Multi-Cluster-MCP-Server

Der Multi-Cluster-MCP-Server bietet ein robustes Gateway für Generative-AI-Systeme (GenAI) zur Interaktion mit mehreren Kubernetes-Clustern über das Model Context Protocol (MCP). Er ermöglicht umfassende Operationen auf Kubernetes-Ressourcen, optimiertes Multi-Cluster-Management und bietet interaktive Cluster-Beobachtung.

🚀 Funktionen

🛠️ MCP-Tools – Kubernetes-Cluster-Bewusstsein

✅ Ressourcen aus dem Hub-Cluster abrufen (aktueller Kontext)
✅ Ressourcen aus den verwalteten Clustern abrufen
✅ Stellen Sie mithilfe einer angegebenen ClusterRole eine Verbindung zu einem verwalteten Cluster her
✅ Zugriff auf Ressourcen über mehrere Kubernetes-Cluster hinweg (über Open Cluster Management)
❌ Abrufen und Analysieren von Metriken, Protokollen und Warnungen aus integrierten Clustern
❌ Interagieren Sie mit Multi-Cluster-APIs, einschließlich verwalteter Cluster, Richtlinien, Add-ons und mehr

📦 Eingabeaufforderungsvorlagen für das Open Cluster Management (Planung)

Bereitstellung wiederverwendbarer Eingabeaufforderungsvorlagen, die auf OCM-Aufgaben zugeschnitten sind und die Agenteninteraktion und -automatisierung optimieren

📚 MCP-Ressourcen für Open Cluster Management (Planung)

Referenzieren Sie die offizielle OCM-Dokumentation und zugehörige Ressourcen, um Entwicklung und Integration zu unterstützen

📌 Anwendung

Verwendung mit MCP Inspector

mcp dev ./src/multicluster_mcp_server/__main__.py

Konfigurieren Sie den Server mit dem folgenden Codeausschnitt:

{ "mcpServers": { "multicluster-mcp-server": { "command": "uvx", "args": [ "multicluster-mcp-server@latest" ] } } }

Hinweis: Stellen Sie sicher, dass kubectl installiert ist. Standardmäßig verwendet das Tool die Umgebungsvariable KUBECONFIG für den Zugriff auf den Cluster. In einer Multi-Cluster-Konfiguration behandelt es den konfigurierten Cluster als Hub-Cluster und greift über ihn auf andere Cluster zu.

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