weibaohui/k8m

해결하는 문제

K8M은 Kubernetes 클러스터 관리를 단순화하기 위해 설계된 가벼운 AI 기반 대시보드입니다. 복잡한 명령줄 작업을 사용자 친화적인 그래픽 인터페이스로 대체하고, AI를 활용해 클러스터 상태 이해, 로그 디버깅, 리소스 관리 효율을 높입니다.

작동 방식

Golang 백엔드와 Baidu AMIS 기반 프론트엔드로 구축된 K8M는 배포가 쉬운 단일 실행 파일로 작동합니다. kom을 Kubernetes API 클라이언트로 사용하며, 스탠드얼론 바이너리, Docker Compose, 또는 Kubernetes 클러스터 내부에 직접 배포할 수 있습니다. 이 도구는 LLM(내장된 Qwen2.5-Coder-7B 포함, Ollama 또는 사내 모델 지원)을 통합해 지능형 지원을 제공하며, Model Context Protocol (MCP)를 구현해 AI 모델이 내장된 도구를 통해 클러스터 작업을 수행할 수 있도록 합니다.

대상 사용자

CLI에만 의존하지 않고, 하나 또는 여러 Kubernetes 클러스터(표준 k8s, AWS EKS, k3s, kind, k0s 등)를 간편하고 효율적으로 관리하고자 하는 개발자 및 DevOps 엔지니어를 위한 도구입니다.

주요 기능

• AI 기반 작업: 단어 기반 설명, YAML 속성 번역, AI 기반 로그 진단, 명령어 추천 제공.
• MCP 통합: 49개의 내장 도구를 갖춘 MCP 서버로 작동하여 LLM이 복잡한 클러스터 작업을 수행할 수 있도록 하되, 사용자별 권한 매핑을 유지합니다.
• 다중 클러스터 관리: 클러스터 내부 또는 kubeconfig를 통해 클러스터를 자동 탐지하고, 허트비트 감지 및 자동 재연결을 지원합니다.
• 포괄적인 리소스 제어: Pod 파일 매니저(브라우징, 편집, 업로드/다운로드), grep 유사 검색 기능을 갖춘 실시간 로그 보기, CRD 관리 기능 포함.
• 클러스터 상태 및 모니터링: 사용자 정의 Lua 스크립트를 사용한 스케줄된 클러스터 점검 지원 및 Kubernetes 이벤트를 웹훅으로 전달하고 AI 생성 요약 제공.
• Helm 통합: 1클릭으로 애플리케이션 설치, 제거, 업그레이드가 가능한 내장 Helm 마켓 제공.