MCP Kubernetes Server

🚀 Kubernetes MCP 服务器

Kubernetes MCP 服务器是一个轻量级的 MCP 服务器，它结合了自然语言处理和 API 来访问 Kubernetes 集群，将 kubectl 命令与 Kubernetes Python 客户端巧妙融合，为用户提供便捷的集群操作体验。

🚀 快速开始

Kubernetes MCP 服务器支持通过自然语言查询和 API 端点两种方式操作 Kubernetes 集群。使用前需完成安装，安装完成后即可根据需求进行资源管理等操作。

✨ 主要特性

• 自然语言接口：可将 plain English 查询转换为 kubectl 命令。
  • 能列出所有命名空间中的 pod 和部署。
  • 若遇到不支持的查询，会回退到通用资源列表。
• 完整的 CRUD 操作：
  • 🆕 可通过 API 端点创建或删除命名空间、pod 和部署。
  • 🔍 能检查集群资源。
  • ✏️ 可修改标签、注释和部署配置。
  • 🗑️ 支持带有空闲期的优雅删除。
  • 📊 可调整部署规模。
• 双执行模式：
  • 集成 kubectl 命令。
  • 支持 Kubernetes 官方 Python 客户端（SDK）。
• 高级功能：
  • 命名空间验证（DNS - 1123 兼容）。
  • 标签过滤。
  • 空闲期控制。
  • 自动命令回退。
  • 资源管理（CPU，内存）。
  • 环境变量配置。

📦 安装指南

前提条件

• Python 3.11+
• 可用的 Kubernetes 集群访问
• 当地配置好的 kubectl
• 已安装 UV

# 克隆仓库
git clone https://github.com/ductnn/mcp-kubernetes-server.git 
cd mcp-kubernetes-server

# 创建虚拟环境
uv venv .venv

# 激活（Unix）
source .venv/bin/activate

# 安装依赖
uv pip install -r requirements.txt

💻 使用示例

基础用法

自然语言处理

服务器支持基本的自然语言查询以列出资源：

# 列出所有 pod
result = nl_processor.process("Show me all pods")

# 列出所有部署
result = nl_processor.process("Show me all deployments")

# 带有命名空间的查询
result = nl_processor.process("Show me all resources", "kube-system")

API 端点操作

服务器提供所有操作的 RESTful 端点：

# 创建一个 pod
pod_service.create_pod(
    name="my-pod",
    namespace="default",
    image="nginx:latest",
    labels={"app": "my-app"}
)

# 创建一个部署
deployment_service.create_deployment(
    name="my-deployment",
    namespace="default",
    image="nginx:latest",
    replicas=3
)

# 删除命名空间
namespace_service.delete("my-namespace", force=True)

高级用法

与 AI 助手集成

配置如下：

# 配置路径
export PATH="/path/to/uv:$PATH"

📚 详细文档

测试

基本测试

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 运行测试
pytest tests/

详细说明

• 自然语言处理：将用户查询转换为 Kubernetes 操作。
• API 端点：提供 RESTful API 来管理 Kubernetes 资源。

📄 许可证

本项目遵循 MIT 许可证。