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Kubernetes MCP Server

Kubernetes MCP Server

ローカル
github.com/endo-sysクラウド・インフラ077 週間前に更新

Kubernetes MCP Server について

Kubernetes MCP Serverは、Kubernetesクラスターの操作をMCPクライアントに公開し、自然言語による管理を可能にします。ワークロード、サービス、ネームスペース、ノードに加え、メトリクス確認や保守操作にも対応します。

主な機能

  1. 01Podの絞り込みと確認
  2. 02Podログとメトリクスの取得
  3. 03デプロイのスケーリングとロールアウト管理
  4. 04サービスの確認と公開
  5. 05ネームスペースの作成と管理
  6. 06ノードの確認と保守

活用シーン

  1. 01Podの確認とログの取得
  2. 02デプロイのスケーリングやロールアウトの再起動
  3. 03デプロイをサービスとして公開
  4. 04保守のためにノードをドレイン

MCP 対応

Kubernetes操作をツールとしてMCPクライアントに提供し、自然言語によるクラスター操作を可能にします。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Kubernetes MCP サーバー

これは、MCP Python SDK を通じて包括的な Kubernetes 機能を提供する Model Context Protocol(MCP)サーバーです。MCP クライアントを通じて、自然言語で Kubernetes クラスターを操作できます。

機能

このサーバーは、論理的なモジュールに整理された幅広い Kubernetes 操作を提供します。

Pod の操作
  • フィルタリングと出力形式のオプションを指定して Pod を取得
  • 特定の Pod の詳細を表示
  • さまざまなオプションを指定して Pod のログを取得
  • Pod 内でコマンドを実行
  • Pod のメトリクスを取得
Deployment の操作
  • フィルタリングと出力形式のオプションを指定して Deployment を取得
  • 特定の Deployment の詳細を表示
  • Deployment をスケーリング
  • Deployment のロールアウトを管理(ステータス、履歴、再起動、取り消し)
  • Deployment のメトリクスを取得
Service の操作
  • フィルタリングと出力形式のオプションを指定して Service を取得
  • 特定の Service の詳細を表示
  • Deployment を Service として公開
  • Service にポートフォワード
Namespace の操作
  • フィルタリングして Namespace を取得
  • 特定の Namespace の詳細を表示
  • Namespace を作成および削除
  • Namespace のリソースクォータを取得
クラスターの操作
  • クラスター情報を取得
  • Node を取得して詳細を表示
  • Node のスケジューリングを管理(cordon/uncordon)
  • メンテナンスのために Node をドレイン
  • クラスターのメトリクスを取得

前提条件

  • Python 3.7+
  • kubectl がインストールされ、設定されていること
  • Kubernetes クラスターへのアクセス
  • MCP クライアント(例:Claude Desktop)

インストール

  1. このリポジトリをクローンします
  2. 依存関係をインストールします:
    pip install -r requirements.txt
    

使用方法

サーバーの実行
  1. MCP Inspector を使用した開発モード:

    python -m mcp.inspector src/k8s_mcp_server.py
    
  2. Claude Desktop にインストール:

    python -m mcp.install src/k8s_mcp_server.py
    
  3. 直接実行:

    python src/k8s_mcp_server.py
    
ツールの使用

MCP クライアント経由で接続すると、自然言語で Kubernetes クラスターを操作できます。例:

  • 「default namespace のすべての Pod を取得して」
  • 「web namespace にある nginx という名前の Deployment の詳細を表示して」
  • 「production namespace の frontend Pod からログを取得して」
  • 「backend Deployment を 3 つのレプリカにスケーリングして」
  • 「environment=staging のラベルを付けて、staging という新しい namespace を作成して」

プロジェクト構成

src/
├── k8s_mcp_server.py      # Main server entry point
├── k8s_tools/            # Tool modules
│   ├── __init__.py
│   ├── pod_tools.py      # Pod-related tools
│   ├── deployment_tools.py # Deployment-related tools
│   ├── service_tools.py  # Service-related tools
│   ├── namespace_tools.py # Namespace-related tools
│   └── cluster_tools.py  # Cluster-related tools
└── requirements.txt      # Project dependencies

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します!お気軽に Pull Request を送信してください。

ライセンス

このプロジェクトは MIT License の下でライセンスされています。詳細については LICENSE ファイルをご覧ください。

コメント

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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。