项目简介

这是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，专门为 Argo Workflows 设计。它允许 AI 助手如 Claude 通过标准化的工具与 Argo Workflows 进行交互，包括提交工作流、监控状态、查看日志、管理模板等功能。

主要功能

工作流生命周期管理

提交工作流：从YAML清单创建工作流
列出工作流：按状态或标签筛选查看工作流列表
获取工作流详情：查看特定工作流的详细信息
删除工作流：移除已完成或不需要的工作流
查看日志：获取工作流或Pod的详细日志信息
实时监控：流式获取工作流状态更新
等待完成：阻塞直到工作流达到终态
语法检查：在提交前验证工作流清单

工作流控制

暂停/恢复：临时停止或重新启动运行中的工作流
停止/终止：优雅停止或立即终止工作流
重试/重新提交：从失败步骤重试或基于现有工作流创建新工作流

可视化功能

渲染工作流图表：以Mermaid、ASCII、DOT或SVG格式显示工作流结构
清单预览：从YAML预览工作流结构而无需提交

模板管理

工作流模板：创建、查看、删除命名空间级模板
集群工作流模板：管理集群范围内的可复用工作流模板
定时工作流：创建和管理按计划执行的工作流

存档工作流（仅限Argo Server模式）

删除存档工作流：从存档中移除工作流
重提交存档工作流：基于存档的工作流创建新实例

安装步骤

下载预编译二进制文件

从GitHub Releases页面下载最新版本，根据您的操作系统选择对应的二进制文件，下载后赋予执行权限并移动到系统路径。

服务器配置

在您的MCP客户端（如Claude Desktop、Cursor等）配置中添加以下设置：

使用直接Kubernetes API连接：

{
  "argo-workflows": {
    "command": "/usr/local/bin/mcp-for-argo-workflows",
    "args": ["--namespace", "argo"]
}

使用Argo Server连接：

{
  "argo-workflows": {
    "command": "/usr/local/bin/mcp-for-argo-workflows",
    "args": [
      "--argo-server", "argo-server.argo:2746",
      "--namespace", "argo"
    ],
    "env": {
      "ARGO_TOKEN": "Bearer eyJhbGciOiJSUzI1NiIs..."
  }
}

基本使用方法

配置完成后，重启您的MCP客户端
在AI助手对话中，您可以：
- 要求"提交这个工作流到argo命名空间"，并附上YAML清单
询问"列出argo命名空间中所有运行中的工作流"
查看特定工作流的状态："显示工作流hello-world-abc123的日志"
管理工作流："暂停工作流data-pipeline-xyz"
查看图表："给我展示工作流complex-dag-123的图表"

连接模式说明

直接Kubernetes API：适用于本地开发或未部署Argo Server的环境
Argo Server模式：提供完整功能支持，包括存档操作

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