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
- 01通用 Kubernetes 资源的增删改查
- 02Pod 日志、命令执行与 Deployment 扩缩容
- 03Pod、Service、Ingress 等多类资源诊断
- 04工作负载 CPU 与内存用量监控
适用场景
- 01排查 Pod 或 Deployment 无法正常运行的原因
- 02检查 Service 选择器与 Ingress 的配置问题
- 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
claude mcp add --transport http k8s-eye http://localhost:8080/sseCursor.cursor/mcp.json
{"mcpServers":{"k8s-eye":{"type":"http","url":"http://localhost:8080/sse"}}}在 Cursor 中打开VS Code.vscode/mcp.json
{"servers":{"k8s-eye":{"type":"http","url":"http://localhost:8080/sse"}}}在 VS Code 中打开Claude Desktopclaude_desktop_config.json
{"mcpServers":{"k8s-eye":{"type":"http","url":"http://localhost:8080/sse"}}}Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{"mcpServers":{"k8s-eye":{"serverUrl":"http://localhost:8080/sse"}}}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 Deploymentpod_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 Poddeployment_analyze:诊断命名空间中的所有 Deploymentstatefulset_analyze:诊断命名空间中的所有 StatefulSetservice_analyze:诊断命名空间中的所有 Servicecronjob_analyze:诊断命名空间中的所有 CronJobingress_analyze:诊断命名空间中的所有 Ingressnetworkpolicy_analyze:诊断命名空间中的所有 NetworkPolicyvalidatingwebhook_analyze:诊断所有 ValidatingWebhookmutatingwebhook_analyze:诊断所有 MutatingWebhooknode_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
- 启动 MCP SSE 服务
- 配置 MCP 服务
{
"mcpServers": {
"k8s eye": {
"url": "http://localhost:8080/sse",
"env": {}
}
}
}
cursor 工具

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支持 Markdown
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。