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Jess321995

Kube Core MCP

by Jess321995
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Python
Remote

Kube コア MCP

自然言語リクエストを有効な kubectl コマンドに変換する Kubernetes コマンド処理サービス。

特徴

  • 自然言語からkubectlコマンドへの変換

  • コマンドの検証とセキュリティチェック

  • 一般的な kubectl 操作のサポート

  • LLM 処理のための AWS Bedrock 統合

Related MCP server: MCP Remote Server for Kubernetes

前提条件

  • Python 3.8以上

  • AWS認証情報が設定されている

  • kubectl がインストールおよび設定されている

  • Node.js と npm (フロントエンド用)

設定

  1. リポジトリをクローンします。

git clone <repository-url>
cd kube-core-mcp

  1. 仮想環境を作成してアクティブ化します。

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: .\venv\Scripts\activate

  1. 依存関係をインストールします:

pip install -r requirements.txt

  1. AWS 認証情報を設定します。

export AWS_ACCESS_KEY_ID=your_access_key
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret_key
export AWS_REGION=your_region

  1. FastAPI サーバーを起動します。

python src/server.py

APIドキュメント

健康チェック

curl http://localhost:3000/health

サービス

curl http://localhost:3000/api/services

自然言語コマンド

curl -X POST http://localhost:3000/api/nl \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "show me the pods in default namespace"}'

直接コマンド

curl -X POST http://localhost:3000/api/command \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"command": "kubectl get pods -n default"}'

安全

このサービスは、次の 2 つのセキュリティ モードで動作します。

  1. STRICT (デフォルト):

    • 定義済みのコマンドパターンのみを許可します

    • すべてのコマンドを許可されたパターンに対して検証します

    • 危険な操作を防止

  2. 許容：

    • より柔軟なコマンドパターンが可能

    • 基本的なセキュリティチェックは維持されている

    • 開発とテストに役立つ

発達

テストの実行

pytest tests/

コードスタイル

black src/ tests/
flake8 src/ tests/

貢献

  1. リポジトリをフォークする

  2. 機能ブランチを作成する

  3. 変更を加える

  4. テストを実行する

  5. プルリクエストを送信する

ライセンス

[ライセンス情報の追加]

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

Resources

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    An MCP server that enables AI assistants to interact with Kubernetes clusters by translating natural language into kubectl and Helm operations. It allows users to query, manage, and diagnose Kubernetes resources and cluster states through a seamless integration.
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