K8sネイティブなエージェント/モデルワークロードオペレーターで、SAMメッシュ登録とMCPオペレーションプレーンを備えています。
プロセス起動型オーケストレーター（vllm-orchestrator）を、宣言的なK8sリソースに置き換えます。 すべての操作はMCPツールとして公開され、LangGraph/LangChainワークフロー構成に利用できます。
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.yamlこれにより、CRD、オペレーター、MCPオペレーションプレーンがagentctl-systemにインストールされます。オペレーションプレーンはクラスター内でhttp://agentctl-mcp.agentctl-system.svc.cluster.local:8091/mcp（ステートレスなStreamable HTTP）からアクセス可能です。
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 gatewayLiteLLMゲートウェイは、OpenAI互換のリクエストをvLLMバックエンドにルーティングします。エージェントをhttp://litellm-gateway:4000/v1に向け、qwen3.8-27bやqwen3.8-27b-fp8などのモデル名を使用してください。
全20ツールはステートレスで、構造化JSONを返し、破壊的な操作は承認フラグの後ろにゲートされます。
フリートクエリ
ツール | 説明 |
| 集約ビュー：フェーズ別ワークロード、GPU合計 |
| ノードごとのGPU容量 / 割り当て済み / 空き + 消費者 |
| ポッドごとの詳細：ノード、ブートフェーズ、GPU、再起動回数 |
| ドライラン：N個のGPUを収容できるノード — ブート前に呼び出し |
| サービスごとのエンドポイント readiness |
| SAMメッシュサービスを検出 |
ワークロードライフサイクル
ツール | 説明 |
| フェーズ、GPU、ピン状態を含むワークロードの一覧 |
| ポッドごとのブートフェーズを含む完全な詳細 |
| ポッドごとの最近のコンテナログ |
| レプリカをスケール（0 = パーク；ピン留めされたワークロードは |
| ワークロードを削除 — |
| モデルワークロードを作成（冪等） |
| モデルワークロードを削除 |
| ハングしたポッドを強制削除 — |
| ピン留めはスケールダウンを防ぎます（モデルを常駐させる） |
| サスペンド/ウェイク。FMAワークロード（ |
ブートオーケストレーション
ツール | 説明 |
| デプロイ + オプションのサーバー側待機（ |
| ブート進行状況をポーリング：ポッドフェーズ + vLLMログマーカー（ |
エージェントのブート待機パターン（LangGraphループ）：
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
