realopslabs/kubeledger

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realopslabs/kubeledger는 https://github.com/realopslabs/kubeledger.에서 가져온 MCP 서버 후보입니다.

개요

realopslabs/kubeledger는 https://github.com/realopslabs/kubeledger.에서 가져온 MCP 서버 후보입니다.

개요(AI 번역)

KubeLedger는 Kubernetes 비용의 전체 그림을 추적하는 기록 시스템으로, 할당 불가능한 오버헤드에 숨겨진 30%를 명확한 네임스페이스 별 회계를 위해 드러냅니다.

참고: KubeLedger는 이전에 Kubernetes Opex Analytics, 즉 kube-opex-analytics로 알려져 있었습니다. 이 변경에 대해 더 알고 싶다면 저희 발표 블로그 게시물을 참고하세요. 이주를 간단하게 처리하기 위해 이주 절차를 제공했습니다.

개요

KubeLedger는 조직이 쿠버네티스 클러스터 내 CPU, 메모리, GPU 자원을 시간별, 일간, 월별로 추적, 분석, 최적화하는 데 도움을 주는 사용 회계 도구입니다.

클러스터 자원의 기록 시스템 역할을 하며, 엔지니어링 및 재무팀이 비용 최적화 결정을 위한 핵심 지표로 활용할 수 있는 통찰력 있는 사용량 분석과 차트를 제공합니다.

**v26.05에 새로 추가된 기능: AI 비서에게 물어보세요.

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README

원문 README의 일부입니다. 원문 보기.

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

GitHub에서 전체 README 보기

설치

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

MCP 초보자라면? mcpskill.org 가이드부터 시작하세요 →

설정

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