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mcp-k8s-context-server

Name: mcp-k8s-context-server
Author: Krishna1704M

by Krishna1704M

Overview Schema Source Related Servers Discussions Admin

Python

Remote

MCP K8s Context Server

FastMCP サーバー。Kubernetes を LLM が利用可能な読み取り専用ツール群として公開し、さらにポッドの健全性分析とリソース傾向追跡のための分析レイヤーを提供します。

機能

ツール	説明
`list_pods(namespace)`	名前空間内のポッドを、フェーズと再起動情報とともに一覧表示
`get_pod_status(pod_name, namespace)`	ポッドの詳細なステータス、状態、コンテナの状態を取得
`get_pod_logs(pod_name, namespace, tail_lines)`	最近のポッドログを末尾から取得
`get_deployment_manifest(deployment_name, namespace)`	デプロイメントの完全な仕様を JSON として取得
`analyze_pod_health(namespace, hours)`	分析: ログをスキャンし、エラーパターンを検出し、異常なポッドをランク付け
`get_resource_trends(deployment_name, namespace)`	分析: Metrics API からの CPU/メモリを、履歴 SQLite 永続化とともに取得

Related MCP server: Kubernetes Read Only MCP Server

プロジェクト構造

mcp-k8s-context-server/
├── k8s_mcp_server.py        # FastMCP server (all tools)
├── requirements.txt         # Python dependencies
├── Dockerfile               # Container image definition
├── k8s/
│   ├── serviceaccount.yaml  # ServiceAccount + Namespace
│   ├── role.yaml            # Least-privilege ClusterRole (read-only)
│   ├── rolebinding.yaml     # ClusterRoleBinding
│   └── deployment.yaml      # Deployment + Service
└── .github/
    └── workflows/
        └── ci.yml           # Build + kubeconform validation

ローカル開発

# Create and activate a virtual environment
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Run with local kubeconfig (falls back automatically from in-cluster config)
python k8s_mcp_server.py

クラスター内デプロイ (minikube)

前提条件

# Install minikube, kubectl, docker
minikube version   # >= 1.32
kubectl version    # >= 1.28
docker version     # >= 24

ステップ 1 — minikube を起動

minikube start --cpus=2 --memory=4096

ステップ 2 — metrics-server を有効化 (`get_resource_trends` に必要)

minikube addons enable metrics-server

ステップ 3 — イメージをビルドして minikube にロード

# Build locally
docker build -t mcp-k8s-server:latest .

# Load into minikube's image registry (no registry push needed)
minikube image load mcp-k8s-server:latest

# Verify the image is available
minikube image ls | grep mcp-k8s-server

ステップ 4 — Kubernetes マニフェストを適用

# Apply in dependency order: SA → Role → Binding → Deployment
kubectl apply -f k8s/serviceaccount.yaml
kubectl apply -f k8s/role.yaml
kubectl apply -f k8s/rolebinding.yaml
kubectl apply -f k8s/deployment.yaml

ステップ 5 — Pod が実行中であることを確認

kubectl get pods -n mcp-system
# Expected:
# NAME                              READY   STATUS    RESTARTS   AGE
# mcp-k8s-server-xxxxxxxxx-xxxxx   1/1     Running   0          30s

kubectl logs -n mcp-system deploy/mcp-k8s-server
# Expected: "Using in-cluster Kubernetes config (ServiceAccount token)"

ステップ 6 — クラスター内で読み取り専用ツールをテスト

# Port-forward to access the server from your laptop
kubectl port-forward -n mcp-system svc/mcp-k8s-server 8000:8000 &

# Create a test pod to query
kubectl run nginx-test --image=nginx --restart=Never

# Test list_pods
curl -s http://localhost:8000/tools/list_pods \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"namespace":"default"}' | jq .

# Test get_pod_logs
curl -s http://localhost:8000/tools/get_pod_logs \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"pod_name":"nginx-test","namespace":"default","tail_lines":20}' | jq .

# Test analyze_pod_health
curl -s http://localhost:8000/tools/analyze_pod_health \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"namespace":"default","hours":1}' | jq .

ステップ 7 — RBAC が書き込み操作をブロックすることを証明

ServiceAccount には 書き込み動詞がありません。これを確認するには:

# Exec into the pod and try to delete another pod using the SA token
MCP_POD=$(kubectl get pod -n mcp-system -l app=mcp-k8s-server -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}')

kubectl exec -n mcp-system $MCP_POD -- \
  kubectl delete pod nginx-test --namespace=default \
  --token=$(cat /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token) \
  --server=https://kubernetes.default.svc \
  --certificate-authority=/var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/ca.crt

期待される出力:

Error from server (Forbidden): pods "nginx-test" is forbidden:
  User "system:serviceaccount:mcp-system:mcp-server-sa" cannot delete
  resource "pods" in API group "" in the namespace "default"

API サーバーからのこの 403 Forbidden 応答は、RBAC スコープが機能していることの生の証拠です — ServiceAccount はリソースを読み取ることはできますが、変更することはできません。

RBAC 最小権限設計

哲学

必要なものだけを許可し、それ以外は明示的に拒否する。

MCP サーバーは 可観測性ツール です — オペレーターと AI システムが何が起こっているかを理解するためにクラスターの状態を読み取ります。リソースを作成、変更、または削除する正当な理由はありません。

許可されるもの

リソース	動詞	理由
`pods`	`get, list, watch`	`list_pods`, `get_pod_status`, `analyze_pod_health`
`pods/log`	`get, list, watch`	`get_pod_logs`, `analyze_pod_health`
`deployments`	`get, list, watch`	`get_deployment_manifest`, `get_resource_trends`
`metrics.k8s.io/pods`	`get, list`	`get_resource_trends` (Metrics API)

明示的に許可されないもの

動詞	除外理由
`create`	どのツールもリソースを作成しない
`update` / `patch`	どのツールもリソースを変更しない
`delete` / `deletecollection`	誤用された場合に壊滅的。読み取りツールには不要
`escalate` / `bind`	権限昇格を防止

つまり、侵害された MCP サーバーは、ポッドを削除したり、デプロイメントをゼロにスケールダウンしたり、シークレットを変更したり、実行中のワークロードに影響を与えることは できません。侵害された MCP サーバーの爆発半径は、情報の 読み取り に限定され、情報の破壊には及びません。

分析レイヤー

`analyze_pod_health`

名前空間内のすべてのポッドを一覧表示します。
ポッドごとに最大 500 行のログを取得します。
既知の障害インジケーターのカタログとパターンマッチングを行います:
- OOMKilled, CrashLoopBackOff
- Python/Java 例外 (Traceback, RuntimeError など)
- Panic, SIGSEGV/SIGKILL, 接続エラー, Permission denied
- Liveness/Readiness プローブの失敗
ポッドごとに ヘルススコア を計算します (低いほど悪い)。
エラー頻度カウントとともに、最も悪いものから順にポッドを返します。
結果を SQLite に永続化し、履歴分析を可能にします。

`get_resource_trends`

Deployment 仕様からポッドセレクターを解決します。
ポッド仕様からリソース制限を読み取ります。
Kubernetes Metrics API (metrics.k8s.io/v1beta1) にライブの CPU/メモリを問い合わせます。
CPU とメモリの両方について、平均、ピーク、および制限に対する割合を計算します。
各スナップショットを mcp_analytics.db に 永続化 し、呼び出しをまたいで傾向が蓄積されるようにします。

metrics-server アドオンが必要: minikube addons enable metrics-server

CI / 継続的インテグレーション

GitHub Actions ワークフロー (.github/workflows/ci.yml) は、プッシュと PR のたびに実行されます:

Docker Build — イメージをプッシュせずにビルドします (Dockerfile + 依存関係を検証)。
kubeconform — すべての k8s/*.yaml マニフェストを Kubernetes 1.29 スキーマに対して厳格モードで検証します。
ruff — k8s_mcp_server.py を Python エラーとスタイルについて lint します。

環境変数

変数	デフォルト	説明
`MCP_DB_PATH`	`mcp_analytics.db`	SQLite 分析データベースへのパス

ライセンス

MIT

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

ActivitySlowing

ResponsivenessNo issues

Resources

GitHub Repository

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