kubectl-mcp-server 是一款专为 Kubernetes 设计的 MCP 服务器，它充当 AI 助手与 Kubernetes 集群之间的桥梁，让 Claude、Cursor 等 AI 模型能够通过自然语言与集群交互。该工具实现了 MCP 协议，支持核心 Kubernetes 操作，例如列举、管理 Pod、Service、Deployment 和 Node 等资源，并能创建、删除和描述 Pod。

它还具备强大的自然语言处理能力，能够理解开发者意图，将自然语言查询转化为 kubectl 命令，并支持上下文感知和命名空间管理。此外，kubectl-mcp-server 提供集群健康监控、资源利用率跟踪等功能，并重视安全性，进行 RBAC 验证和安全上下文审计。通过标准输入/输出和 SSE 等多种传输协议，该服务器能够与多种 AI 助手无缝集成，极大地简化了 Kubernetes 管理和运维工作。开发者可以通过 pip 轻松安装和部署该工具，并利用其提供的脚本自动配置与 AI 助手的连接。

Kubernetes集群自然语言控制

kubectl-mcp-server 允许用户通过自然语言与Kubernetes集群交互，无需手动编写复杂的kubectl命令。它接收来自AI助手的自然语言查询，解析用户的意图，并将其转换为相应的kubectl操作。例如，用户可以说“列出所有pod”，服务器会将其转换为kubectl get pods命令并执行，然后将结果返回给AI助手。这种方式极大地简化了Kubernetes的管理，降低了学习曲线，使得非专业人士也能轻松管理集群。该功能通过集成的自然语言处理模块实现，该模块能够理解常见的Kubernetes术语和操作意图，并能处理上下文相关的查询。

使用场景： 开发人员可以使用Claude或Cursor等AI助手，通过自然语言快速部署应用、查看日志或伸缩服务，无需记忆繁琐的kubectl命令。

核心Kubernetes操作支持

该服务器支持一系列核心的Kubernetes操作，包括但不限于：列出和管理pod、service、deployment和node；创建、删除和描述pod和其他资源；获取pod日志和Kubernetes事件；支持Helm v3操作（安装、升级、卸载）；支持kubectl explain和api-resources；选择命名空间；端口转发；伸缩deployment和statefulset；在容器中执行命令；管理ConfigMap和Secret；回滚deployment；Ingress和NetworkPolicy管理；集群上下文切换。这些操作覆盖了Kubernetes日常管理的大部分需求，为AI助手提供了强大的操作能力。

使用场景： 数据科学家可以通过AI助手快速部署和管理用于模型训练的Kubernetes资源，例如创建GPU加速的pod，并监控其运行状态。

多种传输协议支持

kubectl-mcp-server 支持多种传输协议，包括标准输入/输出（stdio）和服务器发送事件（SSE）。这种灵活性使得它可以与各种类型的MCP客户端（例如不同的AI助手）集成，并适应不同的网络环境和安全需求。使用stdio可以简化客户端的实现，而SSE则可以提供更高效的实时数据传输，例如实时日志流。服务器架构设计为可扩展的，可以方便地添加对其他传输协议的支持。

使用场景： 在网络环境复杂的企业内部，可以使用SSE协议来确保AI助手能够稳定地接收来自Kubernetes集群的实时事件和监控数据。

RBAC验证与安全连接

kubectl-mcp-server 实施严格的RBAC（基于角色的访问控制）验证，确保所有操作都符合Kubernetes集群的安全策略。它会验证AI助手请求的操作是否被授权给相应的ServiceAccount或用户。此外，它还支持与Kubernetes API的安全连接，例如使用TLS加密，防止数据在传输过程中被窃取。通过集成安全审计功能，可以记录所有操作的执行情况，方便进行安全分析和合规性检查。

使用场景： 企业可以确保只有经过授权的AI助手才能访问和修改Kubernetes集群中的资源，防止未经授权的访问和潜在的安全风险。

集群诊断与问题排查

该服务器提供集群诊断和问题排查功能，帮助用户快速识别和解决Kubernetes集群中的问题。它可以执行配置验证、错误分析、连接状态监控、日志分析和资源约束识别等操作。当出现问题时，它会提供详细的错误信息和恢复建议，帮助用户快速定位问题并采取相应的措施。这些诊断功能可以大大缩短问题解决的时间，提高集群的稳定性和可靠性。

使用场景： 运维团队可以使用AI助手，通过自然语言查询集群的健康状态，例如“检查所有pod的健康状况”，并获取详细的诊断报告和修复建议。