k8s-mcp-server 是一个专为 Kubernetes 环境设计的 MCP 服务器，旨在连接 AI 模型与 Kubernetes 集群。它充当 AI 模型（如 Claude）和 Kubernetes CLI 工具（kubectl、helm、istioctl、argocd）之间的安全桥梁，使 AI 能够执行经过验证的 Kubernetes 命令，并以结构化的方式处理命令输出。

该解决方案的核心价值在于其安全性、可扩展性和易用性。通过严格的命令验证和安全检查，k8s-mcp-server 确保 AI 只能执行授权的操作，从而降低潜在风险。它支持多种 Kubernetes CLI 工具，并提供预构建的提示模板，简化了 AI 与 Kubernetes 的交互。开发者可以通过 Docker 快速部署和配置 k8s-mcp-server，轻松地将其集成到现有的 AI 工作流程中，从而实现 AI 驱动的 Kubernetes 管理和自动化。

安全的CLI命令执行

k8s-mcp-server 的核心功能在于它能够安全地执行 Kubernetes CLI 命令。它通过 MCP 协议接收来自 AI 模型的命令请求，并使用预定义的安全规则对这些命令进行验证。这种验证机制能够有效防止潜在的危险操作，例如未经授权的资源删除或集群范围的更改。服务器会检查命令的结构和内容，确保它们符合预设的安全策略。如果命令通过验证，服务器会使用相应的 CLI 工具（kubectl、helm 等）执行该命令，并捕获结果或错误信息。最终，这些信息会被格式化为结构化的响应，返回给 AI 模型。

例如，AI 模型可以请求 "获取 default 命名空间中的所有 Pod"，k8s-mcp-server 会验证该命令是否符合安全策略，然后执行 kubectl get pods -n default 命令，并将结果返回给 AI 模型。这种安全执行机制为 AI 模型与 Kubernetes 集群的交互提供了一层重要的安全保障。技术实现上，安全规则在 security.py 模块中定义，并由 cli_executor.py 模块在命令执行前进行强制执行。

多种K8s工具支持

k8s-mcp-server 提供了对多种 Kubernetes CLI 工具的支持，包括 kubectl、helm、istioctl 和 argocd。这种多工具支持使得 AI 模型能够执行各种 Kubernetes 相关的任务，从资源管理到服务网格配置，再到应用程序部署和持续交付。每个工具都有其特定的处理函数，负责命令的预处理和响应的格式化。这种模块化的设计使得添加对新工具的支持变得更加容易。

例如，AI 模型可以使用 helm 命令部署一个新的应用程序，或者使用 istioctl 命令检查 Istio 服务网格的状态。k8s-mcp-server 会根据 AI 模型的请求，选择合适的工具并执行相应的命令。这种多工具支持极大地扩展了 AI 模型在 Kubernetes 环境中的能力。技术实现上，每个工具的特定处理逻辑位于 tools.py 模块中，并由 cli_executor.py 模块根据请求进行调用。

命令验证与安全检查

k8s-mcp-server 实施了严格的命令验证和安全检查机制，以确保 AI 模型执行的命令不会对 Kubernetes 集群造成损害。这种机制包括多个层次的验证，例如检查命令是否包含危险的操作（如删除所有资源），以及验证命令的参数是否符合预设的安全策略。服务器还支持自定义安全规则，允许用户根据自己的需求定义更细粒度的安全策略。

例如，可以配置 k8s-mcp-server，禁止 AI 模型删除 kube-system 命名空间中的任何资源，或者限制 AI 模型只能执行某些特定的 kubectl 命令。这种命令验证和安全检查机制为 Kubernetes 集群提供了一层额外的安全保障，防止 AI 模型执行恶意或错误的命令。技术实现上，命令验证和安全检查逻辑主要位于 security.py 模块中，并使用 YAML 配置文件定义安全规则。

上下文与命名空间管理

k8s-mcp-server 具备上下文和命名空间管理功能，允许 AI 模型在特定的 Kubernetes 上下文和命名空间中执行命令。这使得 AI 模型能够针对不同的环境（例如开发、测试和生产环境）执行不同的操作，而无需手动切换上下文和命名空间。服务器可以通过环境变量或配置文件指定默认的上下文和命名空间，也可以在命令请求中显式指定上下文和命名空间。

例如，AI 模型可以请求 "在 production 命名空间中创建一个新的 Deployment"，k8s-mcp-server 会自动使用 production 命名空间执行该命令，而无需用户手动指定。这种上下文和命名空间管理功能简化了 AI 模型与 Kubernetes 集群的交互，提高了效率。技术实现上，上下文和命名空间信息在 config.py 模块中进行管理，并由 cli_executor.py 模块在命令执行时进行应用。