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Glama

flux-topology

skills.sh

这是一个 MCP 服务器,通过静态分析构建 Kubernetes/FluxCD GitOps 仓库的依赖与拓扑图,让 AI 智能体无需集群访问即可推理服务之间的关系。

安装

pip install flux-topology

Related MCP server: Axon Pro

配置 MCP

添加到你的 opencode.json:

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

服务器从工作目录中的 flux/ 读取数据。请从你的 GitOps 仓库根目录运行 opencode。

智能体技能

内置的智能体技能会教 AI 智能体何时以及如何使用 MCP 工具。从 skills.sh 安装它:

npx skills add seppaleinen/flux-topology-mcp

这为你的智能体提供了一个工作流:先用 fluxtop_map 获取概览,再用 fluxtop_app_card 深入查看,用 fluxtop_trace 检查爆炸半径,用 fluxtop_find_refs 查找共享引用。

工具

工具

描述

fluxtop_map

顶层视图:域名、按边数排序的枢纽应用、警告

fluxtop_trace

从任意应用出发的 BFS 爆炸半径,边带类型

fluxtop_find_refs

跨所有应用对引用进行正则搜索

fluxtop_app_card

单个应用的完整卡片:工作负载、服务、边

fluxtop_check_freshness

检查拓扑缓存是否最新

命令行

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

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

工作原理

  1. 发现应用:遍历 flux/ 并寻找所有权信号(HelmReleases、Kustomizations、Deployments、Services)

  2. 提取每个应用的工作负载、服务、ingress 主机和引用

  3. 解析来自交叉引用的应用间边

  4. 缓存所有内容到 .fluxtop/ — 仅在源文件更改时重建

无需集群访问。纯 YAML 文件静态分析。

开发

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

许可证

MIT

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