kubeshark

Name: kubeshark
Author: kubeshark

本地服务

github.com/kubeshark云与基础设施12.1k1 周前更新

代码仓库

关于 kubeshark

Kubeshark 是面向 SRE 与 AI Agent 的 Kubernetes 集群网络可观测工具，通过 eBPF 在内核层索引集群范围内的流量。它按网络、API 和 Kubernetes 语义进行查询，并可通过 MCP 将网络数据提供给 AI 助手。

主要功能

01基于 eBPF 的集群范围流量索引
02HTTP、gRPC、Redis、Kafka、DNS 等协议解析
03无需密钥管理或 sidecar 的 TLS/mTLS 解密
04按节点、时间、工作负载和 IP 下载 PCAP
05KFL 查询语言，结合 Kubernetes、API 与网络语义
06工作负载依赖关系图

适用场景

01排查服务故障与请求失败的根因
02回溯特定时间段的网络流量并导出 PCAP
03让 AI Agent 通过自然语言分析 API 调用与 TCP 重传

MCP 相关

Kubeshark 通过 MCP 服务向 MCP 客户端暴露集群网络数据，使 Claude Code、Cursor 等 AI 助手可查询流量并参与事件分析。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址，请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

安装包

mcpbkubeshark-mcp_darwin_arm64.mcpbstdio

mcpbkubeshark-mcp_darwin_amd64.mcpbstdio

mcpbkubeshark-mcp_linux_arm64.mcpbstdio

mcpbkubeshark-mcp_linux_amd64.mcpbstdio

mcpbkubeshark-mcp_windows_amd64.mcpbstdio

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

面向 SRE 和 AI Agent 的网络可观测性

在线演示 · 文档

Kubeshark 使用 eBPF 在内核层面为整个集群的网络流量建立索引——通过网络、API 和 Kubernetes 语义，即时回答任何查询。

你可以：

下载历史 PCAP — 按节点、时间、工作负载和 IP 过滤整个集群的抓包数据。存储 PCAP，以便长期保留并在之后进行调查。
可视化网络数据 — 通过实时仪表板，根据 API、Kubernetes 或网络语义探索符合查询条件的流量。
以明文查看加密流量 — 使用 eBPF 自动解密 TLS/mTLS 流量，无需管理密钥或使用 Sidecar。
与 AI 集成 — 连接你常用的 AI 助手（例如 Claude、Copilot），将网络数据纳入事件响应和根因分析等 AI 驱动的工作流。

Kubeshark

快速开始

helm repo add kubeshark https://helm.kubeshark.com
helm install kubeshark kubeshark/kubeshark
kubectl port-forward svc/kubeshark-front 8899:80

在浏览器中打开 http://localhost:8899。现在即可捕获流量。

用于生产环境时，我们建议使用入口控制器，而不是端口转发。

通过 MCP 连接 AI Agent：

brew install kubeshark
claude mcp add kubeshark -- kubeshark mcp

MCP 设置指南 →

面向 AI Agent 的网络数据

Kubeshark 通过 MCP 提供整个集群的网络数据，让 AI Agent 能够通过自然语言查询流量、调查 API 调用并执行根因分析。

“为什么结账在下午 2:15 失败了？” “哪些服务的错误率超过 1%？” “显示所有节点间路径的 TCP 重传率” “追踪请求 abc123 在所有服务中的流转情况”

适用于 Claude Code、Cursor 以及任何兼容 MCP 的 AI。

MCP 演示

MCP 设置指南 →

AI 技能

开源、可复用的技能，可教会 AI Agent 使用 Kubeshark 的 MCP 工具执行特定领域的工作流：

技能	描述
网络 RCA	回溯式根因分析——快照、解析、PCAP 提取、趋势对比
KFL	KFL（Kubeshark Filter Language）专家——编写、调试和优化流量过滤器

作为 Claude Code 插件安装：

/plugin marketplace add kubeshark/kubeshark
/plugin install kubeshark

也可以直接克隆并使用——技能会根据对话上下文自动触发。

AI 技能文档 →

使用 API、Kubernetes 和网络语义进行查询

Kubeshark 会根据协议规范解析集群范围内的网络流量并将其编入索引，支持 HTTP、gRPC、Redis、Kafka、DNS 等协议。只需一个 KFL 查询，即可结合全部三个语义层——Kubernetes 身份、API 上下文和网络属性——精准定位所需流量。无需插桩代码。

结合 API、Kubernetes 和网络语义的 KFL 查询

KFL 参考 → · 流量索引 →

工作负载依赖关系图

以可视化方式呈现工作负载之间的通信，展示集群中的依赖关系、流量量级和协议使用情况。

服务图

了解详情 →

流量保留与 PCAP 导出

捕获并保留集群范围内的原始网络流量，包括已解密的 TLS 流量。可按时间范围、节点、工作负载和 IP 下载 PCAP 文件，供 Wireshark 或任何兼容 PCAP 的工具使用。将快照存储到云存储（S3、Azure Blob、GCS），以便长期保留和跨集群共享。

流量保留

快照指南 → · 云存储 →

功能

功能	描述
流量快照	时间点快照，支持云存储（S3、Azure Blob、GCS），并可导出供 Wireshark 使用的 PCAP 文件
流量索引	实时和延迟 L7 索引，支持请求/响应匹配和完整负载
协议支持	HTTP、gRPC、GraphQL、Redis、Kafka、DNS 等
TLS 解密	基于 eBPF 解密，无需管理密钥，包含在快照中
AI 集成	MCP 服务 + 开源 AI 技能，用于网络根因分析和流量筛选
KFL 查询语言	基于 CEL 的查询语言，具备 Kubernetes、API 和网络语义
100% 本地部署	支持隔离网络，无外部依赖

安装

方式	命令
Helm	`helm repo add kubeshark https://helm.kubeshark.com && helm install kubeshark kubeshark/kubeshark`
Homebrew	`brew install kubeshark && kubeshark tap`
二进制文件	下载

安装指南 →