Mcp-kubernetes - это сервер протокола Model Context Protocol (MCP), который позволяет помощникам ИИ взаимодействовать с кластерами Kubernetes. Он служит мостом между инструментами ИИ (такими как Claude, Cursor и GitHub Copilot) и Kubernetes, переводя запросы на естественном языке в операции Kubernetes и возвращая результаты в формате, который инструменты ИИ могут понять.

Это позволяет инструментам ИИ:

Запрос ресурсов Kubernetes Выполнять команды kububl Управление кластерами Kubernetes посредством взаимодействия с естественным языком Диагностика и интерпретация состояния ресурсов Кубернетеса

Как это работает

Как установить

Контейнерные изображения больше не производятся и не поддерживаются. Установите выпущенный бинарный локально и настройте свой MCP-клиент для запуска его в качестве подпроцесса stdio.

Местный

Установить ubectl

Установите kububl, если он еще не установлен, и добавьте его в свой PATH, например.

Установить штурвал

Установите руль, если он еще не установлен, и добавьте его в свой PATH, например.

Конфигурируйте свои MCP-серверы в Claude Desktop, Cursor, ChatGPT Copilot, Github Copilot и других поддерживаемых клиентах AI, например.

Варианты

Переменные среды:

• KUBECONFIG: Путь к файлу kubeconfig, например /home/ /.kube/config.

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)