为什么需要 MCP？
传统上，AI 系统要与外部工具集成，通常需要为每个工具编写特定的 API 接口，过程繁琐且容易出错。MCP 的出现，旨在简化这一过程，提供一种统一的方式，让 AI 模型能够更容易地访问和操作各种数据源和工具。
MCP 的优势包括：
-
标准化接口：一次集成，多个工具可用，减少重复开发。
-
实时双向通信：支持 AI 模型与工具之间的实时互动，提高响应速度。
-
灵活扩展：支持动态发现和集成新的工具和数据源，适应不断变化的需求 。
MCP 的工作原理
MCP 采用客户端-服务器架构，主要包括以下组件：
-
MCP 主机：如 Claude Desktop、集成开发环境（IDE）或其他 AI 工具，作为与 MCP 服务器通信的客户端。
-
MCP 服务器：轻量级程序，通过 MCP 协议暴露特定功能，如访问文件系统、数据库或外部 API。
-
本地数据源：如计算机文件、数据库和服务，MCP 服务器可以安全地访问这些资源。
-
远程服务：通过互联网访问的外部系统，MCP 服务器可以连接到这些服务 。
MCP 采用基于能力的协商机制，Client 和 Server 需要在初始阶段声明各自支持的“能力”特性。“能力”声明决定了会话阶段可使用的协议特征和基本操作。
-
初始阶段：
-
Server 需要声明：可用 Resource、支持的 Tool、Prompt 模板。
-
Client 需要声明：Sampling 支持，Notification 处理。
-
会话阶段：Client 和 Server 需要严格遵守已声明的能力范围。
如下图所示展示初始阶段和会话阶段的几个过程：
-
初始阶段，Host 调用 Client，Client 访问 Server 获取 Server 可支持的资源和能力（list_resources()，list_tools()）。
-
会话阶段（Host 发起），Host 中用户或模型发起 Action，调用 Client，Client 请求 Server 来获取资源或执行工具（read_resource()，call_tool()）。
-
会话阶段（Server 发起），Server 调用 Client 获得 Sampling 支持，Client 转发给 Host 并获取响应，然后返回给 Server。
构建Kubernetes MCP Server
K8S MCP 的主要功能包括：
-
资源查询：列出集群中的资源，如 pods、deployments、services 等。
-
详细信息获取：获取特定资源的详细信息，辅助诊断和管理。
-
执行管理命令：通过授权的方式，执行扩容、更新、重启等操作。
-
安全审计：所有操作都经过授权和审计，确保集群的安全性。
要使用 K8s MCP，需满足以下前提条件：
-
拥有一个运行中的 Kubernetes 集群，可以是本地（如 Minikube）或云端（如 AWS、Azure、Google Cloud）。
-
安装并配置好 kubectl 工具，确保可以正常连接到集群。
-
安装 Node.js 和 Bun
下载链接：https://nodejs.org/en
下载链接：https://bun.sh/
git clone https://github.com/Flux159/mcp-server-kubernetes.gitcd mcp-server-kubernetes
该项目使用 Bun（一个快速 JavaScript 运行时）作为包管理器。请确保已安装 Bun，然后运行：
bun install这将读取 package.json 文件并安装项目所需的所有依赖项。
bun run dev{"mcpServers": {"k8s-mcp": {"command": "node","args": ["/path/to/your/mcp-server-kubernetes/dist/index.js"] //修改为文件所在位置}}}
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
