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Mcp K8s Eye

Mcp K8s Eye

远程服务
github.com/wenhuwang云与基础设施2976 周前更新
代码仓库

关于 Mcp K8s Eye

mcp-k8s-eye 是一个 MCP 服务,用于管理 Kubernetes 集群并分析工作负载状态。它面向需要查看、操作和诊断集群及应用的运维人员,提供资源操作、诊断和资源用量监控等工具。

主要功能

  1. 01通用 Kubernetes 资源的增删改查
  2. 02Pod 日志、命令执行与 Deployment 扩缩容
  3. 03Pod、Service、Ingress 等多类资源诊断
  4. 04工作负载 CPU 与内存用量监控

适用场景

  1. 01排查 Pod 或 Deployment 无法正常运行的原因
  2. 02检查 Service 选择器与 Ingress 的配置问题
  3. 03查看命名空间内工作负载的资源使用情况

MCP 相关

该项目是 MCP 服务,向 MCP 客户端暴露资源管理、诊断和监控类工具,支持 Stdio 与 SSE 两种传输方式。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址http://localhost:8080/sse
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

详细介绍

mcp-k8s-eye

mcp-k8s-eye 是一款可管理 Kubernetes 集群并分析工作负载状态的工具。

功能

Kubernetes 核心操作
  • 连接到 Kubernetes 集群
  • 通用 Kubernetes 资源管理功能
    • 支持所有原生资源:Pod、Deployment、Service、StatefulSet、Ingress……
    • 支持 CustomResourceDefinition 资源
    • 操作包括:列表、获取、创建、更新、删除
  • Pod 管理功能(exec、日志)
  • Deployment 管理功能(扩缩容)
  • 描述 Kubernetes 资源
  • 解释 Kubernetes 资源
诊断
  • Pod 诊断(分析 Pod 状态、容器状态、Pod 资源使用情况)
  • Service 诊断(分析 Service 选择器配置、未就绪端点、事件)
  • Deployment 诊断(分析可用副本)
  • StatefulSet 诊断(分析是否存在 StatefulSet Service、PVC,以及可用副本)
  • CronJob 诊断(分析 CronJob 调度、启动截止时间、上次调度时间)
  • Ingress 诊断(分析 Ingress 类配置、相关 Service、TLS Secret)
  • NetworkPolicy 诊断(分析 NetworkPolicy 配置、受影响的 Pod)
  • ValidatingWebhook 诊断(分析 Webhook 配置、引用的 Service 和 Pod)
  • MutatingWebhook 诊断(分析 Webhook 配置、引用的 Service 和 Pod)
  • Node 诊断(分析 Node 状况)
  • 集群诊断和故障排查
监控
  • Pod、Deployment、ReplicaSet、StatefulSet、DaemonSet 工作负载资源使用情况(CPU、内存)
  • Node 容量、使用情况(CPU、内存)
  • 集群容量、使用情况(CPU、内存)
高级功能
  • 支持多种传输协议(Stdio、SSE)
  • 支持多个 AI 客户端

工具用法

资源操作工具
  • resource_get:获取命名空间中某个指定资源的详细信息
  • resource_list:列出命名空间中所有资源的详细信息
  • resource_create_or_update:在命名空间中创建或更新资源
  • resource_delete:删除命名空间中的资源
  • resource_describe:描述命名空间中资源的详细信息
  • deployment_scale:扩缩容命名空间中的 Deployment
  • pod_exec:在命名空间中的 Pod 内执行命令`
  • pod_logs:获取命名空间中 Pod 的日志
诊断工具
  • pod_analyze:诊断命名空间中的所有 Pod
  • deployment_analyze:诊断命名空间中的所有 Deployment
  • statefulset_analyze:诊断命名空间中的所有 StatefulSet
  • service_analyze:诊断命名空间中的所有 Service
  • cronjob_analyze:诊断命名空间中的所有 CronJob
  • ingress_analyze:诊断命名空间中的所有 Ingress
  • networkpolicy_analyze:诊断命名空间中的所有 NetworkPolicy
  • validatingwebhook_analyze:诊断所有 ValidatingWebhook
  • mutatingwebhook_analyze:诊断所有 MutatingWebhook
  • node_analyze:诊断集群中的所有 Node
监控工具
  • workload_resource_usage:获取命名空间中 Pod/Deployment/ReplicaSet/StatefulSet 的资源使用情况(CPU、内存)

要求

  • Go 1.23 或更高版本
  • 已配置 kubectl

安装

# clone the repository
git clone https://github.com/wenhuwang/mcp-k8s-eye.git
cd mcp-k8s-eye

# build the binary
go build -o mcp-k8s-eye

用法

Stdio 模式
{
  "mcpServers": {
    "k8s eye": {
      "command": "YOUR mcp-k8s-eye PATH",
      "env": {
        "HOME": "USER HOME DIR"
      },
    }
  }
}

env.HOME 用于设置 kubeconfig 文件的 HOME 目录。

SSE 模式
  1. 启动 MCP SSE 服务
  2. 配置 MCP 服务
{
  "mcpServers": {
    "k8s eye": {
      "url": "http://localhost:8080/sse",
      "env": {}
    }
  }
}
cursor 工具

cursor 工具

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从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。