MCP For Argo Workflows

Argo工作流的MCP

MCP（模型上下文协议）服务器 Argo工作流程，使像Claude这样的人工智能助手能够通过标准化工具与Argo工作流进行交互。

此服务器基于Argo v4，并希望您的信号量、互斥量和时间表是多个列表。 在v3.5或更早版本中使用它可能意味着你需要就此与它争论。

什么是MCP？

这 模型上下文协议 是一个开放标准，允许人工智能助手与外部工具和数据源安全交互。该服务器将Argo工作流操作作为MCP工具公开，使AI助手能够：

• 提交和管理工作流
• 监控工作流状态和日志
• 管理工作流模板和cron工作流
• 查询和操作工作流档案
• 可视化工作流程图

特性

连接模式

• 直接Kubernetes API -使用kubeconfig直接连接到Kubernetes API。最适合本地开发或未部署Argo Server时。
• Argo服务器 --通过Argo Server连接以获得全功能支持，包括工作流归档操作、大型工作流支持和集中身份验证。

运输方式

• 标准 （默认）--适用于Claude Desktop和Cursor等本地客户端
• HTTP/SSE --用于远程客户端连接

支持的MCP客户端

• 克劳德桌面版
• 光标
• 克劳德代码 （克劳德的CLI）
• 任何兼容MCP的客户端

安装

下载预构建的二进制文件

从下载最新版本 页面。

# Linux (amd64)
curl -Lo mcp-for-argo-workflows https://github.com/pipekit/mcp-for-argo-workflows/releases/latest/download/mcp-for-argo-workflows-linux-amd64
chmod +x mcp-for-argo-workflows
sudo mv mcp-for-argo-workflows /usr/local/bin/

# macOS (Apple Silicon)
curl -Lo mcp-for-argo-workflows https://github.com/pipekit/mcp-for-argo-workflows/releases/latest/download/mcp-for-argo-workflows-darwin-arm64
chmod +x mcp-for-argo-workflows
sudo mv mcp-for-argo-workflows /usr/local/bin/

# macOS (Intel)
curl -Lo mcp-for-argo-workflows https://github.com/pipekit/mcp-for-argo-workflows/releases/latest/download/mcp-for-argo-workflows-darwin-amd64
chmod +x mcp-for-argo-workflows
sudo mv mcp-for-argo-workflows /usr/local/bin/

从源代码构建

# Clone the repository
git clone https://github.com/pipekit/mcp-for-argo-workflows.git
cd mcp-for-argo-workflows

# Build the binary
make build

# The binary is created at bin/mcp-for-argo-workflows

码头工人

docker pull ghcr.io/pipekit/mcp-for-argo-workflows:latest

# Run with kubeconfig mounted
docker run -v ~/.kube:/root/.kube ghcr.io/pipekit/mcp-for-argo-workflows:latest

快速开始

Claude桌面配置

将以下内容添加到您的Claude Desktop配置中(~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 在macOS或 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json 在Windows上）：

使用Direct Kubernetes API：

{
  "mcpServers": {
    "argo-workflows": {
      "command": "/usr/local/bin/mcp-for-argo-workflows",
      "args": ["--namespace", "argo"]
    }
  }
}

使用Argo服务器：

{
  "mcpServers": {
    "argo-workflows": {
      "command": "/usr/local/bin/mcp-for-argo-workflows",
      "args": [
        "--argo-server", "argo-server.argo:2746",
        "--namespace", "argo"
      ],
      "env": {
        "ARGO_TOKEN": "Bearer eyJhbGciOiJSUzI1NiIs..."
      }
    }
  }
}

Claude代码配置

添加到您的克劳德代码设置(~/.claude.json):

{
  "mcpServers": {
    "argo-workflows": {
      "command": "/usr/local/bin/mcp-for-argo-workflows",
      "args": ["--namespace", "argo"]
    }
  }
}

光标配置

添加到光标设置：

{
  "mcp.servers": {
    "argo-workflows": {
      "command": "/usr/local/bin/mcp-for-argo-workflows",
      "args": ["--namespace", "argo"]
    }
  }
}

配置

配置选项

优先： CLI标志>环境变量>默认值

示例配置

本地开发（直接K8s API）

# Uses your current kubeconfig context
mcp-for-argo-workflows --namespace argo

# Pin to a specific context (e.g. when KUBECONFIG merges several clusters)
mcp-for-argo-workflows --context eks-internal --namespace argo

# Multiple kubeconfig files, kubectl-style (':' on Unix)
KUBECONFIG=~/.kube/configs/eks.yaml:~/.kube/configs/k3d.yaml \
  mcp-for-argo-workflows --context k3d-pipeline-mono --namespace argo

启动时会记录活动上下文和集群，以便您确认 在运行任何工具之前，先将服务器绑定到集群。

具有令牌认证的Argo服务器

export ARGO_TOKEN="Bearer $(kubectl get secret -n argo argo-server-token -o jsonpath='{.data.token}' | base64 -d)"
mcp-for-argo-workflows \
  --argo-server argo-server.argo:2746 \
  --namespace argo

远程访问的HTTP传输

mcp-for-argo-workflows \
  --transport http \
  --http-addr :8080 \
  --namespace argo

端口转发Argo服务器

# In one terminal
kubectl port-forward svc/argo-server -n argo 2746:2746

# In another terminal
mcp-for-argo-workflows \
  --argo-server localhost:2746 \
  --argo-insecure-skip-verify \
  --namespace argo

反向代理后面的Argo服务器（例如nginx入口）

mcp-for-argo-workflows \
  --argo-server argo-workflows.example.com:443 \
  --argo-http1 \
  --argo-token "Bearer dummy" \
  --namespace argo

可用工具

工作流生命周期

流程控制

可视化

工作流模板

集群工作流模板

CronWorkflows

存档工作流（仅Argo服务器）

注： 当通过Argo服务器连接时， list_workflows 和 get_workflow 自动包括存档的工作流。不需要为存档的工作流提供单独的列表/获取工具。

节点操作

用法示例

提交工作流

询问Claude：“将此工作流提交到argo命名空间”

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow
metadata:
  generateName: hello-world-
spec:
  entrypoint: main
  templates:
  - name: main
    container:
      image: alpine:latest
      command: [echo, "Hello World"]

监控工作流

• “列出argo命名空间中所有正在运行的工作流”
• “显示工作流hello-world-bac123的日志”
• “等待工作流hello-world-bc123完成”
• “工作流hello-world-bac123的状态如何？”

流程控制

• “暂停工作流数据管道xyz”
• “恢复暂停的工作流”
• “从失败的工作流重试失败的工作流”
• “优雅地停止工作流”

可视化工作流程

• “显示工作流复合体dag-123的图表”
• “将此工作流YAML渲染为美人鱼图”
• “给我一个工作流程图的ASCII可视化”

管理模板

• “列出argo命名空间中的所有工作流模板”
• “根据此YAML创建工作流模板”
• “删除名为数据管道的工作流模板”

使用CronWorkflows

• “显示所有计划的工作流”
• “暂停每日备份cron工作流”
• “cron工作流夜间清理的时间表是什么？”

故障排除

连接问题

“创建Argo客户端失败”

• 验证你的kubeconfig是否有效： kubectl cluster-info
• 检查RBAC权限： kubectl auth can-i list workflows
• 对于Argo服务器，验证服务器是否可访问： curl https://argo-server.argo:2746/api/v1/info

工作流存在时“未找到工作流”

• 检查命名空间：工作流是命名空间范围的
• 验证标签选择器是否过滤

身份验证问题

Argo服务器出现“未经授权”错误

• 确保 ARGO_TOKEN 设置正确
• 代币可能会过期；必要时再生
• 检查令牌是否具有所需的RBAC权限

令牌生成：

# For service account token
kubectl create token argo-server -n argo

# Or from a secret
kubectl get secret -n argo argo-server-token -o jsonpath='{.data.token}' | base64 -d

TLS问题

“证书验证失败”

对于具有自签名证书的开发/测试：

mcp-for-argo-workflows --argo-insecure-skip-verify

警告： 不要用 --argo-insecure-skip-verify 在生产中。

反向代理/gRPC问题

nginx入口后出现“意外的内容类型text/html”或gRPC错误

当您的Argo服务器位于不支持gRPC的反向代理后面时（例如，没有gRPC后端协议的nginx入口），请使用HTTP/1.1模式：

mcp-for-argo-workflows --argo-http1 --argo-server argo.example.com:443

调试日志记录

服务器记录到stderr。有关详细输出，请检查MCP客户端日志中的stderr或手动运行：

mcp-for-argo-workflows --namespace argo 2>&1 | tee debug.log

贡献

欢迎投稿！请随时提交问题和拉取请求。

开发设置

# Clone the repository
git clone https://github.com/pipekit/mcp-for-argo-workflows.git
cd mcp-for-argo-workflows

# Install development tools
make tools

# Run all checks (fmt, vet, lint, test)
make all

# Run only tests
make test

# Run only linter
make lint

# Run E2E tests (requires Docker for testcontainers)
make test-e2e

代码风格

• 遵循标准Go惯例
• 使用 gofmt 和 goimports 用于格式化
• 通过 golangci-lint 检查

拉取请求流程

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支
3. 通过测试进行更改
4. 确保 make all 通过
5. 提交拉取请求

许可证

Apache许可证2.0-请参阅 许可证 了解详情。