K8s 네이티브 에이전트/모델 워크로드 operator로, SAM 메시 등록 및 MCP 운영 평면을 제공합니다. 프로세스 생성 방식 오케스트레이터(vllm-orchestrator)를 선언적 K8s 리소스로 대체합니다. 모든 작업은 LangGraph/LangChain 워크플로우 구성용 MCP 도구로 노출됩니다.
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.yaml이 설치는 agentctl-system에 CRD, operator, MCP 운영 평면을 설치합니다.
운영 평면은 클러스터 내에서 http://agentctl-mcp.agentctl-system.svc.cluster.local:8091/mcp (stateless Streamable HTTP)로 접근할 수 있습니다.
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 게이트웨이는 OpenAI 호환 요청을 vLLM 백엔드로 라우팅합니다.
에이전트를 http://litellm-gateway:4000/v1로 지정하고 qwen3.8-27b 또는 qwen3.8-27b-fp8 같은 모델 이름을 사용하세요.
20개 도구 모두 상태 비저장이며, 구조화된 JSON을 반환하고, 파괴적 작업은 승인 플래그를 통해서만 수행됩니다.
Fleet 조회
도구 | 설명 |
| 집계 보기: 단계별 워크로드, GPU 총계 |
| 노드별 GPU 용량 / 할당 / 여유 + 소비자 |
| 파드별 세부 정보: 노드, 부팅 단계, GPU, 재시작 |
| 드라이런: N개 GPU를 수용할 수 있는 노드 — 부팅 전 호출 |
| 서비스별 엔드포인트 준비 상태 |
| SAM 메시 서비스 검색 |
워크로드 수명 주기
도구 | 설명 |
| 단계, GPU, 핀 상태와 함께 워크로드 나열 |
| 파드별 부팅 단계를 포함한 전체 세부 정보 |
| 파드별 최근 컨테이너 로그 |
| 복제본 크기 조정 (0 = 대기; 핀된 워크로드는 |
| 워크로드 삭제 — |
| 모델 워크로드 생성 (멱등) |
| 모델 워크로드 제거 |
| 멈춘 파드 강제 삭제 — |
| 핀은 축소를 방지합니다 (모델 상주 상태 유지) |
| 일시 중지/재개. FMA 워크로드( |
부팅 오케스트레이션
도구 | 설명 |
| 배포 + 선택적 서버 측 대기( |
| 부팅 진행 상황 폴링: 파드 단계 + vLLM 로그 마커( |
에이전트 부팅 대기 패턴 (LangGraph 루프):
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
