkout -b feature/amazing-feature )
Зафиксируйте свои изменения ( git commit -m 'Add some amazing feature' )
Отправить в ветку ( git push origin feature/amazing-feature )
Открыть запрос на извлечение

Лицензия

Данный проект лицензирован по лицензии MIT — подробности см. в файле LICENSE .

This server cannot be installed

security - not tested

license - permissive license

quality - not tested

How are these scores calculated?

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Сервер Model Context Protocol, который позволяет помощникам на базе искусственного интеллекта взаимодействовать с кластерами Kubernetes с помощью естественного языка, поддерживая основные операции Kubernetes, мониторинг, безопасность и диагностику.

Related MCP Servers

MCP Personal Assistant Agent
zhangzhongnan928
-
security
F
license
-
quality
A versatile Model Context Protocol server that enables AI assistants to manage calendars, track tasks, handle emails, search the web, and control smart home devices.
Last updated -
2
Python
Confluence MCP
cosmix
A
security
A
license
A
quality
A Model Context Protocol server that enables AI assistants to interact with Confluence content, supporting operations like retrieving, searching, creating, and updating pages and spaces.
Last updated -
9
3
TypeScript
MIT License
MCP Toolkit
zxfgds
-
security
F
license
-
quality
A comprehensive Model Context Protocol server implementation that enables AI assistants to interact with file systems, databases, GitHub repositories, web resources, and system tools while maintaining security and control.
Last updated -
16
TypeScript
Kong Konnect MCP Serverofficial
Kong
A
security
A
license
A
quality
A Model Context Protocol server enabling AI assistants to interact with Kong Konnect's API Gateway, providing tools to query analytics data, inspect configurations, and manage control planes through natural language.
Last updated -
10
22
TypeScript
Apache 2.0

View all related MCP servers