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Kubernetes向けのeBPF駆動ネットワーク可観測性。L4/L7トラフィックを完全なK8sコンテキストでインデックスし、鍵なしでTLSを復号します。AIエージェントがMCP経由で、人間がダッシュボードでクエリ可能です。
概要
SREおよびAIエージェントのネットワーク可観測性 KubesharkはeBPFを用いてカーネルレベルでクラスタ全体のネットワークトラフィックをインデックス化し、ネットワーク、API、Kubernetesのセマンティクスを用いて、あらゆるクエリに対して即座に回答を提供します。 - — ノード、時間、ワークロード、IPでフィルタリングされたクラスター全体のパケットキャプチャ。PCAPを長期保存し、後で調査できるようにします。- — リアルタイムダッシュボードを通じて、API、Kubernetes、ネットワークセマンティクスでトラフィックマッチングクエリを探索できます。- — 鍵管理やサイドカーなしで、eBPFを用いてTLS/mTLSトラフィックを自動的に復号します。- — お気に入りのAIアシスタント(例:Claude、Copilot)を接続し、インシデント対応や根本原因分析などのAI駆動ワークフローにネットワークデータを組み込むことができます。 ブラウザでhttp://localhost:8899を開いてください。トラフィックをキャプチャしています。 本番環境では、ポートフォワードではなくイングレスコントローラの使用を推奨します。
概要（AI 翻訳）
SREおよびAIエージェントのネットワーク可観測性
ライブデモ ·ドキュメンタリー
KubesharkはeBPFを用いてカーネルレベルでクラスタ全体のネットワークトラフィックをインデックス化し、ネットワーク、API、Kubernetesのセマンティクスを用いて、あらゆるクエリに対して即座に回答を提供します。
できること:
- **遡及PCAPをダウンロード — ノード、時間、ワークロード、IPでフィルタリングされたクラスタ全体のパケットキャプチャ。PCAPを長期保存および後で調査するために保存します。
- ネットワークデータの可視化 — APIやKubernetes、ネットワークセマンティクスを用いてリアルタイムダッシュボードを通じてトラフィックマッチングクエリを探索します。
- 暗号化されたトラフィックを平文で参照 — 鍵管理やサイドカーを不要に、eBPFを用いてTLS/mTLSトラフィックを自動的に復号します。
- AIと統合 — お気に入りのAIアシスタント(例:Claude、Copilot)を接続し、インシデント対応や根本原因分析などのAI駆動ワークフローにネットワークデータを組み込む。
始めよう
ブラウザでhttp://localhost:8899を開いてください。トラフィックをキャプチャしています。
本番環境での使用には、ポートフォワードの代わりにイングレスコントローラーを使用することを推奨します。
**MCP経由でAIエージェントを接続する:
MCPセットアップガイド→
AIエージェントのためのネットワークデータ
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README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
Network Observability for SREs & AI Agents
Live Demo · Docs
Kubeshark indexes cluster-wide network traffic at the kernel level using eBPF — delivering instant answers to any query using network, API, and Kubernetes semantics.
What you can do:
- Download Retrospective PCAPs — cluster-wide packet captures filtered by nodes, time, workloads, and IPs. Store PCAPs for long-term retention and later investigation.
- Visualize Network Data — explore traffic matching queries with API, Kubernetes, or network semantics through a real-time dashboard.
- See Encrypted Traffic in Plain Text — automatically decrypt TLS/mTLS traffic using eBPF, with no key management or sidecars required.
- Integrate with AI — connect your favorite AI assistant (e.g. Claude, Copilot) to include network data in AI-driven workflows like incident response and root cause analysis.
Get Started
helm repo add kubeshark https://helm.kubeshark.com
helm install kubeshark kubeshark/kubeshark
kubectl port-forward svc/kubeshark-front 8899:80
Open http://localhost:8899 in your browser. You’re capturing traffic.
For production use, we recommend using an ingress controller instead of port-forward.
Connect an AI agent via MCP:
brew install kubeshark
claude mcp add kubeshark -- kubeshark mcp
Network Data for AI Agents
Kubeshark exposes cluster-wide network data via MCP — enabling AI agents to query traffic, investigate API calls, and perform root cause analysis through natural language.
“Why did checkout fail at 2:15 PM?” “Which services have error rates above 1%?” “Show TCP retransmission rates across all node-to-node paths”
インストール
This server does not publish a one-line install command.
Open the repository installation guide MCP 初心者？mcpskill.org のガイドから始めましょう →