Kubeshark MCP Server

公式

クラスター全体のL4およびL7ネットワークトラフィック、パケット、API、完全なペイロードへのMCPアクセス。

ドキュメント

Kubeshark MCP Server

Kubeshark MCP (Model Context Protocol) サーバーは、Claude Desktop、Cursor、その他の MCP 対応クライアントがリアルタイムの Kubernetes ネットワークトラフィックをクエリできるようにします。

AI スキル

MCP はツールを提供し、AI スキルはエージェントにそれらの使い方を教えます。スキルは、生の MCP 機能を、根本原因分析、トラフィックフィルタリング、フォレンジック調査といったドメイン固有のワークフローに変換します。インストールと使用方法については、 skills README を参照してください。

スキル	説明
`network-rca`	ネットワーク根本原因分析 — PCAP および解析ルートを用いたスナップショットベースの遡及調査
`kfl`	KFL2 フィルターエキスパート — サポートされる全プロトコルにわたるトラフィッククエリの作成、デバッグ、最適化

機能

L7 API トラフィック分析: HTTP、gRPC、Redis、Kafka、DNS トランザクションのクエリ
L4 ネットワークフロー: トラフィック統計を含む TCP/UDP フローの表示
クラスター管理: Kubeshark デプロイメントの開始/停止 (安全制御付き)
PCAP スナップショット: ネットワークキャプチャの作成とエクスポート
組み込みプロンプト: 一般的な分析タスク用の事前設定済みプロンプト

インストール

1. Kubeshark CLI のインストール

# macOS
brew install kubeshark

# Linux
sh <(curl -Ls https://kubeshark.com/install)

# Windows (PowerShell)
choco install kubeshark

または GitHub Releases からダウンロードします。

2. Claude Desktop の設定

Claude Desktop の設定に以下を追加します:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

デフォルト (kubectl アクセス / kube コンテキストが必要)

{
  "mcpServers": {
    "kubeshark": {
      "command": "kubeshark",
      "args": ["mcp"]
    }
  }
}

明示的な kubeconfig パスを使用する場合:

{
  "mcpServers": {
    "kubeshark": {
      "command": "kubeshark",
      "args": ["mcp", "--kubeconfig", "/path/to/.kube/config"]
    }
  }
}

URL モード (kubectl 不要)

マシンに kubectl アクセスや kube コンテキストがない場合に使用します。既存の Kubeshark デプロイメントに直接接続します:

{
  "mcpServers": {
    "kubeshark": {
      "command": "kubeshark",
      "args": ["mcp", "--url", "https://kubeshark.example.com"]
    }
  }
}

破壊的操作を含める場合

{
  "mcpServers": {
    "kubeshark": {
      "command": "kubeshark",
      "args": ["mcp", "--allow-destructive", "--kubeconfig", "/path/to/.kube/config"]
    }
  }
}

3. 設定の生成

CLI を使用して設定を生成します:

kubeshark mcp --mcp-config --url https://kubeshark.example.com

利用可能なツール

トラフィック分析 (全モード)

ツール	説明
`list_workloads`	トラフィックが観測された Pod、サービス、名前空間を一覧表示
`list_api_calls`	KFL フィルタリングを使用して L7 API トランザクションをクエリ
`get_api_call`	特定の API 呼び出しに関する詳細情報を取得
`get_api_stats`	集約された API 統計を取得
`list_l4_flows`	L4 (TCP/UDP) ネットワークフローを一覧表示
`get_l4_flow_summary`	L4 接続サマリーを取得
`list_snapshots`	すべての PCAP スナップショットを一覧表示
`create_snapshot`	新しい PCAP スナップショットを作成
`get_dissection_status`	L7 プロトコル解析ステータスを確認
`enable_dissection`	L7 プロトコル解析を有効化
`disable_dissection`	L7 プロトコル解析を無効化

クラスター管理 (プロキシモードのみ)

ツール	説明	必要条件
`check_kubeshark_status`	Kubeshark が実行中かどうかを確認	-
`start_kubeshark`	Kubeshark をクラスターにデプロイ	`--allow-destructive`
`stop_kubeshark`	Kubeshark をクラスターから削除	`--allow-destructive`

利用可能なプロンプト

プロンプト	説明
`analyze_traffic`	API トラフィックパターンを分析し、問題を特定
`find_errors`	API エラーと障害を検索して要約
`trace_request`	マイクロサービスを通るリクエストパスをトレース
`show_topology`	サービス通信トポロジーを表示
`latency_analysis`	レイテンシパターンを分析し、遅いエンドポイントを特定
`security_audit`	セキュリティ上の懸念についてトラフィックを監査
`compare_traffic`	期間間のトラフィックパターンを比較
`debug_connection`	サービス間の接続問題をデバッグ

会話例

User: Show me all HTTP 500 errors in the last hour

Claude: I'll query the API traffic for 500 errors.
[Calling list_api_calls with kfl="http and response.status == 500"]

Found 12 HTTP 500 errors:
1. POST /api/checkout -> payment-service (500)
   Time: 10:23:45 | Latency: 2340ms
...

User: What services are communicating with the database?

Claude: Let me check the L4 flows to the database.
[Calling list_l4_flows with dst_filter="postgres"]

Found 5 services connecting to postgres:5432:
- orders-service: 456KB transferred
- users-service: 123KB transferred
...

CLI オプション

オプション	説明
`--url`	Kubeshark Hub への直接 URL
`--kubeconfig`	kubeconfig ファイルへのパス
`--allow-destructive`	開始/停止操作を有効化
`--list-tools`	利用可能なツールを一覧表示して終了
`--mcp-config`	Claude Desktop 設定 JSON を出力

KFL (Kubeshark Filter Language)

KFL 構文を使用してトラフィックをクエリします:

# HTTP requests to a specific path
http and request.path == "/api/users"

# Errors only
response.status >= 400

# Specific source pod
src.pod.name == "frontend-.*"

# Multiple conditions
http and src.namespace == "default" and response.status == 500

MCP レジストリ

Kubeshark は、リリースごとに自動的に MCP Registry に公開されます。

このディレクトリの server.json は参照ファイルです。実際のレジストリメタデータ (バージョン、SHA256 ハッシュ) は、リリースワークフロー中に自動生成されます。詳細は .github/workflows/release.yml を参照してください。

リンク

ライセンス

Apache-2.0