realopslabs/kubeledger

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484 stars 56 forks 品質 80 トレンド 28NOASSERTION

Repository Install

realopslabs/kubeledgerは、https://github.com/realopslabs/kubeledger.からインポートされたMCPサーバー候補です。

概要

realopslabs/kubeledgerは、https://github.com/realopslabs/kubeledger.からインポートされたMCPサーバー候補です。

概要（AI 翻訳）

KubeLedgerはKubernetesコストの全体像を追跡し、非割り当て可能なオーバーヘッドに隠された30%を明らかにし、正確な名前空間ごとの会計を実現します。

注: KubeLedgerは以前はKubernetes Opex Analytics、別名kube-opex-analyticsとして知られていました。この変更については、当社の発表ブログ記事でさらに詳しくご覧ください。移行を分かりやすく行うために、移行手続きをご用意しました。

概要

KubeLedgerは、組織がKubernetesクラスター上のCPU、メモリ、GPUリソースを時間単位、日単位、月単位で追跡、分析、最適化するのを支援する使用会計ツールです。

クラスターリソースの記録システムとして機能し、エンジニアリングや財務チームがコスト最適化の重要な指標として活用できる洞察に満ちた使用状況分析やチャートを提供します。

**v26.05で新たに登場します:AIアシスタントに聞いてみてください。

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README

以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。

KubeLedger

KubeLedger is the System of Record that tracks the full picture of Kubernetes costs, revealing the 30% hidden in non-allocatable overhead for precise, per-namespace accounting.

Note: KubeLedger was formerly known as Kubernetes Opex Analytics aka kube-opex-analytics. Read more about this change in our announcement blog post. To handle the migration in a straightforward way, we have provided a migration procedure.

Overview
Key Features
Quick Start
MCP Integration (AI Assistant) / Requires v26.05.0+
Architecture
Documentation
Configuration
Troubleshooting
License
Support & Contributions

Overview

KubeLedger is a usage accounting tool that helps organizations track, analyze, and optimize CPU, Memory, and GPU resources on Kubernetes clusters over time (hourly, daily, monthly).

It acts as a System of Record for your cluster resources, providing insightful usage analytics and charts that engineering and financial teams can use as key indicators for cost optimization decisions.

New in v26.05: ask your AI assistant. KubeLedger ships an optional Model Context Protocol (MCP) server that exposes the same analytics to AI tools such as Claude, Gemini, Mistral, Cursor, Windsurf, MCP Inspector and other MCP-aware clients. Ten read-only tools let an assistant rank consumers, group namespaces, assess efficiency or compare periods in plain language, unlocking investigations beyond what predefined dashboards can show.

Tracked Resources

CPU - Core usage and requests per namespace
Memory - RAM consumption and requests per namespace
GPU - NVIDIA GPU utilization via DCGM integration

Multi-cluster Integration: KubeLedger tracks usage for a single Kubernetes cluster. For centralized multi-cluster analytics, see Krossboard Kubernetes Operator (demo video).

Key Features

GitHub で README 全文を見る

インストール

npx -y mcp-remote@latest http://localhost:5484/mcp --transport http-only

MCP 初心者？mcpskill.org のガイドから始めましょう →

設定

{
  "mcpServers": {
    "kubeledger": {
      "type": "http",
      "url": "http://localhost:5484/mcp"
    }
  }
}