Kb Cloud MCP Server

🚀 KubeBlocks 雲 MCP 服務器

KubeBlocks 雲 MCP 服務器基於 模型上下文協議 (MCP)，能與 KubeBlocks 雲 API 實現平滑集成。藉助該服務器，AI 助手可通過標準化工具調用接口，與 KubeBlocks 雲資源進行交互。

🚀 快速開始

KubeBlocks 雲 MCP 服務器為開發者提供了便捷的途徑，讓 AI 助手能夠與 KubeBlocks 雲資源進行交互。以下是使用該服務器的基本步驟：

1. 確保滿足先決條件。
2. 按照安裝步驟完成服務器的安裝。
3. 根據配置方法對服務器進行配置。

✨ 主要特性

• 標準化 API：基於 MCP 的 API，可輕鬆訪問 KubeBlocks 雲資源。
• 安全身份驗證：通過 KubeBlocks 雲 API 密鑰和秘密實現安全可靠的身份驗證。
• 豐富資源支持：支持常見的 KubeBlocks 雲資源，包括組織、環境、實例和備份。
• 語言翻譯功能：目前提供中文翻譯功能，方便不同地區的用戶使用。
• 完善文檔與支持：提供完整的文檔和技術支持，助力用戶快速上手。

📦 安裝指南

從源代碼安裝

# 克隆倉庫
git clone https://github.com/apecloud/kb-cloud-mcp-server.git
cd kb-cloud-mcp-server

# 安裝依賴
glide install

# 編譯並運行
go build && ./kb-mcp-server

使用 Docker 安裝

# 拉取鏡像
docker pull apecloud/kb-cloud-mcp-server:latest

# 運行容器
docker run -it --rm apecloud/kb-cloud-mcp-server:latest

⚙️ 配置方法

環境變量配置

以下是一些常用的環境變量及其說明：

配置文件示例

{
  "api_key": "your_api_key",
  "api_secret": "your_api_secret",
  "endpoint": "https://api.kubecloud.com/v1",
  "port": 8080,
  "log_level": "info"
}

📚 詳細文檔

使用場景

• 自動化管理：可實現 KubeBlocks 雲資源的自動化管理。
• 數據獲取與分析：能夠獲取並分析 KubeBlocks 雲環境中的數據。
• 工具構建：支持構建基於 AI 的工具，與 KubeBlocks 雲生態系統進行交互。
• 數據庫實例管理：可實現 AI 助手對數據庫實例的 provisioning 和管理。

圖書館使用

此模塊導出的 Go API 目前應被視為不穩定，並可能引起重大變化。未來可能會提供穩定性；如果有用例，請提交問題。

🔧 先決條件

• 具備基礎的 Go 語言編程知識。
• 對 KubeBlocks 雲平臺有基本的瞭解。
• 已安裝 Git 和依賴管理工具 (如 Glide)。

📄 許可證

本項目根據 Apache 2.0 許可證授權，具體條款見 LICENSE 文件。