关键词

KubernetesMCPAI 助手自然语言集群管理监控安全kubectl

使用说明

项目简介

Kubectl MCP Server (kubectl-mcp-tool) 是一个实现了 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，它充当 AI 助手（如 Claude、Cursor、Windsurf 等 MCP 客户端）与 Kubernetes 集群之间的桥梁。通过标准化的 MCP 协议，该服务器允许 AI 助手以自然语言安全地执行 Kubernetes 操作，例如资源管理、状态监控、安全审计和问题诊断等。

主要功能点

  • 核心 Kubernetes 操作: 支持连接 Kubernetes 集群，列出、管理和操作 Pod、Service、Deployment 等资源，获取日志和事件，支持 Helm v3 操作，以及 kubectl explain 和 api-resources 等高级功能。
  • 自然语言处理: 能够处理自然语言查询，将其转换为 kubectl 命令，实现上下文感知的 Kubernetes 操作。
  • 监控与诊断: 提供集群健康监控、资源利用率跟踪、Pod 状态检查、事件监控和告警、以及资源配置验证等功能，帮助用户诊断和解决 Kubernetes 集群问题。
  • 安全性: 实施 RBAC 验证、安全上下文审计、安全连接 Kubernetes API、凭证管理和网络策略评估等安全措施。
  • 多协议支持: 支持 Stdio 和 SSE 等多种传输协议，方便与不同的 MCP 客户端集成。

安装步骤

  1. 前提条件:

    • Python 3.9+
    • kubectl 命令行工具已安装并配置
    • 可以访问 Kubernetes 集群
    • pip (Python 包管理器)

  2. 安装 Kubectl MCP Server: 使用 pip 从 PyPI 安装 kubectl-mcp-tool：

    pip install kubectl-mcp-tool

  3. 验证安装: 安装完成后，可以通过以下命令检查工具是否正确安装：

    kubectl-mcp --help

服务器配置

MCP 服务器需要配置在 MCP 客户端中，以便客户端能够连接并使用服务器提供的 Kubernetes 功能。以下是一些常见 MCP 客户端的配置示例，您需要根据您使用的客户端类型进行配置。

Claude Desktop 配置示例:

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "kubectl_mcp_tool.cli", "serve", "--transport", "stdio"]
    }
  }
}
  • 'kubernetes': 服务器名称，可以自定义。
  • 'command': 启动服务器的命令，这里使用 'python' 解释器。
  • 'args': 传递给 'kubectl-mcp_tool.cli' 的参数：
    • 'serve': 指定运行 MCP 服务器模式。
    • '--transport', 'stdio': 指定使用 Stdio 传输协议。

Cursor AI 配置示例:

{
  "tools": [
    {
      "name": "kubectl-mcp",
      "command": "python",
      "args": ["-m", "kubectl_mcp_tool.cli", "serve", "--transport", "stdio"],
      "description": "A tool for interacting with Kubernetes clusters."
    }
  ]
}
  • 'name': 工具名称，在 Cursor AI 中用于识别该工具，可以自定义。
  • 'command': 启动服务器的命令，这里使用 'python' 解释器。
  • 'args': 传递给 'kubectl-mcp_tool.cli' 的参数，与 Claude 示例相同。
  • 'description': 工具描述，用于在 Cursor AI 中显示工具的用途。

Windsurf 配置示例:

{
  "extensions": [
    {
      "name": "kubectl-mcp",
      "description": "Kubernetes operations using MCP",
      "exec": {
        "command": "python",
        "args": ["-m", "kubectl_mcp_tool.cli", "serve", "--transport", "stdio"]
      }
    }
  ]
}
  • 'name': 扩展名称，在 Windsurf 中用于识别扩展，可以自定义。
  • 'description': 扩展描述，用于在 Windsurf 中显示扩展的用途。
  • 'exec': 执行配置，包含 'command' 和 'args' 参数，与 Claude 和 Cursor 示例相同。

基本使用方法

  1. 启动 MCP 服务器: 根据您选择的传输协议（stdio 或 sse）和客户端配置，启动 kubectl-mcp-tool 服务器。通常，服务器会在后台运行，监听来自 MCP 客户端的请求。

  2. 在 AI 助手中使用: 在配置好 MCP 服务器后，您可以在支持 MCP 协议的 AI 助手中使用自然语言指令与 Kubernetes 集群进行交互。例如，在 Claude 中，您可以直接提问 "List all pods in my cluster"。AI 助手会将您的自然语言指令转换为 MCP 请求，发送给 Kubectl MCP Server，服务器执行相应的 kubectl 命令并将结果返回给 AI 助手。

请参考仓库的 README 文档和集成指南获取更详细的使用说明和高级配置选项。

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