K8s Ai

🚀 Kubernetes AI 管理システム

AI を搭載した Kubernetes 管理（MCP + エージェント）

    ⎈ K8s AI Management
    ├── 🤖 MCP サーバー
    ├── 🔍 Kubernetes ツール
    └── 🚀 Rest API を備えたエージェントモード

🚀 クイックスタート

このプロジェクトは、人工知能と Kubernetes 管理を組み合わせています。ユーザーは、リアルタイムの診断、リソース監視、およびスマートなログ分析を行うことができ、Kubernetes 管理を簡素化し、現代的な代替手段を提供します。

💡 自然な質問をするだけで、コマンドを覚える必要はありません！

✨ 主な機能

この AI 駆動型システムは、Kubernetes クラスターに関する自然言語のクエリを理解します。以下は、自然言語でシステムにクエリを投げることで提供できる一部の機能です。

🏥 クラスターの健全性と診断

• "私のクラスターの状態はどうですか？"
• "デフォルトの名前空間内のすべての Pod を表示してください"
• "失敗した Pod はありますか？デフォルトの名前空間内で"
• "私のアプリケーションは正常に動作していますか？"
• "Kubernetes のリソース使用を最適化する必要がありますか？"

詳細な機能モジュール

🛠️ クラスター状態監視

ノード、Pod、およびサービスの状態を含む、クラスターの健全性をリアルタイムで確認します。

🚨 異常検出

Pod の失敗やリソース不足などの潜在的な問題を自動的に識別し、報告します。

🔍 リソース使用分析

詳細なリソース使用状況レポートを提供し、Kubernetes クラスターのパフォーマンスを最適化するのに役立ちます。

📈 パフォーマンス監視

CPU、メモリ、およびディスクの使用状況などの重要な指標を追跡し、トレンドグラフを生成します。

📦 インストール

前提条件

1. JDK 8 以上
2. Maven 3.5 以上
3. Kubernetes 環境

プロジェクトのビルド

# プロジェクトソースコードをダウンロード
git clone https://github.com/your-repository.git
cd kubernetes-ai-system

# Maven を使用してビルド
mvn clean package

プロジェクトのテスト

3.1 MCP サーバーと Claude デスクトップの統合

Claude デスクトップとの統合方法については、mcp-server/README.md を参照してください。

3.2 Rest API を備えたエージェントモード

エージェントの実行方法については、agent/README.md を参照してください。

🏗️ プロジェクト構造

このプロジェクトは以下のモジュールに分かれています：

• agent: Rest API を備えたエージェントモードで、自然言語によるクラスター分析を行います。
• mcp-server: MCP サーバーで、ツール（Claude デスクトップなど）と組み合わせて使用し、完璧な体験を提供します。
• tools: Kubernetes ツールで、クラスター分析/管理に使用されます（agent と mcp-server で共有）。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下でオープンソース化されています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。