kubeshark について
Kubeshark は SRE と AI エージェント向けのネットワークオブザーバビリティツールで、eBPF によりクラスター全体の Kubernetes トラフィックをカーネルレベルでインデックス化します。ネットワーク、API、Kubernetes のセマンティクスでクエリに応答し、MCP を通じて AI アシスタントにデータを提供します。
主な機能
- 01eBPF によるクラスター全体のトラフィックインデックス化
- 02HTTP、gRPC、Redis、Kafka、DNS のプロトコル解析
- 03サイドカーや鍵管理を使わない TLS/mTLS 復号
- 04ノード、時間、ワークロード、IP で絞り込む PCAP ダウンロード
- 05Kubernetes、API、ネットワークを横断する KFL クエリ言語
- 06ワークロード依存関係マップ
活用シーン
- 01クラスター内のリクエスト失敗の根本原因分析
- 02指定時間帯のトラフィック振り返りと PCAP エクスポート
- 03AI エージェントによる API 呼び出しと TCP 再送の自然言語分析
MCP 対応
Kubeshark は MCP サーバーとして集計済みのクラスターネットワークデータを MCP クライアントに公開し、Claude Code や Cursor などからトラフィックを調査できるようにします。
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。
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。
ツール
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
SRE と AI エージェントのためのネットワークオブザーバビリティ
Kubeshark は、eBPF を使用してカーネルレベルでクラスター全体のネットワークトラフィックをインデックス化し、ネットワーク、API、Kubernetes のセマンティクスを使用したあらゆるクエリに即座に回答します。
できること：
- 過去の PCAP をダウンロード — ノード、時間、ワークロード、IP でフィルタリングしたクラスター全体のパケットキャプチャを取得できます。PCAP を長期保存して、後から調査できます。
- ネットワークデータを可視化 — リアルタイムダッシュボードで、API、Kubernetes、またはネットワークのセマンティクスを使ったクエリに一致するトラフィックを調査できます。
- 暗号化されたトラフィックを平文で確認 — キー管理やサイドカーを必要とせず、eBPF を使用して TLS/mTLS トラフィックを自動的に復号します。
- AI と連携 — お好みの AI アシスタント（例：Claude、Copilot）を接続し、インシデント対応や根本原因分析など、AI 主導のワークフローにネットワークデータを取り込めます。
はじめに
helm repo add kubeshark https://helm.kubeshark.com
helm install kubeshark kubeshark/kubeshark
kubectl port-forward svc/kubeshark-front 8899:80
ブラウザーで http://localhost:8899 を開くと、トラフィックのキャプチャが始まります。
本番環境での使用には、ポートフォワードではなくイングレスコントローラーの使用をおすすめします。
MCP 経由で AI エージェントを接続：
brew install kubeshark
claude mcp add kubeshark -- kubeshark mcp
AI エージェント向けのネットワークデータ
Kubeshark は MCP 経由でクラスター全体のネットワークデータを公開し、AI エージェントが自然言語でトラフィックをクエリし、API 呼び出しを調査して、根本原因分析を行えるようにします。
「午後 2 時 15 分にチェックアウトが失敗したのはなぜですか？」 「エラー率が 1% を超えているサービスはどれですか？」 「すべてのノード間パスの TCP 再送率を表示してください」 「リクエスト abc123 をすべてのサービスで追跡してください」
Claude Code、Cursor、および MCP 対応のあらゆる AI で利用できます。
AI スキル
Kubeshark の MCP ツールを使った、ドメイン固有のワークフローを AI エージェントに教える、オープンソースの再利用可能なスキルです。
| スキル | 説明 |
|---|---|
| Network RCA | 過去の根本原因分析 — スナップショット、解析、PCAP 抽出、傾向比較 |
| KFL | KFL（Kubeshark Filter Language）のエキスパート — トラフィックフィルターの作成、デバッグ、最適化 |
Claude Code プラグインとしてインストール：
/plugin marketplace add kubeshark/kubeshark
/plugin install kubeshark
または、クローンして直接使用できます。スキルは会話のコンテキストに応じて自動的に起動します。
API、Kubernetes、ネットワークのセマンティクスを使ったクエリ
Kubeshark は、HTTP、gRPC、Redis、Kafka、DNS などに対応し、プロトコル仕様に従って解析することで、クラスター全体のネットワークトラフィックをインデックス化します。単一の KFL クエリで、Kubernetes の識別情報、API コンテキスト、ネットワーク属性という3つのセマンティックレイヤーを組み合わせ、必要なトラフィックを正確に特定できます。コードのインストルメンテーションは不要です。
KFL リファレンス → · トラフィックのインデックス化 →
ワークロード依存関係マップ
クラスター全体のワークロード間の通信を可視化し、依存関係、トラフィック量、プロトコルの使用状況を表示します。
トラフィックの保持とPCAPエクスポート
復号済みのTLSを含む、生のネットワークトラフィックをクラスター全体でキャプチャして保持します。時間範囲、ノード、ワークロード、IPを指定してPCAPをダウンロードでき、WiresharkやPCAP互換ツールですぐに利用できます。長期保持やクラスター間での共有のために、スナップショットをクラウドストレージ（S3、Azure Blob、GCS）に保存できます。
機能
| 機能 | 説明 |
|---|---|
| トラフィックスナップショット | クラウドストレージ（S3、Azure Blob、GCS）を使った特定時点のスナップショット、Wireshark向けのPCAPエクスポート |
| トラフィックのインデックス化 | リクエストとレスポンスの照合、完全なペイロードに対応した、リアルタイムおよび遅延L7インデックス化 |
| プロトコル対応 | HTTP、gRPC、GraphQL、Redis、Kafka、DNSなど |
| TLS復号 | キー管理不要のeBPFベースの復号。スナップショットに含まれます |
| AI連携 | MCP サーバーとオープンソースのAIスキルによる、ネットワークの根本原因分析とトラフィックのフィルタリング |
| KFLクエリ言語 | Kubernetes、API、ネットワークのセマンティクスに対応したCELベースのクエリ言語 |
| 100%オンプレミス | エアギャップ環境に対応し、外部依存関係はありません |
インストール
| 方法 | コマンド |
|---|---|
| Helm | helm repo add kubeshark https://helm.kubeshark.com && helm install kubeshark kubeshark/kubeshark |
| Homebrew | brew install kubeshark && kubeshark tap |
| バイナリ | ダウンロード |
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。CONTRIBUTING.mdをご覧ください。
ライセンス
コメント
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。