k8sgpt-ai/k8sgpt

什么是 k8sgpt？

k8sgpt 是一个命令行工具（以及可选的集群内 operator），用于扫描 Kubernetes 集群、发现问题，并以通俗易懂的英文解释问题。它结合了一组内置的 分析器（可理解 Kubernetes 对象，如 Pod、Service、Deployment 等）与 LLM（OpenAI、Azure、Cohere、Bedrock、Gemini、本地模型等），将原始诊断数据转换为人类可读的解释和修复建议。

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主要功能

功能	说明
集群扫描	遍历 Kubernetes API，执行数十个分析器（例如 Pod、PVC、HPA、Ingress），并收集状态、事件和配置详细信息。
AI 驱动的解释	将简洁、匿名化的数据发送给所选的 LLM，并接收问题的自然语言描述以及如何修复（k8sgpt analyze --explain）。
多种 LLM 后端	支持 OpenAI、Azure OpenAI、Cohere、Amazon Bedrock、Google Gemini、Ollama、LiteLLM 代理，以及通过通用 REST 接口自托管的模型。
匿名化	敏感名称在离开集群前会被屏蔽，然后在最终答案中解除屏蔽，降低数据泄露风险。
Operator 模式	在集群内部署 k8sgpt-operator，以进行持续监控并与 Prometheus/Alertmanager 集成。
MCP 服务器	提供 Model Context Protocol (MCP) HTTP/gRPC 端点，让其他工具（例如 Claude Desktop）可以编程方式查询分析结果。
可扩展的过滤器与自定义分析器	用户可以启用/禁用特定分析器、按资源类型或命名空间过滤，并编写自己的插件。
远程缓存	可选的 S3 或 Azure Blob 存储，用于缓存分析结果。
轻松安装	Homebrew、RPM、DEB、APK 包以及 Windows 预构建的二进制文件。

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谁可能使用它？

• 站点可靠性工程师 (SRE)：需要快速、可读的集群健康状态摘要，而无需深入查看日志。
• 开发人员：排除部署失败问题，并希望获得 AI 生成的建议。
• 平台团队：希望通过 operator 执行持续检查，并将结果馈入现有的监控堆栈。
• 任何熟悉 CLI 的人：想要尝试 LLM 驱动的 Kubernetes 诊断。

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如何开始（快速入门）

1. 安装 – brew install k8sgpt（或使用 RPM/DEB/Windows 二进制文件）。
2. 配置 LLM – 运行 k8sgpt generate 打开 OpenAI 密钥页面，然后运行 k8sgpt auth add（或使用 --backend 添加其他后端）。
3. 运行扫描 – k8sgpt analyze --explain。
4. 可选 – 添加 --with-doc 以包含官方 Kubernetes 文档，或添加 --filter=Pod --namespace=default 以缩小范围。

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进一步了解

• 完整文档：https://docs.k8sgpt.ai/
• Operator 仓库：https://github.com/k8sgpt-ai/k8sgpt-operator
• 欢迎通过 GitHub 仓库参与社区与贡献。