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
Konfigurieren Sie den Server mit dem folgenden Codeausschnitt:
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.
Lizenz
Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert.
hybrid server
The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.
Ein Gateway für generative KI-Systeme zur Interaktion mit mehreren Kubernetes-Clustern über das Model Context Protocol, das umfassende Kubernetes-Ressourcenoperationen und Multi-Cluster-Management ermöglicht.
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