kubeshark/kubeshark

Сетевая наблюдаемость для SRE и AI-агентов

Живое демо · Документы

---

Kubeshark индексирует сетевой трафик по всему кластеру на уровне ядра с помощью eBPF — обеспечивая мгновенные ответы на любой запрос с помощью сетевой, API и семантики Kubernetes.

Что ты можешь сделать:

• Скачать ретроспективные PCAPs — общекластерные захваты пакетов, отфильтрованные по узлам, времени, рабочим нагрузкам и IP-адресам. Храните PCAP для долгосрочного хранения и последующего исследования.
• Визуализировать сетевые данные — исследовать запросы по сопоставлению трафика с помощью API, Kubernetes или сетевой семантики через панель реального времени.
• См. Зашифрованный трафик в простом тексте — автоматически расшифровывает трафик TLS/mTLS с помощью eBPF, без необходимости управления ключами или сайдкаров.
• Интегрировать с ИИ — подключить вашего любимого ассистента ИИ (например, Claude, Copilot) к включению сетевых данных в рабочие процессы, управляемые ИИ, такие как реагирование на инциденты и анализ первопричин.

---

Начните

Откройте http://localhost:8899 в браузере. Вы фиксируете трафик.

Для производственного использования мы рекомендуем использовать входящий контроллер вместо порт-переадресации.

Подключите агента ИИ через MCP:

Руководство по настройке MCP →

---

Сетевые данные для агентов ИИ

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

MCP setup guide →

---

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”