MCP Kubernetes

🚀 Kubernetes MCP 服务器

本项目是一个实验性的模型上下文协议（MCP）服务器，借助 kubectl 把 Kubernetes 功能开放给 AI 聊天接口。它展示了如何将 Kubernetes 集成至 AI 助手中，让 AI 能运用大家熟悉的 kubectl 命令，助力分析和管理集群资源。

🚀 快速开始

本项目基于杰出的 mcpr 项目（由 @conikeec 创建），该协议允许 AI 助手与外部工具和服务交互。服务器提供了一个单一的 kubectl 工具，可执行任何 kubectl 命令，赋予 AI 助手对 Kubernetes 集群资源的完全访问权限。

✨ 主要特性

使用场景丰富

• 资源发现：可让您的 AI 助手运用 kubectl 命令列出并描述资源。
• 故障排除：能让 AI 协助分析日志和资源状态。
• 资源管理：可获得 AI 的帮助来创建或修改资源。
• 文档：可询问 AI 解释集群中的特定资源。
• 安全分析：能让 AI 帮助识别配置中的潜在安全问题。

未来潜力巨大

当前实现为众多强大的交互奠定了基础：

• 复杂的故障排除场景，使用多个 kubectl 命令。
• 自动化资源分析和建议。
• 交互式调试会话。
• 安全扫描和建议。
• 性能优化建议。

📦 安装指南

1. 克隆仓库：

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

2. 构建项目：

cargo build --release

3. 配置您的 AI 助手使用该服务器（具体步骤取决于您的 AI 平台）

要求

• Rust 1.70 或更高版本。
• kubectl 安装并配置完成。
• Kubernetes 集群具有适当的权限。
• kubeconfig 配置为您的集群。

配置

服务器使用默认的 kubeconfig 和 kubectl 安装。请确保您有执行所需命令的适当权限。

💻 使用示例

基础用法

用户：你能显示默认命名空间中的所有 pod 吗？
AI：我帮您查看...
[使用 kubectl 工具执行命令 "get pods -n default"]
以下是默认命名空间中的 pod：
NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nginx-7c658794b9-2j4k5   1/1     Running   0          2d

🔧 技术细节

安全注意事项

由于此服务器允许执行任意 kubectl 命令，因此需要注意以下几点：

1. 使用适当的 RBAC 权限运行。
2. 考虑实现命令验证或白名单。
3. 监控和审核命令执行。
4. 在受控制的环境中使用。

📄 许可证

此项目根据 MIT 许可证发布 - 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。

致谢

该项目基于 mcpr 项目（由 @conikeec 创建）。感谢作者创建了这个杰出的协议和实现。