Kubectl MCP Server

Permite que assistentes de IA interajam com clusters Kubernetes usando linguagem natural.

Documentação

kubectl-mcp-server

Controle toda a sua infraestrutura Kubernetes por meio de conversas em linguagem natural com IA.
Fale com seus clusters como falaria com um especialista em DevOps. Depure pods com falhas, otimize custos, implante aplicações, audite segurança, gerencie gráficos Helm e visualize painéis, tudo por meio de linguagem natural.
Parte do CNCF Landscape, ao lado do Terraform

Instalação

Início Rápido com npx (Recomendado - Instalação Zero)

# Run directly without installation - works instantly!
npx -y kubectl-mcp-server

# Or install globally for faster startup
npm install -g kubectl-mcp-server

Ou instale com pip (Python)

# Standard installation
pip install kubectl-mcp-server

# With interactive UI dashboards (recommended)
pip install kubectl-mcp-server[ui]

📑 Índice

O que você pode fazer?
Por que kubectl-mcp-server?
Demonstrações ao Vivo
Instalação
- Início Rápido com npx
- Instalar com pip
- Docker
Começando
Configuração Rápida com Seu Assistente de IA
Todos os Assistentes de IA Suportados
Conjunto Completo de Recursos
Usando a CLI
Configuração Avançada
Recursos Opcionais
- Painéis Interativos
- Automação de Navegador
Empresarial
Integrações e Ecossistema
Implantação no Cluster
Suporte a Múltiplos Clusters
Arquitetura
Habilidades do Agente
Desenvolvimento e Testes
Contribuindo
Suporte e Comunidade

O que você pode fazer?

Simplesmente pergunte ao seu assistente de IA em linguagem natural:

💬 "Por que meu pod está falhando?"

Diagnóstico instantâneo de falhas com logs, eventos e análise de recursos
Identificação da causa raiz com recomendações acionáveis

💬 "Implantar um cluster Redis com 3 réplicas"

Cria a implantação com melhores práticas
Configura serviços, armazenamento persistente e verificações de saúde

💬 "Mostre-me quais pods estão desperdiçando recursos"

Análise de otimização de custos com IA
Recomendações de recursos com economia potencial

💬 "Quais serviços não conseguem acessar o banco de dados?"

Diagnósticos de conectividade de rede com resolução de DNS
Rastreamento da cadeia de serviços do ingress até os pods

💬 "Auditar segurança em todos os namespaces"

Análise de permissões RBAC
Verificação de segurança de segredos e políticas de segurança de pods

💬 "Mostre-me o painel do cluster"

Painéis HTML interativos com métricas em tempo real
Linha do tempo visual de eventos e uso de recursos

253 ferramentas poderosas | 8 prompts de fluxo de trabalho | 8 recursos de dados | Funciona com todos os principais assistentes de IA

Por que kubectl-mcp-server?

🚀 Pare de alternar de contexto - Gerencie Kubernetes diretamente das conversas com seu assistente de IA
🧠 Diagnósticos com IA - Obtenha solução de problemas inteligente, não apenas dados brutos
💰 Otimização de custos integrada - Identifique desperdícios e receba recomendações de economia acionáveis
🔒 Pronto para empresas - Autenticação OAuth 2.1, validação RBAC, modo não destrutivo, mascaramento de segredos
⚡ Curva de aprendizado zero - Linguagem natural em vez de memorizar comandos kubectl
🌐 Compatibilidade universal - Funciona com Claude, Cursor, Windsurf, Copilot e mais de 15 outras ferramentas de IA
📊 Insights visuais - Painéis interativos e automação de navegador para ferramentas baseadas na web
☸️ Nível de produção - Implante no cluster com kMCP, 216 testes aprovados, manutenção ativa

De depurar pods com falhas a otimizar custos de cluster, o kubectl-mcp-server é seu companheiro de DevOps com IA.

Demonstrações ao Vivo

Claude Desktop

Claude MCP

Cursor AI

Cursor MCP

Windsurf

Windsurf MCP

Instalação

Início Rápido com npx (Recomendado - Instalação Zero)

# Run directly without installation - works instantly!
npx -y kubectl-mcp-server

# Or install globally for faster startup
npm install -g kubectl-mcp-server

Ou instale com pip (Python)

# Standard installation
pip install kubectl-mcp-server

# With interactive UI dashboards (recommended)
pip install kubectl-mcp-server[ui]

Instalar a partir do Release do GitHub

# Install specific version directly from GitHub release (replace {VERSION} with desired version)
pip install https://github.com/rohitg00/kubectl-mcp-server/releases/download/v{VERSION}/kubectl_mcp_server-{VERSION}-py3-none-any.whl

# Example: Install v1.19.0
pip install https://github.com/rohitg00/kubectl-mcp-server/releases/download/v1.19.0/kubectl_mcp_server-1.19.0-py3-none-any.whl

# Or install latest from git
pip install git+https://github.com/rohitg00/kubectl-mcp-server.git

Pré-requisitos

Python 3.9+ (para instalação via pip)
Node.js 14+ (para instalação via npx)
kubectl instalado e configurado
Acesso a um cluster Kubernetes

Docker

# Pull from Docker Hub
docker pull rohitghumare64/kubectl-mcp-server:latest

# Or pull from GitHub Container Registry
docker pull ghcr.io/rohitg00/kubectl-mcp-server:latest

# Run with stdio transport
docker run -i -v $HOME/.kube:/root/.kube:ro rohitghumare64/kubectl-mcp-server:latest

# Run with HTTP transport
docker run -p 8000:8000 -v $HOME/.kube:/root/.kube:ro rohitghumare64/kubectl-mcp-server:latest --transport sse

Começando

1. Teste o Servidor (Opcional)

Antes de integrar com seu assistente de IA, verifique a instalação:

# Check if kubectl is configured
kubectl cluster-info

# Test the MCP server directly
kubectl-mcp-server info

# List all available tools
kubectl-mcp-server tools

# Try calling a tool
kubectl-mcp-server call get_pods '{"namespace": "kube-system"}'

2. Conecte-se ao Seu Assistente de IA

Escolha seu assistente de IA favorito e adicione a configuração:

Configuração Rápida com Seu Assistente de IA

Claude Desktop

Adicione a ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "kubectl-mcp-server"]
    }
  }
}

Cursor AI

Adicione a ~/.cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "kubectl-mcp-server"]
    }
  }
}

Windsurf

Adicione a ~/.config/windsurf/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "kubectl-mcp-server"]
    }
  }
}

Usando Python em vez de npx

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "kubectl_mcp_tool.mcp_server"],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "/path/to/.kube/config"
      }
    }
  }
}

Mais integrações: GitHub Copilot, Goose, Gemini CLI, Roo Code e mais de 15 outros clientes —> veja o guia de configuração completo abaixo.

3. Reinicie Seu Assistente de IA

Após adicionar a configuração, reinicie seu assistente de IA (GitHub Copilot, Claude Code, Claude Desktop, Cursor, etc.) para carregar o servidor MCP.

4. Experimente Estes Comandos

Inicie uma conversa com seu assistente de IA e experimente estes:

Solução de problemas:

"Show me all pods in the kube-system namespace"
"Why is the nginx-deployment pod crashing?"
"Diagnose network connectivity issues in the default namespace"

Implantações:

"Create a deployment for nginx with 3 replicas"
"Scale my frontend deployment to 5 replicas"
"Roll back the api-server deployment to the previous version"

Custo e Otimização:

"Which pods are using the most resources?"
"Show me idle resources that are wasting money"
"Analyze cost optimization opportunities in the production namespace"

Segurança:

"Audit RBAC permissions in all namespaces"
"Check for insecure secrets and configurations"
"Show me pods running with privileged access"

Helm:

"List all Helm releases in the cluster"
"Install Redis from the Bitnami chart repository"
"Show me the values for my nginx-ingress Helm release"

Multi-Cluster:

"List all available Kubernetes contexts"
"Switch to the production cluster context"
"Show me cluster information and version"

Compatibilidade com Clientes MCP

Funciona perfeitamente com todos os assistentes de IA compatíveis com MCP:

Cliente	Status	Cliente	Status
Claude Desktop	✅ Nativo	Claude Code	✅ Nativo
Cursor	✅ Nativo	Windsurf	✅ Nativo
GitHub Copilot	✅ Nativo	OpenAI Codex	✅ Nativo
Gemini CLI	✅ Nativo	Goose	✅ Nativo
Roo Code	✅ Nativo	Kilo Code	✅ Nativo
Amp	✅ Nativo	Trae	✅ Nativo
OpenCode	✅ Nativo	Kiro CLI	✅ Nativo
Antigravity	✅ Nativo	Clawdbot	✅ Nativo
Droid (Factory)	✅ Nativo	Qualquer Cliente MCP	✅ Compatível

Todos os Assistentes de IA Suportados

Claude Code

Adicione a ~/.config/claude-code/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "kubectl-mcp-server"]
    }
  }
}

GitHub Copilot (VS Code)

Adicione ao VS Code settings.json:

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "kubernetes": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "kubectl-mcp-server"]
      }
    }
  }
}

Goose

Adicione a ~/.config/goose/config.yaml:

extensions:
  kubernetes:
    command: npx
    args:
      - -y
      - kubectl-mcp-server

Gemini CLI

Adicione a ~/.gemini/settings.json:

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "kubectl-mcp-server"]
    }
  }
}

Roo Code / Kilo Code

Adicione a ~/.config/roo-code/mcp.json ou ~/.config/kilo-code/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "kubectl-mcp-server"]
    }
  }
}

Conjunto Completo de Recursos

253 Ferramentas MCP para Gerenciamento Completo de Kubernetes

Categoria	Ferramentas
Pods	`get_pods`, `get_logs`, `get_pod_events`, `check_pod_health`, `exec_in_pod`, `cleanup_pods`, `get_pod_conditions`, `get_previous_logs`
Deployments	`get_deployments`, `create_deployment`, `scale_deployment`, `kubectl_rollout`, `restart_deployment`
Workloads	`get_statefulsets`, `get_daemonsets`, `get_jobs`, `get_replicasets`
Serviços e Rede	`get_services`, `get_ingress`, `get_endpoints`, `diagnose_network_connectivity`, `check_dns_resolution`, `trace_service_chain`
Armazenamento	`get_persistent_volumes`, `get_pvcs`, `get_storage_classes`
Configuração	`get_configmaps`, `get_secrets`, `get_resource_quotas`, `get_limit_ranges`
Cluster	`get_nodes`, `get_namespaces`, `get_cluster_info`, `get_cluster_version`, `health_check`, `get_node_metrics`, `get_pod_metrics`
RBAC e Segurança	`get_rbac_roles`, `get_cluster_roles`, `get_service_accounts`, `audit_rbac_permissions`, `check_secrets_security`, `get_pod_security_info`, `get_admission_webhooks`
CRDs	`get_crds`, `get_priority_classes`
Helm Releases	`helm_list`, `helm_status`, `helm_history`, `helm_get_values`, `helm_get_manifest`, `helm_get_notes`, `helm_get_hooks`, `helm_get_all`
Helm Charts	`helm_show_chart`, `helm_show_values`, `helm_show_readme`, `helm_show_crds`, `helm_show_all`, `helm_search_repo`, `helm_search_hub`
Helm Repos	`helm_repo_list`, `helm_repo_add`, `helm_repo_remove`, `helm_repo_update`
Operações Helm	`install_helm_chart`, `upgrade_helm_chart`, `uninstall_helm_chart`, `helm_rollback`, `helm_test`, `helm_template`, `helm_template_apply`
Desenvolvimento Helm	`helm_create`, `helm_lint`, `helm_package`, `helm_pull`, `helm_dependency_list`, `helm_dependency_update`, `helm_dependency_build`, `helm_version`, `helm_env`
Contexto	`get_current_context`, `switch_context`, `list_contexts`, `list_kubeconfig_contexts`
Diagnóstico	`diagnose_pod_crash`, `detect_pending_pods`, `get_evicted_pods`, `compare_namespaces`
Operações	`kubectl_apply`, `kubectl_create`, `kubectl_describe`, `kubectl_patch`, `delete_resource`, `kubectl_cp`, `backup_resource`, `label_resource`, `annotate_resource`, `taint_node`, `wait_for_condition`
Autoescalonamento	`get_hpa`, `get_pdb`
Otimização de Custos	`get_resource_recommendations`, `get_idle_resources`, `get_resource_quotas_usage`, `get_cost_analysis`, `get_overprovisioned_resources`, `get_resource_trends`, `get_namespace_cost_allocation`, `optimize_resource_requests`
Avançado	`kubectl_generic`, `kubectl_explain`, `get_api_resources`, `port_forward`, `get_resource_usage`, `node_management`
Dashboards de UI	`show_pod_logs_ui`, `show_pods_dashboard_ui`, `show_resource_yaml_ui`, `show_cluster_overview_ui`, `show_events_timeline_ui`, `render_k8s_dashboard_screenshot`
GitOps (Flux/Argo)	`gitops_apps_list`, `gitops_app_get`, `gitops_app_sync`, `gitops_app_status`, `gitops_sources_list`, `gitops_source_get`, `gitops_detect_engine`
Cert-Manager	`certs_list`, `certs_get`, `certs_issuers_list`, `certs_issuer_get`, `certs_renew`, `certs_status_explain`, `certs_challenges_list`, `certs_requests_list`, `certs_detect`
Política (Kyverno/Gatekeeper)	`policy_list`, `policy_get`, `policy_violations_list`, `policy_explain_denial`, `policy_audit`, `policy_detect`
Backup (Velero)	`backup_list`, `backup_get`, `backup_create`, `backup_delete`, `restore_list`, `restore_create`, `restore_get`, `backup_locations_list`, `backup_schedules_list`, `backup_schedule_create`, `backup_detect`
Autoescalonamento KEDA	`keda_scaledobjects_list`, `keda_scaledobject_get`, `keda_scaledjobs_list`, `keda_triggerauths_list`, `keda_triggerauth_get`, `keda_hpa_list`, `keda_detect`
Cilium/Hubble	`cilium_policies_list`, `cilium_policy_get`, `cilium_endpoints_list`, `cilium_identities_list`, `cilium_nodes_list`, `cilium_status`, `hubble_flows_query`, `cilium_detect`
Argo Rollouts/Flagger	`rollouts_list`, `rollout_get`, `rollout_status`, `rollout_promote`, `rollout_abort`, `rollout_retry`, `rollout_restart`, `analysis_runs_list`, `flagger_canaries_list`, `flagger_canary_get`, `rollouts_detect`
Cluster API	`capi_clusters_list`, `capi_cluster_get`, `capi_machines_list`, `capi_machine_get`, `capi_machinedeployments_list`, `capi_machinedeployment_scale`, `capi_machinesets_list`, `capi_machinehealthchecks_list`, `capi_clusterclasses_list`, `capi_cluster_kubeconfig`, `capi_detect`
VMs KubeVirt	`kubevirt_vms_list`, `kubevirt_vm_get`, `kubevirt_vmis_list`, `kubevirt_vm_start`, `kubevirt_vm_stop`, `kubevirt_vm_restart`, `kubevirt_vm_pause`, `kubevirt_vm_unpause`, `kubevirt_vm_migrate`, `kubevirt_datasources_list`, `kubevirt_instancetypes_list`, `kubevirt_datavolumes_list`, `kubevirt_detect`
Istio/Kiali	`istio_virtualservices_list`, `istio_virtualservice_get`, `istio_destinationrules_list`, `istio_gateways_list`, `istio_peerauthentications_list`, `istio_authorizationpolicies_list`, `istio_proxy_status`, `istio_analyze`, `istio_sidecar_status`, `istio_detect`
vCluster (vind)	`vind_detect_tool`, `vind_list_clusters_tool`, `vind_status_tool`, `vind_get_kubeconfig_tool`, `vind_logs_tool`, `vind_create_cluster_tool`, `vind_delete_cluster_tool`, `vind_pause_tool`, `vind_resume_tool`, `vind_connect_tool`, `vind_disconnect_tool`, `vind_upgrade_tool`, `vind_describe_tool`, `vind_platform_start_tool`
kind (K8s no Docker)	`kind_detect_tool`, `kind_version_tool`, `kind_list_clusters_tool`, `kind_get_nodes_tool`, `kind_get_kubeconfig_tool`, `kind_export_logs_tool`, `kind_cluster_info_tool`, `kind_node_labels_tool`, `kind_create_cluster_tool`, `kind_delete_cluster_tool`, `kind_delete_all_clusters_tool`, `kind_load_image_tool`, `kind_load_image_archive_tool`, `kind_build_node_image_tool`, `kind_set_kubeconfig_tool`

Recursos MCP

Acesse dados do Kubernetes como recursos navegáveis:

URI do Recurso	Descrição
`kubeconfig://contexts`	Lista todos os contextos kubectl disponíveis
`kubeconfig://current-context`	Obtém o contexto ativo atual
`namespace://current`	Obtém o namespace atual
`namespace://list`	Lista todos os namespaces
`cluster://info`	Obtém informações do cluster
`cluster://nodes`	Obtém informações detalhadas dos nós
`cluster://version`	Obtém a versão do Kubernetes
`cluster://api-resources`	Lista os recursos de API disponíveis
`manifest://deployments/{ns}/{name}`	Obtém o YAML do deployment
`manifest://services/{ns}/{name}`	Obtém o YAML do service
`manifest://pods/{ns}/{name}`	Obtém o YAML do pod
`manifest://configmaps/{ns}/{name}`	Obtém o YAML do ConfigMap
`manifest://secrets/{ns}/{name}`	Obtém o YAML do secret (dados mascarados)
`manifest://ingresses/{ns}/{name}`	Obtém o YAML do ingress

Prompts MCP

Prompts de fluxo de trabalho pré-construídos para operações comuns do Kubernetes:

Prompt	Descrição
`troubleshoot_workload`	Guia abrangente de solução de problemas para pods/deployments
`deploy_application`	Fluxo de trabalho de deployment passo a passo
`security_audit`	Fluxo de trabalho de varredura de segurança e análise de RBAC
`cost_optimization`	Fluxo de trabalho de otimização de recursos e análise de custos
`disaster_recovery`	Fluxo de trabalho de planejamento de backup e recuperação
`debug_networking`	Depuração de rede para serviços e conectividade
`scale_application`	Guia de escalonamento com melhores práticas de HPA/VPA
`upgrade_cluster`	Planejamento de upgrade de cluster Kubernetes

Principais Capacidades

🤖 253 Ferramentas Poderosas - Gerenciamento completo do Kubernetes, de pods a segurança
🎯 8 Prompts de Fluxo de Trabalho com IA - Fluxos de trabalho pré-construídos para operações comuns
📊 8 Recursos MCP - Exposição de dados do Kubernetes navegáveis
🎨 6 Dashboards Interativos - Ferramentas de UI em HTML para gerenciamento visual do cluster
🌐 26 Ferramentas de Navegador - Automação web com suporte a provedores de nuvem
🔄 107 Ferramentas de Ecossistema - GitOps, Cert-Manager, Policy, Backup, KEDA, Cilium, Rollouts, CAPI, KubeVirt, Istio, vCluster
⚡ Multi-Transporte - stdio, SSE, HTTP, streamable-http
🔐 Segurança em Primeiro Lugar - Modo não destrutivo, mascaramento de secrets, validação de RBAC
🏥 Diagnóstico Avançado - Solução de problemas com IA e otimização de custos
☸️ Multi-Cluster - Direcione qualquer cluster via parâmetro de contexto em todas as ferramentas
🎡 Helm v3 Completo - Gerenciamento completo do ciclo de vida de charts
🔧 CLI Poderosa - Descoberta de ferramentas amigável para shell e chamada direta
🐳 Nativo de Nuvem - Implante no cluster com kMCP ou kagent

Usando a CLI

A CLI integrada permite explorar e testar ferramentas sem um assistente de IA:

# List all tools with descriptions
kubectl-mcp-server tools -d

# Search for pod-related tools
kubectl-mcp-server grep "*pod*"

# Show specific tool schema
kubectl-mcp-server tools get_pods

# Call a tool directly
kubectl-mcp-server call get_pods '{"namespace": "kube-system"}'

# Pipe JSON from stdin
echo '{"namespace": "default"}' | kubectl-mcp-server call get_pods

# Check dependencies
kubectl-mcp-server doctor

# Show/switch Kubernetes context
kubectl-mcp-server context
kubectl-mcp-server context minikube

# List resources and prompts
kubectl-mcp-server resources
kubectl-mcp-server prompts

# Show server info
kubectl-mcp-server info

Recursos da CLI

Erros estruturados: Mensagens de erro acionáveis com sugestões
Saída colorida: Legível para humanos com modo JSON para scripts (--json)
Suporte a NO_COLOR: Respeita a variável de ambiente NO_COLOR
Suporte a stdin: Envie argumentos JSON via pipe para comandos

Configuração Avançada

Modos de Transporte

O servidor suporta múltiplos protocolos de transporte:

# stdio (default) - Best for Claude Desktop, Cursor, Windsurf
kubectl-mcp-server
# or: python -m kubectl_mcp_tool.mcp_server

# SSE - Server-Sent Events for web clients
kubectl-mcp-server --transport sse --port 8000

# HTTP - Standard HTTP for REST clients
kubectl-mcp-server --transport http --port 8000

# streamable-http - For agentgateway integration
kubectl-mcp-server --transport streamable-http --port 8000

Opções de Transporte:

--transport: Escolha entre stdio, sse, http, streamable-http (padrão: stdio)
--host: Endereço de bind (padrão: 0.0.0.0)
--port: Porta para transportes de rede (padrão: 8000)
--disable-destructive (ou --non-destructive): Bloquear operações destrutivas (permitir create/update, bloquear delete)
--read-only: Bloquear todas as operações de escrita

Variáveis de Ambiente

Configurações Principais:

Variável	Descrição	Padrão
`KUBECONFIG`	Caminho para o arquivo kubeconfig	`~/.kube/config`
`MCP_DEBUG`	Habilitar log detalhado	`false`
`MCP_LOG_FILE`	Caminho do arquivo de log	Nenhum (stdout)

Autenticação (Enterprise):

Variável	Descrição	Padrão
`MCP_AUTH_ENABLED`	Habilitar autenticação OAuth 2.1	`false`
`MCP_AUTH_ISSUER`	URL do servidor de autorização OAuth 2.0	-
`MCP_AUTH_JWKS_URI`	URL do endpoint JWKS	Derivado automaticamente
`MCP_AUTH_AUDIENCE`	Audiência esperada do token	`kubectl-mcp-server`
`MCP_AUTH_REQUIRED_SCOPES`	Escopos OAuth necessários	`mcp:tools`

Automação de Navegador (Opcional):

Variável	Descrição	Padrão
`MCP_BROWSER_ENABLED`	Habilitar ferramentas de automação de navegador	`false`
`MCP_BROWSER_PROVIDER`	Provedor de nuvem (browserbase/browseruse)	Nenhum
`MCP_BROWSER_PROFILE`	Caminho do perfil persistente	Nenhum
`MCP_BROWSER_CDP_URL`	URL WebSocket CDP remota	Nenhum
`MCP_BROWSER_PROXY`	URL do servidor proxy	Nenhum

Opcional: Dashboards Interativos (6 Ferramentas de UI)

Obtenha dashboards HTML bonitos para gerenciamento visual do cluster.

Instalação:

# Install with UI support
pip install kubectl-mcp-server[ui]

6 Ferramentas de Dashboard:

📊 show_pods_dashboard_ui - Tabela de status de pods em tempo real
📝 show_pod_logs_ui - Visualizador de logs interativo com busca
🎯 show_cluster_overview_ui - Dashboard completo do cluster
⚡ show_events_timeline_ui - Linha do tempo de eventos com filtros
📄 show_resource_yaml_ui - Visualizador de YAML com realce de sintaxe
📸 render_k8s_dashboard_screenshot - Exportar dashboards como PNG

Recursos:

🎨 Tema escuro otimizado para terminais (Catppuccin)
🔄 Fallback gracioso para JSON em clientes incompatíveis
🖼️ Renderização de capturas de tela para compatibilidade universal
🚀 Zero dependências externas

Funciona com: Goose, LibreChat, Nanobot (UI HTML completa) | Claude Desktop, Cursor, outros (JSON + capturas de tela)

Opcional: Automação de Navegador (26 Ferramentas)

Automatize operações Kubernetes baseadas na web com integração agent-browser.

Configuração Rápida:

# Install agent-browser
npm install -g agent-browser
agent-browser install

# Enable browser tools
export MCP_BROWSER_ENABLED=true
kubectl-mcp-server

O que você pode fazer:

🌐 Testar aplicativos implantados via URLs de Ingress
📸 Capturar telas de Grafana, ArgoCD ou qualquer dashboard K8s
☁️ Automatizar operações de console de nuvem (EKS, GKE, AKS)
🏥 Verificar integridade de aplicações web
📄 Exportar dashboards de monitoramento como PDF
🔐 Testar fluxos de autenticação com sessões persistentes

26 Ferramentas Disponíveis: browser_open, browser_screenshot, browser_click, browser_fill, browser_test_ingress, browser_screenshot_grafana, browser_health_check, e mais 19

Recursos Avançados:

Provedores de nuvem: Browserbase, Browser Use
Perfis de navegador persistentes
Conexões CDP remotas
Gerenciamento de sessões

Opcional: kubectl-mcp-app (8 Dashboards de UI Interativos)

Um pacote npm independente que fornece dashboards de UI interativos e bonitos para gerenciamento do Kubernetes usando o SDK MCP ext-apps.

Instalação:

# Via npm
npm install -g kubectl-mcp-app

# Or via npx (no install)
npx kubectl-mcp-app

Configuração do Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "kubectl-app": {
      "command": "npx",
      "args": ["kubectl-mcp-app"]
    }
  }
}

8 Ferramentas de UI Interativas:

Ferramenta	Descrição
`k8s-pods`	Visualizador interativo de pods com filtragem, ordenação e indicadores de status
`k8s-logs`	Visualizador de logs em tempo real com realce de sintaxe e busca
`k8s-deploy`	Painel de implantação com status de rollout, escalonamento e rollback
`k8s-helm`	Gerenciador de releases Helm com ações de upgrade/rollback
`k8s-cluster`	Visão geral do cluster com saúde dos nós e métricas de recursos
`k8s-cost`	Analisador de custos com detecção de desperdício e recomendações
`k8s-events`	Linha do tempo de eventos com filtragem por tipo e agrupamento
`k8s-network`	Grafo de topologia de rede mostrando Services/Pods/Ingress

Recursos:

🎨 Suporte a tema claro/escuro
📊 Visualização de dados em tempo real
🖱️ Ações interativas (escalar, reiniciar, excluir)
🔗 Integração perfeita com kubectl-mcp-server

Mais Informações: Veja kubectl-mcp-app/README.md para documentação completa.

Enterprise: Autenticação OAuth 2.1

Proteja seu servidor MCP com autenticação OAuth 2.1 (RFC 9728).

export MCP_AUTH_ENABLED=true
export MCP_AUTH_ISSUER=https://your-idp.example.com
export MCP_AUTH_AUDIENCE=kubectl-mcp-server
kubectl-mcp-server --transport http --port 8000

Provedores de Identidade Suportados: Okta, Auth0, Keycloak, Microsoft Entra ID, Google OAuth e qualquer provedor compatível com OIDC.

Caso de Uso: Ambientes multi-tenant, requisitos de conformidade, registro de auditoria.

Integrações e Ecossistema

Docker MCP Toolkit

Funciona com Docker MCP Toolkit:

docker mcp server add kubectl-mcp-server mcp/kubectl-mcp-server:latest
docker mcp server configure kubectl-mcp-server --volume "$HOME/.kube:/root/.kube:ro"
docker mcp server enable kubectl-mcp-server
docker mcp client connect claude

agentregistry

Instale a partir do agentregistry centralizado:

# Install arctl CLI
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/agentregistry-dev/agentregistry/main/scripts/install.sh | bash

# Install kubectl-mcp-server
arctl mcp install io.github.rohitg00/kubectl-mcp-server

Disponível via: PyPI (uvx), npm (npx), OCI (docker.io/rohitghumare64/kubectl-mcp-server)

agentgateway

Roteie para múltiplos servidores MCP através do agentgateway:

# Start with streamable-http
kubectl-mcp-server --transport streamable-http --port 8000

# Configure gateway
cat > gateway.yaml <<EOF
binds:
- port: 3000
  listeners:
  - routes:
    - backends:
      - mcp:
          targets:
          - name: kubectl-mcp-server
            mcp:
              host: http://localhost:8000/mcp
EOF

# Start gateway
agentgateway --config gateway.yaml

Conecte clientes ao http://localhost:3000/mcp para acesso unificado a todas as 253 ferramentas.

Implantação no Cluster

Opção 1: kMCP (Recomendado)

Implante com kMCP - um plano de controle para servidores MCP:

# Install kMCP
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/kagent-dev/kmcp/refs/heads/main/scripts/get-kmcp.sh | bash
kmcp install

# Deploy kubectl-mcp-server (easiest)
kmcp deploy package --deployment-name kubectl-mcp-server \
   --manager npx --args kubectl-mcp-server

# Or with Docker image
kmcp deploy --file deploy/kmcp/kmcp.yaml --image rohitghumare64/kubectl-mcp-server:latest

Veja kMCP quickstart para detalhes.

Opção 2: Kubernetes Padrão

Implante com kubectl/kustomize:

# Using kustomize (recommended)
kubectl apply -k deploy/kubernetes/

# Or individual manifests
kubectl apply -f deploy/kubernetes/namespace.yaml
kubectl apply -f deploy/kubernetes/rbac.yaml
kubectl apply -f deploy/kubernetes/deployment.yaml
kubectl apply -f deploy/kubernetes/service.yaml

# Access via port-forward
kubectl port-forward -n kubectl-mcp svc/kubectl-mcp-server 8000:8000

Veja o diretório deploy/ para todos os manifests e opções de configuração.

Opção 3: kagent (Framework de Agente de IA)

Integre com kagent - um framework de agente de IA nativo do Kubernetes da CNCF:

# Install kagent
brew install kagent
kagent install --profile demo

# Register as ToolServer
kubectl apply -f deploy/kagent/toolserver-stdio.yaml

# Open dashboard
kagent dashboard

Seus agentes de IA agora têm acesso a todas as 253 ferramentas do Kubernetes. Veja kagent quickstart.

Arquitetura

┌─────────────────┐     ┌──────────────────┐     ┌─────────────────┐
│   AI Assistant  │────▶│   MCP Server     │────▶│  Kubernetes API │
│ (Claude/Cursor) │◀────│ (kubectl-mcp)    │◀────│    (kubectl)    │
└─────────────────┘     └──────────────────┘     └─────────────────┘

O servidor MCP implementa o Model Context Protocol, traduzindo solicitações em linguagem natural em operações kubectl.

Estrutura Modular

kubectl_mcp_tool/
├── mcp_server.py          # Main server (FastMCP, transports)
├── tools/                  # 253 MCP tools organized by category
│   ├── pods.py            # Pod management & diagnostics
│   ├── deployments.py     # Deployments, StatefulSets, DaemonSets
│   ├── core.py            # Namespaces, ConfigMaps, Secrets
│   ├── cluster.py         # Context/cluster management
│   ├── networking.py      # Services, Ingress, NetworkPolicies
│   ├── storage.py         # PVCs, StorageClasses, PVs
│   ├── security.py        # RBAC, ServiceAccounts, PodSecurity
│   ├── helm.py            # Complete Helm v3 operations
│   ├── operations.py      # kubectl apply/patch/describe/etc
│   ├── diagnostics.py     # Metrics, namespace comparison
│   ├── cost.py            # Resource optimization & cost analysis
│   ├── ui.py              # MCP-UI interactive dashboards
│   ├── gitops.py          # GitOps (Flux/ArgoCD)
│   ├── certs.py           # Cert-Manager
│   ├── policy.py          # Policy (Kyverno/Gatekeeper)
│   ├── backup.py          # Backup (Velero)
│   ├── keda.py            # KEDA autoscaling
│   ├── cilium.py          # Cilium/Hubble network observability
│   ├── rollouts.py        # Argo Rollouts/Flagger
│   ├── capi.py            # Cluster API
│   ├── kubevirt.py        # KubeVirt VMs
│   ├── kiali.py           # Istio/Kiali service mesh
│   └── vind.py            # vCluster (virtual clusters)
├── resources/              # 8 MCP Resources for data exposure
├── prompts/                # 8 MCP Prompts for workflows
└── cli/                    # CLI interface

Habilidades de Agente (25 Habilidades para Agentes de Codificação de IA)

Estenda seu agente de codificação de IA com experiência em Kubernetes usando nossa biblioteca Agent Skills.

Instalação Rápida

# Copy all skills to Claude
cp -r kubernetes-skills/claude/* ~/.claude/skills/

# Or install specific skills
cp -r kubernetes-skills/claude/k8s-helm ~/.claude/skills/

Habilidades Disponíveis (25)

Categoria	Habilidades
Recursos Principais	k8s-core, k8s-networking, k8s-storage
Cargas de Trabalho	k8s-deploy, k8s-operations, k8s-helm
Observabilidade	k8s-diagnostics, k8s-troubleshoot, k8s-incident
Segurança	k8s-security, k8s-policy, k8s-certs
GitOps	k8s-gitops, k8s-rollouts
Escalonamento	k8s-autoscaling, k8s-cost, k8s-backup
Multi-Cluster	k8s-multicluster, k8s-capi, k8s-kubevirt, k8s-vind
Rede	k8s-service-mesh, k8s-cilium
Ferramentas	k8s-browser, k8s-cli

Converter para Outros Agentes

Use SkillKit para converter habilidades para o formato de agente de IA de sua preferência:

npm install -g skillkit

# Convert to Cursor format
skillkit translate kubernetes-skills/claude --to cursor --output .cursor/rules/

# Convert to Codex format
skillkit translate kubernetes-skills/claude --to codex --output ./

Agentes suportados: Claude, Cursor, Codex, Gemini CLI, GitHub Copilot, Goose, Windsurf, Roo, Amp e mais.

Veja kubernetes-skills/README.md para documentação completa.

Suporte a Múltiplos Clusters

Gerencie perfeitamente múltiplos clusters Kubernetes através de linguagem natural. Cada ferramenta suporta um parâmetro opcional context para direcionar qualquer cluster sem alternar contextos.

Parâmetro de Contexto (v1.15.0)

A maioria das ferramentas baseadas em kubectl aceita um parâmetro opcional context para direcionar clusters específicos. Nota: as ferramentas vCluster (vind) e kind são executadas por meio de suas CLIs locais e não aceitam o parâmetro context.

Fale com seu assistente de IA:

"List pods in the production cluster"
"Get deployments from staging context"
"Show logs from the api-pod in the dev cluster"
"Compare namespaces between production and staging clusters"

Chamadas diretas de ferramentas com contexto:

# Target a specific cluster context
kubectl-mcp-server call get_pods '{"namespace": "default", "context": "production"}'

# Get deployments from staging
kubectl-mcp-server call get_deployments '{"namespace": "app", "context": "staging"}'

# Install Helm chart to production cluster
kubectl-mcp-server call install_helm_chart '{"name": "redis", "chart": "bitnami/redis", "namespace": "cache", "context": "production"}'

# Compare resources across clusters
kubectl-mcp-server call compare_namespaces '{"namespace1": "prod-ns", "namespace2": "staging-ns", "context": "production"}'

Gerenciamento de Contexto

Fale com seu assistente de IA:

"List all available Kubernetes contexts"
"Switch to the production cluster"
"Show me details about the staging context"
"What's the current cluster I'm connected to?"

Ou use a CLI diretamente:

kubectl-mcp-server context                    # Show current context
kubectl-mcp-server context production         # Switch context
kubectl-mcp-server call list_contexts_tool    # List all contexts via MCP

Como Funciona

Se context for omitido, a ferramenta usa seu contexto kubectl atual
Se context for especificado, a ferramenta direciona esse cluster diretamente
A resposta inclui "context": "production" ou "context": "current" para clareza
Funciona com todas as configurações de kubeconfig e respeita a variável de ambiente KUBECONFIG
Não é necessário alternar contextos para operações entre clusters

Desenvolvimento e Testes

Configurar Ambiente de Desenvolvimento

# Clone the repository
git clone https://github.com/rohitg00/kubectl-mcp-server.git
cd kubectl-mcp-server

# Create virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

# Install development dependencies
pip install -r requirements-dev.txt

Executando Testes

# Run all tests
pytest tests/ -v

# Run specific test file
pytest tests/test_tools.py -v

# Run with coverage
pytest tests/ --cov=kubectl_mcp_tool --cov-report=html

# Run only unit tests
pytest tests/ -v -m unit

Estrutura de Testes

tests/
├── __init__.py          # Test package
├── conftest.py          # Shared fixtures and mocks
├── test_tools.py        # Unit tests for 253 MCP tools
├── test_resources.py    # Tests for 8 MCP Resources
├── test_prompts.py      # Tests for 8 MCP Prompts
└── test_server.py       # Server initialization tests

234 testes cobrindo: registro de ferramentas, exposição de recursos, geração de prompts, inicialização do servidor, modo não destrutivo, mascaramento de segredos, tratamento de erros, métodos de transporte, comandos CLI, automação de navegador e ferramentas de ecossistema.

Qualidade de Código

# Format code
black kubectl_mcp_tool tests

# Sort imports
isort kubectl_mcp_tool tests

# Lint
flake8 kubectl_mcp_tool tests

# Type checking
mypy kubectl_mcp_tool

Contribuindo

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Configuração de desenvolvimento: Veja a seção Desenvolvimento e Testes acima.

Antes de enviar um PR:

Execute os testes: pytest tests/ -v
Formate o código: black kubectl_mcp_tool tests
Verifique o linting: flake8 kubectl_mcp_tool tests

Suporte e Comunidade

Licença

Licença MIT - veja LICENSE para detalhes.

Links e Recursos

Repositórios de Pacotes:

Projeto:

Ecossistema:

📚 Model Context Protocol
☸️ Documentação do Kubernetes

Feito com ❤️ para a comunidade Kubernetes e IA

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