mcp-k8s-eyeEsta servidor MCP conecta assistants de inteligencia artificial a su entorno de Kubernetes para que pueda ver, editar y diagnosticar recursos del clúster. Le permite verificar registros de contenedores, escalar aplicaciones y monitorear el sistema.

— (0)

Reseñado por Daniel Nikulshyn·Actualizado julio de 2026

Resumen

mcp-k8s-eye es una herramienta que conecta asistentes de inteligencia artificial a un entorno de Kubernetes, permitiendo a los usuarios ver, editar y diagnosticar recursos del clúster. Proporciona características para gestionar clústeres de Kubernetes, analizar el estado del workload y realizar operaciones como listado, obtención, creación, actualización y borrado de recursos. La herramienta también admite diagnósticos y monitoreo de varias recursos de Kubernetes, incluidos pods, despliegues, servicios y nodos.

Funciones clave

Conectar a un clúster de Kubernetes
Gestión de recursos de Kubernetes genericos
Habilidades de gestión de pods (exec, logs)
Gestión de despliegues (escalar)
Diagnósticos para varias recursos de Kubernetes
Monitoreo del uso de recursos de workload (CPU, memoria)

Precio

Modelo: Free
Categoría: Servidores MCP
Valoración: Aún sin reseñas

Casos de uso

Gestión de clúster

mcp-k8s-eye puede usarse para gestionar un clúster de Kubernetes, incluyendo listar, obtener, crear, actualizar y borrar recursos.

Diagnostico y resolución de problemas

La herramienta proporciona características de diagnóstico avanzados para varias recursos de Kubernetes, incluidos pods, despliegues, servicios y nodos, lo que facilita detectar e identifier problemas.

Pros y contras

Ventajas

Proporciona capacidades de gestión integral para clústeres de Kubernetes
Sostiene múltiples protocolos de transporte, incluyendo Stdio y SSE
Ofrece características de diagnósticos avanzados y monitoreo para varias recursos de Kubernetes

Contras

Requiere Go 1.23 o superior para construir y ejecutar
Necesita kubectl configurado para use

Reseñas

Inicia sesión para dejar una reseña.

Aún sin reseñas. ¡Sé el primero!

Preguntas y respuestas

Does mcp-k8s-eye provide monitoring of resource usage such as CPU and memory?

Yes, it offers diagnostics and monitoring of workload resource usage (CPU, memory) for pods, deployments, replica sets, stateful sets, daemon sets, as well as node and cluster capacity utilization.

Asked by Youssef El-Sayed · Sep 11, 2025

What transport protocols are available for communicating with mcp-k8s-eye?

The server supports multiple transport protocols, including standard I/O (Stdio) and Server‑Sent Events (SSE), allowing flexibility in how AI clients connect.

Asked by Thandiwe Dlamini · Aug 5, 2025

Can mcp-k8s-eye be used to automate scaling of deployments via an AI assistant?

Yes, the tool includes a deployment_scale operation that lets an AI assistant programmatically scale deployments in a namespace, in addition to listing, creating, updating, and deleting resources.

Asked by Hannah Goldberg · Jul 20, 2025

What Kubernetes versions does mcp-k8s-eye support and are there any runtime dependencies?

mcp-k8s-eye requires Go 1.23 or higher to build and run, and it needs a configured kubectl context to connect to your cluster. It works with any Kubernetes version that kubectl can manage.

Asked by Devin Walker · Jun 22, 2025