realopslabs/kubeledger
Developer toolsЭта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале. Открыть оригинал
realopslabs/kubeledger — это кандидат на MCP-сервер, импортированный из https://github.com/realopslabs/kubeledger.
Обзор
realopslabs/kubeledger — это кандидат на MCP-сервер, импортированный из https://github.com/realopslabs/kubeledger.
Обзор (машинный перевод)
KubeLedger — это система учета, которая отслеживает полную картину затрат Kubernetes, раскрывая 30%, скрытые в невыделяемых накладных расходах для точного учёта в пространстве имён.
Примечание: KubeLedger ранее был известен как Kubernetes Opex Analytics, также известный как
kube-opex-analytics. Подробнее об этом изменении читайте в нашем объявлении в блоге. Чтобы организовать миграцию простым способом, мы предусмотрели процедуру миграции.
Содержание
- Обзор
- Ключевые особенности
- Быстрый старт
- Интеграция с MCP (AI Assistant) / Требуется версия 26.05.0+
- Архитектура
- Документация
- Конфигурация
- Устранение неисправностей
- Лицензия
- Поддержка и вклад
Обзор
KubeLedger — это инструмент учета использования, который помогает организациям отслеживать, анализировать и оптимизировать ресурсы CPU, памяти и GPU в кластерах Kubernetes со временем (почасово, ежедневно, ежемесячно).
Он выступает в роли Системы учёта для ресурсов вашего кластера, предоставляя подробную аналитику использования и диаграммы, которые инженерные и финансовые команды могут использовать как ключевые индикаторы для принятия решений по оптимизации затрат.
**Новичок в версии 26.05: спросите у вашего AI-помощника.
Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале.
README
Показан фрагмент оригинального README. Открыть оригинал.
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.
Table of Contents
- 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
Установка
npx -y mcp-remote@latest http://localhost:5484/mcp --transport http-onlyКонфигурация
{
"mcpServers": {
"kubeledger": {
"type": "http",
"url": "http://localhost:5484/mcp"
}
}
}