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mcp-k8s-eye

mcp-k8s-eye是一个Kubernetes集群管理和工作负载分析工具

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README

🚀 mcp-k8s-eye

mcp-k8s-eye 是一款强大的工具,它能够对 Kubernetes 集群进行有效管理,同时深入分析工作负载状态,为用户提供全面的集群管理和监控能力。

🚀 快速开始

mcp-k8s-eye 可帮助你轻松管理 Kubernetes 集群并分析工作负载状态。使用前,请确保满足以下要求:

  • Go 1.23 或更高版本
  • 已配置 kubectl

✨ 主要特性

核心 Kubernetes 操作

  • [x] 连接到 Kubernetes 集群
  • [x] 通用 Kubernetes 资源 管理功能
    • 支持所有内置资源,如 Pod、Deployment、Service、StatefulSet、Ingress 等。
    • 支持自定义资源定义(CustomResourceDefinition)。
    • 提供列出、获取、创建、更新、删除等操作。
  • [x] Pod 管理功能(执行命令、查看日志)
  • [x] Deployment 管理功能(缩放)

诊断

  • [x] Pod 诊断(分析 Pod 和容器状态)
  • [x] Service 诊断(分析服务选择器配置、未就绪的端点、事件)
  • [x] Deployment 诊断(分析可用副本数)
  • [x] StatefulSet 诊断(分析有状态集服务是否存在、PVC 是否存在、可用副本数)
  • [x] CronJob 诊断(分析定时任务计划、开始截止时间、上次执行时间)
  • [x] Ingress 诊断(分析 ingress 类配置、相关服务、TLS 证书)
  • [x] NetworkPolicy 诊断(分析网络策略配置、受影响的 Pod)
  • [x] ValidatingWebhook 诊断(分析 webhook 配置、引用的服务和 Pod)
  • [x] MutatingWebhook 诊断(分析 webhook 配置、引用的服务和 Pod)
  • [x] Node 诊断(分析节点条件)
  • [ ] 集群诊断和故障排除

监控

  • [ ] Pod 使用情况,利用率(CPU、内存)
  • [ ] Deployment 和 Namespace 维度的资源使用情况(CPU、内存)
  • [ ] Node 容量,利用率(CPU、内存)
  • [ ] 集群容量,利用率(CPU、内存)

高级功能

  • [x] 多种传输协议支持(标准输入输出、流式数据)
  • [x] 支持多个 AI 客户端

📦 安装指南

# 克隆仓库
git clone https://github.com/wenhuwang/mcp-k8s-eye.git
cd mcp-k8s-eye

# 构建二进制文件
go build -o mcp-k8s-eye

💻 使用示例

基础用法

标准输入输出模式

{
  "mcpServers": {
    "k8s eye": {
      "command": "YOUR mcp-k8s-eye PATH",
      "env": {
        "HOME": "USER HOME DIR"
      }
    }
  }
}

⚠️ 重要提示

env.HOME 用于设置 kubeconfig 文件的 HOME 目录。

高级用法

流式数据模式

  1. 启动你的 mcp 流式服务器
  2. 配置你的 mcp 服务器
{
  "mcpServers": {
    "k8s eye": {
      "url": "http://localhost:8080/sse",
      "env": {}
    }
  }
}

光标工具

cursor tools

help

运行方式说明

cloud

托管运行

托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载,用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入,不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

  1. 打开服务方连接页
  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
terminal

本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖,把 server_config 复制到 MCP 客户端,并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端