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Glama

flux-topology

skills.sh

Kubernetes/FluxCD GitOps リポジトリを静的解析して依存関係とトポロジーグラフを構築する MCP サーバーです。これにより、AI エージェントはクラスターにアクセスすることなくサービス間の関係を推論できます。

インストール

pip install flux-topology

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MCP の設定

opencode.json に追加します:

{
  "mcp": {
    "flux-topology": {
      "type": "local",
      "command": ["flux-topology", "mcp"],
      "enabled": true
    }
  }
}

サーバーは作業ディレクトリの flux/ を読み取ります。GitOps リポジトリのルートから opencode を実行してください。

エージェントスキル

同梱のエージェントスキルは、AI エージェントに MCP ツールをいつどのように使うかを教えます。skills.sh からインストールしてください:

npx skills add seppaleinen/flux-topology-mcp

これによりエージェントは次のワークフローを実行できます: 概要を把握するには fluxtop_map から始め、fluxtop_app_card で詳細を掘り下げ、fluxtop_trace で影響範囲を確認し、fluxtop_find_refs で共有参照を見つけます。

ツール

ツール

説明

fluxtop_map

トップレベルのビュー: ドメイン、エッジ数によるハブアプリ、警告

fluxtop_trace

型付きエッジを持つ任意のアプリからの BFS 影響範囲

fluxtop_find_refs

全アプリにわたる参照の正規表現検索

fluxtop_app_card

1 つのアプリの完全なカード: ワークロード、サービス、エッジ

fluxtop_check_freshness

トポロジーキャッシュが最新かどうかを確認

CLI

# Build the topology cache (.fluxtop/)
flux-topology build

# Run the MCP server (for AI agents)
flux-topology mcp

仕組み

  1. 検出: flux/ を走査し、所有シグナル(HelmReleases、Kustomizations、Deployments、Services)を見つけてアプリを検出します

  2. 抽出: アプリごとにワークロード、サービス、ingress ホスト、参照を抽出します

  3. 解決: 相互参照からアプリ間のエッジを解決します

  4. キャッシュ: すべてを .fluxtop/ にキャッシュし、ソースファイルが変更された場合のみ再構築します

クラスターアクセスは必要ありません。YAML ファイルの純粋な静的解析です。

開発

git clone https://github.com/seppaleinen/flux-topology-mcp.git
cd flux-topology-mcp
pip install -e ".[dev]"
pytest

ライセンス

MIT

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