Kubernetes MCP 服务器

一个轻量级的 MCP 服务器，提供自然语言处理和 Kubernetes 集群的 API 访问，结合了 kubectl 命令和 Kubernetes Python 客户端。

https://github.com/user-attachments/assets/48e061cd-3e85-40ff-ab04-a1a2b9bbd152

✨ 特性

• 自然语言接口: 将简单的英语查询转换为 kubectl 命令
  • 列出所有命名空间中的 Pod 和 Deployment
  • 对于不支持的查询，回退到通用资源列表
• 完整的 CRUD 操作:
  • 🆕 通过 API 端点创建/删除命名空间、Pod 和 Deployment
  • 🔍 检查集群资源
  • ✏️ 修改标签、注解和 Deployment 配置
  • 🗑️ 优雅删除
  • 📊 伸缩 Deployment
• 双重执行模式:
  • kubectl 命令集成
  • Kubernetes Python 客户端 (官方 SDK)
• 高级功能:
  • 命名空间验证 (符合 DNS-1123 标准)
  • 标签过滤
  • 优雅期控制
  • 自动命令回退
  • 资源管理 (CPU, 内存)
  • 环境变量配置

📦 安装

前提条件

• Python 3.11+
• Kubernetes 集群访问权限
• 本地配置的 kubectl
• 安装 UV

# 克隆仓库
git clone https://github.com/ductnn/mcp-kubernetes-server.git 
cd mcp-kubernetes-server

# 创建虚拟环境
uv venv .venv

# 激活 (Unix)
source .venv/bin/activate

# 安装依赖
uv pip install -r requirements.txt

🚀 使用

自然语言处理

服务器支持用于列出资源的基本自然语言查询：

# 列出所有 Pod
result = nl_processor.process("Show me all pods")

# 列出所有 Deployment
result = nl_processor.process("Show me all deployments")

# 使用命名空间查询
result = nl_processor.process("Show me all resources", "kube-system")

对于更复杂的操作，请使用专用的 API 端点：

# 创建一个 Pod
pod_service.create_pod(
    name="my-pod",
    namespace="default",
    image="nginx:latest",
    labels={"app": "my-app"}
)

# 创建一个 Deployment
deployment_service.create_deployment(
    name="my-deployment",
    namespace="default",
    image="nginx:latest",
    replicas=3
)

# 删除一个命名空间
namespace_service.delete("my-namespace", force=True)

API 端点

服务器为所有操作提供 RESTful 端点：

• /api/pods - Pod 操作
• /api/deployments - Deployment 操作
• /api/namespaces - 命名空间操作
• /api/cluster - 集群操作
• /api/nlp - 自然语言处理

🤖 与 AI 助手一起使用

Claude Desktop

• 打开你的 Claude Desktop 并选择 Settings -> 选择模式 Developer -> Edit config 并打开文件 claude_desktop_config.json 并编辑:

{
    "mcpServers": {
        "kubernetes": {
            "command": "/path-to-your-uv/uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/path-you-project/", // Example for me /Users/ductn/mcp-kubernetes-server
                "run",
                "main.py"
            ]
        }
    }
}

• 然后，重启你的 Claude Desktop 并开始使用 :)

🧪 测试

运行测试套件：

# 运行所有测试
pytest

# 运行特定的测试文件
pytest tests/unit/test_pod_service.py

# 运行并生成覆盖率报告
pytest --cov=.

📝 许可证

该项目根据 MIT 许可证授权 - 有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。