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azure/mcp-kubernetes

Deployment & DevOps

このページは AI により自動翻訳されています。技術的な詳細は原文をご確認ください。 原文を見る

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azure/mcp-kubernetesは[https://github.com/azure/mcp-kubernetes.からインポートされたMCPサーバー候補です

概要

azure/mcp-kubernetesは[https://github.com/azure/mcp-kubernetes.からインポートされたMCPサーバー候補です

概要(AI 翻訳)

Mcp-kubernetes は、AI アシスタントが Kubernetes クラスターとやり取りできるモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーです。 AIツール(クロード、カーソル、GitHub Copilotなど)とKubernetesの間のブリッジとして機能し、自然言語の要求をKubernetes操作に翻訳し、AIツールが理解できるフォーマットで結果を返す。

AI ツールを次のようになります。

  • Kubernetesリソースのクエリ
  • kubectlコマンドを実行する
  • 自然言語の相互作用を介してKubernetesクラスターを管理する
  • Kubernetesリソースの状態を認識し、解釈する

使い方

インストール方法

コンテナの画像は生成されず、サポートされていません。 リリースされたバイナリをローカルにインストールし、MCP クライアントを stdio サブプロセスとして実行するように設定します。

ローカル

kubectlをインストール

まだインストールされていない場合はkubectlをインストールし、PATHに追加します。

Helm をインストール

まだインストールされていない場合は、裾をインストールしてPATHに追加してください。

Claude Desktop、Cursor、ChatGPT Copilot、Github Copilot、その他のサポートされているAIクライアントにMCPサーバーを設定します。

オプション

環境変数:

  • [KUBECONFIG:kubeconfigファイルへのパス、例えば[/home/ /.kube/config].

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README

以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。

mcp-kubernetes

The mcp-kubernetes is a Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants to interact with Kubernetes clusters. It serves as a bridge between AI tools (like Claude, Cursor, and GitHub Copilot) and Kubernetes, translating natural language requests into Kubernetes operations and returning the results in a format the AI tools can understand.

It allows AI tools to:

  • Query Kubernetes resources
  • Execute kubectl commands
  • Manage Kubernetes clusters through natural language interactions
  • Diagnose and interpret the states of Kubernetes resources

How it works

How to install

Container images are no longer produced or supported. Install a released binary locally and configure your MCP client to run it as a stdio subprocess.

Local

Config your MCP servers in Claude Desktop, Cursor, ChatGPT Copilot, Github Copilot and other supported AI clients, e.g.

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes": {
      "command": "",
      "args": ["--transport", "stdio"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": ""
      }
    }
  }
}

Options

Environment variables:

  • KUBECONFIG: Path to your kubeconfig file, e.g. /home//.kube/config.
  • USE_LEGACY_TOOLS: Set to true to use multiple specialized kubectl tools instead of the unified call_kubectl tool (default: false).

Command line arguments:

Usage of ./mcp-kubernetes:
      --access-level string       Access level (readonly, readwrite, or admin) (default "readonly")
      --additional-tools string   Comma-separated list of additional tools to support (kubectl is always enabled). Available: helm,cilium,hubble
      --allow-namespaces string   Comma-separated list of namespaces to allow (empty means all allowed)
      --otlp-endpoint string      OTLP endpoint for OpenTelemetry traces (e.g. localhost:4317, default "")
      --timeout int               Timeout for command execution in seconds, default is 60s (default 60)
GitHub で README 全文を見る

インストール

npx @modelcontextprotocol/inspector <path of binary 'mcp-kubernetes'>
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設定

{ "mcpServers": { "kubernetes": { "command": "<path of binary 'mcp-kubernetes'>", "args": ["--transport", "stdio"], "env": { "KUBECONFIG": "<your-kubeconfig-path>" } } } }