Troubleshoot MCP Server
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Troubleshoot MCP Server

MCPプロトコルに基づくサーバーで、AIモデルとKubernetesトラブルシューティングサポートバンドルのやり取りを行い、バンドル管理、コマンド実行、ファイル閲覧機能を提供します。
2.5ポイント
8.1K

Kubernetesサポートバンドル用のMCPサーバーとは何ですか?

MCPサーバーは、サポートバンドルを分析することでAIモデルがKubernetesクラスターの問題を調査できる特殊なサービスです。これらのバンドルには、Kubernetesクラスターからの診断情報が含まれており、MCPサーバーはAIモデルがこのデータを体系的に探索するためのツールを提供します。

MCPサーバーの使い方は?

サーバーは、コンテナ化されたアプリケーションとして実行することも(推奨)、直接インストールすることもできます。サーバーは、AIアシスタントが標準化されたプロトコルを介してKubernetes診断データを要求し、分析するための構造化された方法を提供します。

いつこれを使用すべきですか?

複雑なKubernetesクラスターの問題をトラブルシューティングするためにAIの支援が必要な場合、特にTroubleshoot.shツールによって生成されたサポートバンドルを扱う場合に、このサーバーを使用します。大規模または複雑なクラスターの自動分析に特に有効です。

主要な機能

バンドル管理
分析用にKubernetesサポートバンドルを初期化し、整理して、診断データを構造化し、アクセス可能にします。
Kubectlコマンド実行
バンドルのAPIサーバーに対して標準のkubectlコマンドを実行して、バンドルが作成されたときのクラスターの状態を調べます。
ファイルエクスプローラー
サポートバンドル内のすべてのファイルをナビゲートし、トラブルシューティングに必要に応じてファイルを検索、リスト、読み取りする機能を備えています。
セキュアアクセス
トークンベースの認証により、承認されたAIモデルのみが診断データにアクセスできるようになります。
利点
複雑なKubernetesの問題のAIパワード分析を可能にする
サポートバンドルデータへのアクセスを標準化する
簡単なセットアップのためのコンテナ化されたデプロイメント
クラスターの検査に使い慣れたkubectlインターフェースを提供する
制限事項
Troubleshoot.shによって生成されたサポートバンドルが必要です
(バンドルにキャプチャされた)過去のデータの分析に限定されます
初期セットアップには構成が必要です

始めるには

コンテナセットアップ(推奨)
サーバーを実行する最も簡単な方法は、事前に構成されたコンテナを使用してPodmanを使用することです。
手動インストール
開発またはカスタムデプロイメントのために、システムに直接インストールすることができます。
認証の構成
環境変数または構成ファイルを介してアクセストークンを設定します。

使用シナリオ

ポッドの障害分析
AIモデルが特定のポッドが失敗する原因を、それらのログとイベントを調べることで調査します。
クラスター全体のエラー検索
バンドル内のすべてのログファイルを特定のエラーパターンで検索します。

よくある質問

Kubernetesサポートバンドルとは具体的に何ですか?
これは直接kubectlを実行することと何が違いますか?
このサーバーを使用する際に、私のデータは安全ですか?

追加リソース

Troubleshoot.shドキュメント
Kubernetesサポートバンドルの作成方法を学ぶ
MCPプロトコル仕様
モデルコンテキストプロトコルに関する技術的な詳細
サンプルサポートバンドル
テストと開発用のサンプルバンドル

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

C
Claude Context
Claude ContextはMCPプラグインで、セマンティックコード検索によりAIプログラミングアシスタントにコードベース全体の深いコンテキストを提供し、複数の埋め込みモデルとベクトルデータベースをサポートし、効率的なコード検索を実現します。
TypeScript
8.9K
5ポイント
A
Acemcp
Acemcpは、コードライブラリのインデックス化と意味検索を行うMCPサーバーです。自動増分インデックス、複数エンコーディングファイルの処理、.gitignore統合、およびWeb管理インターフェイスをサポートしており、開発者がコードのコンテキストをすばやく検索し、理解するのに役立ちます。
Python
10.9K
5ポイント
B
Blueprint MCP
Blueprint MCPは、Arcadeエコシステムに基づくチャート生成ツールで、Nano Banana Proなどの技術を利用して、コードベースとシステムアーキテクチャを分析し、アーキテクチャ図、フローチャートなどのビジュアルチャートを自動生成し、開発者が複雑なシステムを理解するのを支援します。
Python
8.8K
4ポイント
M
MCP Agent Mail
MCPエージェントメールは、AIプログラミングエージェント向けのメール形式の調整レイヤーで、ID管理、メッセージの送受信、ファイルの予約、検索機能を提供し、複数のエージェントの非同期協力と競合の回避をサポートします。
Python
10.2K
5ポイント
M
MCP
Microsoft公式のMCPサーバーで、AIアシスタントに最新のMicrosoft技術ドキュメントの検索と取得機能を提供します。
13.6K
5ポイント
A
Aderyn
アデリンは、Rustで書かれたオープンソースのSolidityスマートコントラクト静的分析ツールで、開発者やセキュリティ研究者がSolidityコードの脆弱性を発見するのを支援します。FoundryとHardhatプロジェクトをサポートし、複数の形式のレポートを生成でき、VSCode拡張機能も提供します。
Rust
9.1K
5ポイント
D
Devtools Debugger MCP
Node.jsデバッガーMCPサーバーは、Chrome DevToolsプロトコルに基づく完全なデバッグ機能を提供します。ブレークポイントの設定、ステップ実行、変数のチェック、式の評価などが含まれます。
TypeScript
9.2K
4ポイント
S
Scrapling
Scraplingは適応型ウェブページのスクレイピングライブラリで、ウェブサイトの変化を自動的に学習し、要素を再配置します。複数のスクレイピング方法とAI統合をサポートし、高性能な解析と開発者に優しい体験を提供します。
Python
12.4K
5ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
14.4K
4.5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
18.1K
4.8ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
59.4K
4.7ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
30.4K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
14.7K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
20.2K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
17.6K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
25.4K
4.5ポイント
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