Operador de cargas de trabajo de agente/modelo nativo de K8s con registro de malla SAM y plano de operaciones MCP.
Reemplaza los orquestadores que generan procesos (vllm-orchestrator) con recursos declarativos de K8s. Cada operación se expone como una herramienta MCP para la composición de flujos de trabajo LangGraph/LangChain.
LangGraph agent ──MCP──▶ agentctl ops plane (:8091)
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workload_* fleet_* sam_*
tools tools tools
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K8s API K8s API SAM node
(CRDs) (pods) (discovery)Related MCP server: Hatchet MCP
pip install agentctl
# or
uv pip install agentctlkubectl apply -f https://github.com/moreWax/agentctl/releases/latest/download/install.yamlEsto instala el CRD, el operador y el plano de operaciones MCP en agentctl-system. El plano de operaciones es accesible dentro del clúster en http://agentctl-mcp.agentctl-system.svc.cluster.local:8091/mcp (HTTP Streamable sin estado).
kubectl apply -f examples/qwen3.8-27b.yaml # Qwen3.8-27B, TP2 on 2 GPUs
kubectl apply -f examples/qwen3.8-27b-fp8.yaml # FP8 variant, single GPU
kubectl apply -f examples/litellm-gateway.yaml # LiteLLM proxy gatewayuv venv && uv pip install -e ".[dev]"
kubectl apply -f crd/agentctl-crd.yaml
agentctl serve # operator (kopf controllers)
agentctl mcp --port 8091 # MCP ops-plane server (stateless Streamable HTTP)kubectl apply -f examples/qwen3.8-27b.yaml # Qwen3.8-27B, TP2 on 2 GPUs
kubectl apply -f examples/qwen3.8-27b-fp8.yaml # FP8 variant, single GPU
kubectl apply -f examples/litellm-gateway.yaml # LiteLLM proxy gatewayLa puerta de enlace LiteLLM enruta solicitudes compatibles con OpenAI a los backends vLLM. Apunte sus agentes a http://litellm-gateway:4000/v1 y use nombres de modelo como qwen3.8-27b o qwen3.8-27b-fp8.
Las 20 herramientas son sin estado, devuelven JSON estructurado y protegen las acciones destructivas detrás de indicadores de aprobación.
Consultas de flota
Tool | Description |
| Vista agregada: cargas de trabajo por fase, totales de GPU |
| Capacidad de GPU por nodo / asignada / libre + consumidores |
| Detalle por pod: nodo, fase de arranque, GPUs, reinicios |
| Simulación: qué nodos pueden alojar N GPUs — llame antes del arranque |
| Disponibilidad de endpoint por servicio |
| Descubrir servicios de malla SAM |
Ciclo de vida de la carga de trabajo
Tool | Description |
| Listar cargas de trabajo con fase, GPUs, estado de fijación |
| Detalle completo incl. fases de arranque por pod |
| Registros de contenedor recientes por pod |
| Escalar réplicas (0 = estacionar; rechaza reducir escala en fijadas a menos que |
| Eliminar carga de trabajo — requiere |
| Crear carga de trabajo de modelo (idempotente) |
| Eliminar carga de trabajo de modelo |
| Forzar eliminación de pod colgado — requiere |
| Fijar evita la reducción de escala (mantener modelo residente) |
| Suspender/despertar. Cargas de trabajo FMA ( |
Orquestación de arranque
Tool | Description |
| Desplegar + espera opcional en el servidor ( |
| Consultar progreso de arranque: fases de pod + marcadores de registro vLLM ( |
Patrón de espera de arranque de agente (bucle LangGraph):
boot_model(model_id="qwen38-27b", image="vllm/vllm-openai:v0.18.0", gpu_count=2)
while True:
s = boot_status(model_id="qwen38-27b")
if s["ready"]: break # proceed to inference
if s["failed"]: ... # inspect s["pods"], kill_pod + retry
time.sleep(10) # poll againuv venv && uv pip install -e ".[dev]"
pytest tests/ -qMIT
This server cannot be installed
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Control plane for autonomous software labor. Agents claim objectives over MCP with audit trail.
MCP Hub: AI service discovery, per-user OAuth, and multi-service workflow orchestration
MCP-first control plane for ProAgentStore agents and private instances.
Protocol-native energy infrastructure orchestration for AI data centers. Provides 46 MCP tools across 8 grid protocols (IEC-61850, DNP3, Modbus, OCPP, OpenADR, IEEE 2030.5, IEC 60870-5-104, ICCP) with 5 core API primitives: connect, dispatch, settle, comply, and intel. Enables AI agents to programmatically interact with substations, grid interfaces, and energy assets for real-time workload-grid coordination.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/moreWax/agentctl'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server
