k8s-mcp-bilbilmyc 0.2.0

Kubernetes MCP server for LLM agents — 70 tools covering CRUD on workloads/services/storage/RBAC, logs/events, Prometheus queries, bulk ops with HMAC 2-step confirmation.

k8s-mcp

English version

面向 LLM Agent 的 Kubernetes MCP server。提供 70 个工具，覆盖 Pod / Deployment / StatefulSet / DaemonSet / Job / CronJob / Service / Ingress / ConfigMap / PVC / RBAC / NetworkPolicy 等资源的增删改查，加上日志 / 事件 / 节点运维 / top / rollout / wait / 批量 YAML apply / Prometheus 查询 / 健康巡检 / 主动推送。

设计目标：让日常 K8s 运维通过自然语言驱动（Claude Desktop、Cursor、 Cline、Cherry Studio…），用结构化 tool 调用替代 kubectl 文本解析。

包名说明：PyPI 上的名字是 k8s-mcp-bilbilmyc（k8s-mcp 已被另一个同类 项目占用）。import 仍是 k8s_mcp，CLI 仍是 k8s-mcp。详见 docs/publishing.md。

目录

• 安装
• 认证 — 三档
• MCP 客户端配置
• 安全守门
• 通知 webhook
• 文档索引
• 开发

安装

# 1) 装 CLI（一次）
uv tool install k8s-mcp-bilbilmyc

# 2) 验证
k8s-mcp --help

或者一次性跑（不装）：

uvx --from k8s-mcp-bilbilmyc k8s-mcp

从源码（开发模式）：

git clone https://github.com/bilbilmyc/k8s-mcp
cd k8s-mcp
uv sync
uv run k8s-mcp

默认读 ~/.kube/config，通过环境变量可覆盖（见 docs/env.md）。

认证 — 三档

自动检测，按以下优先级匹配：

模式 A — apiserver URL + token

远程 / CI / CD 场景下用，不能用 kubeconfig 时。

export K8S_MCP_API_SERVER=https://api.example.com:6443
export K8S_MCP_API_TOKEN=eyJhbGciOiJSUzI1NiIs...
export K8S_MCP_API_CA_CERT=/path/to/ca.crt   # 可选
export K8S_MCP_API_INSECURE=false            # 可选，跳过 TLS 校验（仅测试）

模式 B — kubeconfig

默认。读 KUBECONFIG 环境变量或 ~/.kube/config。

export KUBECONFIG=/path/to/kubeconfig         # 可选
export K8S_MCP_KUBE_CONTEXT=my-cluster        # 可选，覆盖 current-context

模式 C — in-cluster

检测到 /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token 时自动启用。 MCP server 作为 sidecar 跑在 pod 内时用。

MCP 客户端配置

推荐用 uv tool install 装好后，所有 Agent 都用同一个 command: k8s-mcp 入口， 跟源码在机器上的位置无关，升级也不用改 JSON。

{
  "mcpServers": {
    "k8s": {
      "command": "k8s-mcp",
      "env": {
        "K8S_MCP_LOG_LEVEL": "INFO"
      }
    }
  }
}

Claude Code 的注册方式：

claude mcp add-json k8s '{"command": "k8s-mcp", "env": {"K8S_MCP_LOG_LEVEL": "INFO"}}'

想用模式 A 就把 K8S_MCP_API_SERVER 和 K8S_MCP_API_TOKEN 加到 env 块里。模式 C 不需要任何 env——它读 pod 自己的 SA token。

还没装？ 把 command 改成 uvx，临时拉包跑：

{
  "mcpServers": {
    "k8s": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "k8s-mcp-bilbilmyc", "k8s-mcp"],
      "env": { "K8S_MCP_LOG_LEVEL": "INFO" }
    }
  }
}

重启 Agent，应该看到 "k8s" 下挂着 70 个工具。

完整环境变量清单见 docs/env.md。

安全守门

# 只读模式：所有写工具直接抛 PermissionError
export K8S_MCP_READ_ONLY=true

# 写操作的 namespace 白名单。读不受限制。
# 设置后，cluster-scoped 写入（无 namespace）一律拒绝。
export K8S_MCP_NAMESPACE_ALLOWLIST=default,app,prod

# 删除二次确认 token 的 HMAC 密钥。生产环境务必改！
export K8S_MCP_DELETE_TOKEN_SECRET=$(openssl rand -hex 32)

# token 有效期（秒），默认 300 = 5 分钟
export K8S_MCP_DELETE_TOKEN_TTL_SECONDS=300

通知 webhook

把 cluster_health_snapshot / get_certificate_expiry 这类只读结果主动推到 IM：

export K8S_MCP_NOTIFIERS='[
  {"name": "ops-feishu", "type": "feishu_card",
   "url": "https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/...",
   "cluster_label": "prod"},
  {"name": "oncall", "type": "slack",
   "url": "https://hooks.slack.com/services/...",
   "cluster_label": "prod"}
]'

每条 {name, type, url, cluster_label?}。type 支持 feishu（纯文本） / feishu_post（飞书富文本） / feishu_card（飞书交互卡片 — 生产推荐：header 颜色随 level 变化，每个 ## 章节 渲染成独立 lark_md 块）/ slack / wecom / generic，payload 拼装由 notify 工具按 type 处理，不需要 Agent 自己拼。cluster_label 加在卡片 header / 消息前缀上，方便一个 webhook 多集群复用。

文档索引

工具相关：

• docs/tools-reference.md — 70 工具完整目录（每条带签名）
• docs/tools.md — 重点工具 deep-dive + 流程（新会话协议 / 删除二次确认 / 批量三步 / Prometheus 桥接）

配置 / 架构：

• docs/env.md — 全部 K8S_MCP_* 环境变量
• docs/architecture.md — 源码目录 + 设计要点

用法 / 示例：

• docs/usage.md — Python 程序化调用（不开 MCP server）
• docs/examples.md — 13 个端到端对话片段

运维：

• docs/troubleshooting.md — dev 场景踩坑合集
• docs/publishing.md — PyPI 发版流程

全套目录：docs/README.md。

开发

uv sync
uv run pytest              # 416 个测试
uv run ruff check .        # lint
uv run k8s-mcp             # stdio 启动
uv build                   # 生成 dist/*.whl + .tar.gz

发版流程见 docs/publishing.md。完整设计文档见 PLAN.md。

后续计划（v2+）

• exec_pod（有状态，不适合 MCP stdio）
• 日志流式推送（同上）
• Helm / Kustomize 集成
• 多集群路由
• MCP HTTP / SSE 传输（v1 仅 stdio）
• Docker 镜像 / Helm Chart 发布
• CI + PyPI Trusted Publishing（v1 人工发版）