DynamicEnv MCP Server

DynamicEnv MCP Server

リアルタイム更新と AI 駆動型の連携により、DynamicEnv カスタムリソースを管理する高性能な Kubernetes MCP サーバーです。

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✨ 概要

DynamicEnv MCP Server は、DynamicEnv Kubernetes カスタムリソースに対する AI フレンドリーな API インターフェースを提供し、開発、テスト、一時的なワークロードで使用される動的環境のリアルタイム追跡、インテリジェントなデバッグ、簡素化されたクリーンアップを実現します。

非同期処理を優先するアーキテクチャで構築され、Model Context Protocol (MCP) とシームレスに連携するよう設計されており、開発者と AI エージェントの双方が K8s ベースの環境を安全かつ効率的に管理できるようにします。

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🔍 DynamicEnv とは？

DynamicEnv は、動的環境のセットアップ全体をカプセル化する Kubernetes カスタムリソース（CRD）です。これらの環境には通常、次のものが含まれます。

• 相互に依存する複数のサービス
• サービス固有の設定（シークレット、設定、環境変数）
• ルーティングルール（Ingress、Service Mesh）
• リソース制限（CPU、メモリークォータ）

このサーバーは、これらのリソースの可観測性と制御性を高めます。

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🚀 MCP を使う理由

Model Context Protocol (MCP) により、AI ツールは次のことが可能になります。

• リアルタイム更新を購読する
• 進捗状況を追跡しながら、長時間実行される非同期処理を管理する
• 検証と構造化されたコンテキストを通じて安全に作業する
• インテリジェントなコマンド候補を活用して DevOps ワークフローを改善する

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📄 主な機能

• ✅ 一覧表示とフィルタリング 名前空間、状態、デプロイ状況で DynamicEnv インスタンスを絞り込む
• ⏳ ライブステータス監視 非同期更新と進捗報告に対応
• ❌ 安全な削除 依存関係を確認して環境を削除する
• ⚖️ 安全な K8s 認証 クラスター内または kubeconfig の認証情報を使用する
• 🔍 Pod の詳細情報、デプロイの健全性、オプションのログ
• ✨ MCP を介した AI 対応インターフェース

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🗓 クイックスタート

# Clone the repository
git clone https://github.com/yonathan-shtekel/mcp-server-dynamic-env.git
cd mcp-server-dynamic-env

# Create virtual environment
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate

# Install dependencies
uv pip install -e .

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📖 使い方

ローカル開発

# Install MCP tools
pip install "mcp[cli]"

# Start the server with development tools
mcp dev server.py

# Or install and run in Claude Desktop
mcp install server.py

# Or simply run
mcp run server.py

CLI の主なツール

ツール	説明
List	名前空間や状態で絞り込みながら、すべての DynamicEnv を表示します
Status	デプロイ、Pod、ログを確認します
Delete	名前空間から DynamicEnv インスタンスを安全に削除します

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📁 プロジェクト構成

src/
  kubernetes_client.py     # Kubernetes API wrapper
  dynamicenv_service.py    # Business logic
  utils.py                 # Helpers
  models/
    dynamicenv.py          # Typed data models
tests/                     # Unit & integration tests
server.py                  # MCP-compatible API server
pyproject.toml             # Project config and dependencies

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🔧 テスト

# Run test suite
pytest tests/ -v

# With coverage report
pytest tests/ -v --cov=src

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💪 コントリビューション

すべてのコントリビューションを歓迎します！ 始めるには、次の手順に従ってください。

1. リポジトリをフォークします
2. 新しいブランチを作成します

   git checkout -b feature/my-awesome-feature
   

3. コードをコミットしてプッシュします

   git commit -m "Add awesome feature"
   git push origin feature/my-awesome-feature
   

4. プルリクエストを送信します

該当する場合は、テストとドキュメントの更新も含めてください。

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💼 ライセンス

このプロジェクトは MIT License のもと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。

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👤 作者

Yonathan Shtekel
GitHub: @yonathan-shtekel

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✨ 応援する

このプロジェクトがあなたやチームの役に立ったら、⭐️ を付けてください！

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❤️ を込めて構築し、Model Context Protocol (MCP) を活用しています。

開発

リントとフォーマット

このプロジェクトでは、リントとフォーマットに ruff を使用しています。リンターを実行するには、次のコマンドを実行します。

# Check for linting issues
ruff check src tests

# Auto-fix linting issues
ruff check --fix src tests

# Format code
ruff format src tests

リントの設定は pyproject.toml で定義されており、次の項目が含まれています。

• コードスタイル（PEP 8）
• インポートの並べ替え
• 型注釈のチェック
• ベストプラクティス
• コードの複雑さ

追加の静的解析

このプロジェクトには、ほかの静的解析ツールも含まれています。

# Type checking
mypy src tests

# Security checks
bandit -r src
safety check

# Documentation coverage
interrogate src

これらのチェックはすべて、CI/CD パイプラインで自動的に実行されます。