MCP Kubernetes

🚀 Kubernetes MCP 服務器

本項目是一個實驗性的模型上下文協議（MCP）服務器，藉助 kubectl 把 Kubernetes 功能開放給 AI 聊天接口。它展示瞭如何將 Kubernetes 集成至 AI 助手中，讓 AI 能運用大家熟悉的 kubectl 命令，助力分析和管理集群資源。

🚀 快速開始

本項目基於傑出的 mcpr 項目（由 @conikeec 創建），該協議允許 AI 助手與外部工具和服務交互。服務器提供了一個單一的 kubectl 工具，可執行任何 kubectl 命令，賦予 AI 助手對 Kubernetes 集群資源的完全訪問權限。

✨ 主要特性

使用場景豐富

• 資源發現：可讓您的 AI 助手運用 kubectl 命令列出並描述資源。
• 故障排除：能讓 AI 協助分析日誌和資源狀態。
• 資源管理：可獲得 AI 的幫助來創建或修改資源。
• 文檔：可詢問 AI 解釋集群中的特定資源。
• 安全分析：能讓 AI 幫助識別配置中的潛在安全問題。

未來潛力巨大

當前實現為眾多強大的交互奠定了基礎：

• 複雜的故障排除場景，使用多個 kubectl 命令。
• 自動化資源分析和建議。
• 交互式調試會話。
• 安全掃描和建議。
• 性能優化建議。

📦 安裝指南

1. 克隆倉庫：

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

2. 構建項目：

cargo build --release

3. 配置您的 AI 助手使用該服務器（具體步驟取決於您的 AI 平臺）

要求

• Rust 1.70 或更高版本。
• kubectl 安裝並配置完成。
• Kubernetes 集群具有適當的權限。
• kubeconfig 配置為您的集群。

配置

服務器使用默認的 kubeconfig 和 kubectl 安裝。請確保您有執行所需命令的適當權限。

💻 使用示例

基礎用法

用戶：你能顯示默認命名空間中的所有 pod 嗎？
AI：我幫您查看...
[使用 kubectl 工具執行命令 "get pods -n default"]
以下是默認命名空間中的 pod：
NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
nginx-7c658794b9-2j4k5   1/1     Running   0          2d

🔧 技術細節

安全注意事項

由於此服務器允許執行任意 kubectl 命令，因此需要注意以下幾點：

1. 使用適當的 RBAC 權限運行。
2. 考慮實現命令驗證或白名單。
3. 監控和審核命令執行。
4. 在受控制的環境中使用。

📄 許可證

此項目根據 MIT 許可證發佈 - 有關詳細信息，請參閱 LICENSE 文件。

致謝

該項目基於 mcpr 項目（由 @conikeec 創建）。感謝作者創建了這個傑出的協議和實現。