Flux159/mcp-server-kubernetes

해결하는 문제

Claude, Cursor, VS Code 확장 프로그램과 같은 AI 어시스턴트가 Kubernetes 클러스터에 직접 접근하고 관리할 수 있게 해줍니다. 사용자가 터미널에서 수동으로 명령어를 실행하는 대신, AI가 표준화된 프로토콜을 통해 클러스터 작업, 포드 진단, 배포 관리를 수행할 수 있습니다.

작동 방식

이 프로젝트는 Model Context Protocol (MCP)를 구현하여 AI 클라이언트와 Kubernetes API 사이의 다리 역할을 합니다. 호스트 시스템에 설치된 kubectl과 helm을 사용해 명령어를 실행합니다. kubeconfig를 통한 다중 인증 방식을 지원하며, 리소스 관리, 로그 조회, 포트 포워딩 등의 전용 도구를 AI가 호출할 수 있도록 제공합니다.

대상 사용자

AI 에이전트를 활용해 Kubernetes 클러스터 관리를 자동화하고, 진단을 수행하며, 일상적인 인프라 운영을 처리하고자 하는 DevOps 엔지니어, SRE, 개발자.

주요 특징

• 포괄적인 도구 세트: kubectl 작업(get, describe, apply, delete, scale, patch)과 helm 차트 관리를 위한 통합 API 제공.
• 안전성 제어: 파괴적 작업(포드나 네임스페이스 삭제 등)을 비활성화하는 비파괴 모드를 포함하여 읽기 전용 또는 생성 전용 접근에 적합.
• 자동 진단: AI가 체계적인 포드 진단을 수행할 수 있도록 안내하는 전용 /k8s-diagnose 프롬프트 제공.
• 관측성: Jaeger 또는 Grafana Tempo와 같은 백엔드로 모든 도구 호출에 대한 분산 추적을 가능하게 하는 선택적 OpenTelemetry 통합.
• 보안: kubectl get secrets 출력에서 민감한 데이터가 노출되지 않도록 시크릿 마스킹을 구현.