MCP Kubernetes

🚀 Kubernetes MCP サーバー

このプロジェクトは、実験的なモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーです。kubectl を通じて Kubernetes の機能を AI チャットインターフェースに公開します。Kubernetes を AI アシスタントに統合し、kubectl コマンドを使用してクラスターリソースの分析と管理を支援できるようにします。

🚀 クイックスタート

このサーバーは、AI アシスタントが Kubernetes クラスターのリソースを管理するための kubectl ツールを提供します。以下の手順でサーバーをセットアップし、AI アシスタントを通じて Kubernetes クラスターを操作できます。

✨ 主な機能

• リソース発見：AI アシスタントに kubectl コマンドを使用してリソースをリストアップおよび説明させることができます。
• トラブルシューティング：AI がログとリソースの状態を分析するのを支援します。
• リソース管理：AI の助けを得てリソースを作成または変更できます。
• ドキュメント：AI にクラスター内の特定のリソースの説明を尋ねることができます。
• セキュリティ分析：AI が構成内の潜在的なセキュリティ問題を識別するのを支援します。

📦 インストール

1. リポジトリをクローンする

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

2. プロジェクトをビルドする

cargo build --release

3. AI アシスタントをサーバーに接続する

AI アシスタントをサーバーに接続するには、AI プラットフォームに応じた手順を実行してください。

💻 使用例

基本的な使用法

ユーザー：デフォルトのネームスペース内のすべてのポッドを表示できますか？
AI：調べてみます...
[使用 kubectl 工具执行命令 "get pods -n default"]
以下はデフォルトのネームスペース内のポッドです：
NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nginx-7c658794b9-2j4k5   1/1     Running   0          2d

📚 ドキュメント

概要

このプロジェクトは、@conikeec が作成した mcpr プロジェクトに基づいています。このプロトコルにより、AI アシスタントは外部ツールやサービスとの相互作用が可能になります。

未来の可能性

現在の実装は、多くの強力な相互作用の基礎を築いています：

• 複数の kubectl コマンドを使用した複雑なトラブルシューティングシナリオ
• 自動化されたリソース分析と提案
• 対話型のデバッグセッション
• セキュリティスキャンと提案
• パフォーマンス最適化の提案

🔧 技術詳細

要件

• Rust 1.70 以上
• kubectl がインストールされ、設定されていること
• 適切な権限を持つ Kubernetes クラスター
• クラスター用に kubeconfig が設定されていること

設定

サーバーは、デフォルトの kubeconfig と kubectl を使用します。必要なコマンドを実行するための適切な権限があることを確認してください。

セキュリティ上の注意事項

このサーバーは任意の kubectl コマンドを実行できるため、以下の点に注意してください：

• 適切な RBAC 権限で実行する
• コマンドの検証またはホワイトリストを実装することを検討する
• コマンドの実行を監視および監査する
• 管理された環境で使用する

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下で公開されています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。