Microshift MCP Server

MicroShift的MCP服务器

一种模型上下文协议（MCP）服务器，将MicroShift管理操作作为AI模型的标准化工具公开。

特性

• 智能执行：自动检测本地与远程执行以优化性能
• 服务管理：控制MicroShift服务（启动、停止、重新启动、状态）
• 日志检索：获取服务日志以进行故障排除
• Pod管理：列出并检查集群吊舱
• 配置管理：查看和更新MicroShift配置文件
• 多组件支持：处理微动、lvmd和ovn配置

快速开始

1.设置环境变量

export SSH_IP_ADDR="your-microshift-host"
export SSH_USER="microshift"
export SSH_CONFIG_FILE="~/.ssh/config"
export KUBECONFIG_PATH="/path/to/kubeconfig"

2.启动服务器

./start-mcp-server.sh

可用的MCP工具

• microshift_systemctl_commands(action) -控制MicroShift服务
• get_latest_microshift_service_logs(number_of_lines) -获取服务日志
• get_pods(namespace) -列出集群Pod
• run_microshift_commands(action) -运行MicroShift命令
• get_microshift_current_config() -获取当前MicroShift配置
• get_default_config_yaml(component) -获取微动、lvmd、lvms、ovn的默认配置
• get_microshift_observability_config() -获取当前可观察性配置
• get_microshift_custom_config() -从config.d目录获取自定义配置
• get_microshift_custom_manifests() -从manifests.d和manifests目录获取自定义清单
• override_microshift_config(component, override_config) -更新微动、lvmd、lvms、ovn的配置

文件

• mcp-server.py -使用FastMCP实现主服务器
• start-mcp-server.sh -带有自动设置功能的启动脚本
• requirements.txt -Python依赖关系
• mcp-server-vars.env -环境配置

智能执行

服务器会自动检测它是否与MicroShift在同一主机上运行：

• 本地执行：命令直接运行以获得更好的性能
• 远程执行：在其他计算机上运行时使用SSH

需求

• Python 3.11+
• 通过SSH访问MicroShift主机（用于远程操作）
• 有效的kubeconfig文件
• MicroShift主机上的Sudo权限