JinDaGe - k8s-ai MCP Details

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🚀 Kubernetes AI 管理系统

本项目结合人工智能与 Kubernetes 管理，提供实时诊断、资源监控和智能日志分析功能，能有效简化 Kubernetes 管理工作，为用户提供现代化的管理方案。

带 AI 的 Kubernetes 管理（MCP + 代理）

    ⎈ K8s AI Management
    ├── 🤖 MCP 服务器
    ├── 🔍 Kubernetes 工具
    └── 🚀 带 Rest API 的代理模式

🚀 快速开始

先决条件

JDK 8 或更高版本
Maven 3.5 或更高版本
Kubernetes 环境

构建项目

# 下载项目源码
git clone https://github.com/your-repository.git
cd kubernetes-ai-system

# 使用 Maven 进行构建
mvn clean package

测试项目

3.1 MCP 服务器与 Claude 桌面集成

参见 mcp-server/README.md 获取如何与 Claude Desktop 集成的说明。

3.2 带 Rest API 的代理模式

参见 agent/README.md 获取如何运行代理的说明。

✨ 主要特性

自然语言交互

💡 只需自然地提问 - 无需记忆命令！

该 AI 驱动的系统理解关于 Kubernetes 集群的自然语言查询。以下是可以通过自然语言查询系统提供的部分功能：

🏥 集群健康和诊断

"我的集群状态如何？"
"显示默认命名空间下的所有 pods"
"有没有失败的 pod？在默认命名空间中"
"我的应用程序是否正常运行？"
"我需要优化 Kubernetes 资源使用吗？"

详细功能模块

🛠️ 集群状态监控

实时查看所有节点的运行状况
监控 pod 的健康状态
检查服务是否正常运行
实时查看集群健康状况，包括节点、pod 和服务的状态。

🚨 异常检测

自动识别和报告潜在问题，如 pod 失败或资源不足。
自动识别 pod 失败
报告资源不足情况
提供修复建议

🔍 资源使用分析

分析 CPU 和内存使用情况
生成资源使用报告
帮助优化集群配置
提供详细的资源使用情况报告，帮助优化 Kubernetes 集群性能。

📈 性能监控

监控关键指标
生成趋势图表
提供性能优化建议
跟踪关键指标，如 CPU、内存和磁盘使用情况，生成趋势图表。

📚 详细文档

项目结构

该项目分为以下模块：

agent：带 Rest API 的代理模式，用于通过自然语言分析集群
mcp-server：MCP 服务器，结合工具使用（如 Claude 桌面）以提供完整体验
tools：Kubernetes 工具，用于集群分析/管理（由 agent 和 mcp-server 共同使用）

📄 许可证

本项目在 MIT License 下开源 - 详情请查看 LICENSE 文件。

k8s-ai