Kubernetes MCP Server

Kubernetes MCP サーバー

kubectl を通じて Kubernetes の機能を AI チャットインターフェースに公開する、実験的な Model Context Protocol（MCP）サーバーです。このプロジェクトでは、Kubernetes を AI アシスタントと統合し、使い慣れた kubectl コマンドを使ってクラスターのリソースを分析・管理できるようにする方法を示します。

概要

このプロジェクトは、AI アシスタントが外部のツールやサービスとやり取りするためのプロトコルを提供する、mcpr プロジェクトの上に構築されています。mcpr プロジェクトを開発した @conikeec に感謝します。

このサーバーは、あらゆる kubectl コマンドを実行できる単一の kubectl ツールを提供し、AI アシスタントが Kubernetes クラスターの機能をすべて利用できるようにします。

使用例

• リソースの検出：kubectl コマンドを使ってリソースを一覧表示し、説明するよう AI アシスタントに依頼します
• トラブルシューティング：kubectl を使ってログやリソースの状態を分析するよう AI に依頼します
• リソースの管理：リソースの作成や変更について AI のサポートを受けます
• ドキュメント：クラスター内の特定のリソースが何をするものか、AI に説明を依頼します
• セキュリティ分析：クラスター構成に潜在的なセキュリティ上の問題がないか、AI に確認を依頼します

やり取りの例

User: Can you show me all pods in the default namespace?
AI: I'll check that for you...
[Uses the kubectl tool with command "get pods -n default"]
Here are the pods in the default namespace:
NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nginx-7c658794b9-2j4k5   1/1     Running   0          2d

今後の可能性

現在の実装は、さまざまな強力なやり取りの基盤となります。

• 複数の kubectl コマンドを使った複雑なトラブルシューティング
• リソースの自動分析と推奨事項
• 対話型のデバッグセッション
• セキュリティスキャンと推奨事項
• パフォーマンス最適化の提案

インストール

1. リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/yourusername/mcp-kubernetes.git
cd mcp-kubernetes

2. プロジェクトをビルドします。

cargo build --release

3. サーバーを使用するよう AI アシスタントを設定します（手順は AI プラットフォームによって異なります）。

要件

• Rust 1.70 以降
• kubectl がインストールされ、設定されていること
• 適切な権限を持つ Kubernetes クラスター
• クラスター用に kubeconfig が設定されていること

設定

このサーバーは、デフォルトの kubeconfig と kubectl のインストールを使用します。実行するコマンドに必要な権限があることを確認してください。

セキュリティ上の考慮事項

このサーバーでは任意の kubectl コマンドを実行できるため、以下が重要です。

1. 適切な RBAC 権限で実行する
2. コマンドの検証や許可リストの導入を検討する
3. コマンドの実行を監視し、監査する
4. 管理された環境で使用する

謝辞

このプロジェクトは、@conikeec による mcpr プロジェクトの上に構築されています。優れたプロトコルと実装を作成してくださった作者に心から感謝します。

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下で公開されています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。