P5 MCP K8s

MCP:：K8s-Kubernetes的MCP服务器

面向AI助手的RBAC感知Kubernetes工具

](https://metacpan.org/release/MCP-K8s) 

MCP:：K8s提供了一种 主控程序 （模型上下文协议）服务器，允许像Claude这样的AI助手访问Kubernetes集群。

关键创新： 服务器通过RBAC动态发现连接的服务帐户可以做什么 并且仅将这些功能作为MCP工具公开。只读服务帐户获得只读工具；集群管理员获取一切。

快速开始

# Install
cpanm MCP::K8s

# Run (uses current kubeconfig context)
mcp-k8s

# Or with direct token authentication
MCP_K8S_TOKEN=$(kubectl create token my-sa) MCP_K8S_SERVER=https://my-cluster:6443 mcp-k8s

克劳德桌面版

增添 ~/.config/claude/claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes": {
      "command": "mcp-k8s",
      "env": {
        "MCP_K8S_CONTEXT": "my-cluster",
        "MCP_K8S_NAMESPACES": "default,production"
      }
    }
  }
}

克劳德代码

添加到您的项目 .mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "kubernetes": {
      "command": "mcp-k8s",
      "env": {
        "MCP_K8S_CONTEXT": "dev-cluster"
      }
    }
  }
}

运作原理

1. 连接 --通过直接令牌、集群服务帐户或kubeconfig进行身份验证
2. 发现 --提交 SelfSubjectRulesReview 发现每个命名空间的RBAC权限的请求
3. 注册 --创建具有反映实际权限的动态描述的MCP工具
4. 服务 --在stdio上运行MCP协议，检查每次工具调用的权限

MCP工具

为什么是10个通用工具而不是数百个？

Kubernetes有50多种内置资源类型和无限的CRD。而不是创建特定的工具(list_pods, get_deployment, delete_configmap…），MCP:：K8s使用通用工具 resource 参数——与相同的模式 kubectl get , kubectl delete 这使得MCP客户端可以管理工具数量，同时支持包括CRD在内的每种资源类型。

动态工具说明

工具描述包括基于RBAC的可用特定资源和命名空间。例如：

列出Kubernetes资源。可用：默认：Pod、部署、服务、配置映射；生产：Pod、服务

这告诉LLM它可以在不需要调用的情况下做什么 k8s_permissions 首先（尽管从全局来看应该如此）。

CRD支持

MCP:：K8s支持开箱即用的自定义资源定义（CRD）。资源复数是通过API服务器发现动态解决的，因此像Cilium这样的CRD CiliumNetworkPolicy 无需任何配置即可工作。

认证

MCP:：K8s支持三种身份验证方法，按顺序尝试：

集群内身份验证从以下位置读取服务帐户令牌 /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token 并自动使用集群内CA证书。

环境变量

RBAC设置

使用具有最小权限的专用ServiceAccount。示例清单包含在 examples/:

• readonly-serviceaccount.yaml --只读访问（推荐起点）
• deployer-serviceaccount.yaml --读取+部署/重启功能
• full-ops-serviceaccount.yaml --完全访问权限，机密除外

# Apply the readonly example
kubectl apply -f examples/readonly-serviceaccount.yaml

# Get a token
MCP_K8S_TOKEN=$(kubectl create token mcp-k8s-readonly -n mcp-k8s)
MCP_K8S_SERVER=https://$(kubectl config view -o jsonpath='{.clusters[0].cluster.server}')
mcp-k8s

RBAC是唯一的事实来源——如果服务帐户不应该有访问权限，就不要授予它。MCP:：K8s有 不 实现应用层权限过滤。

集群内部署

当在集群内将MCP:：K8s作为pod运行时，身份验证是自动的：

1. 安装服务帐户（例如，来自上述示例）
2. 集 MCP_K8S_NAMESPACES 如果需要（否则会从装载的SA命名空间自动发现）
3. 自动读取群集中令牌和CA证书

安全

• 服务器从其身份验证方法继承权限。使用具有最小RBAC的专用服务帐户进行AI访问。
• 所有工具调用都验证RBAC权限 之前 执行API调用。
• 如果服务帐户可以读取Secrets，LLM也可以。考虑排除 secrets 来自AI服务帐户角色。

Langertha Raider集成

构建一个自主的AI代理，使用 兰格塔：袭击者:

use IO::Async::Loop;
use Future::AsyncAwait;
use Net::Async::MCP;
use Langertha::Engine::Anthropic;
use Langertha::Raider;
use MCP::K8s;

my $k8s = MCP::K8s->new(namespaces => ['default', 'production']);

my $loop = IO::Async::Loop->new;
my $mcp = Net::Async::MCP->new(server => $k8s->server);
$loop->add($mcp);

async sub main {
  await $mcp->initialize;

  my $engine = Langertha::Engine::Anthropic->new(
    api_key     => $ENV{ANTHROPIC_API_KEY},
    model       => 'claude-sonnet-4-6',
    mcp_servers => [$mcp],
  );

  my $raider = Langertha::Raider->new(
    engine  => $engine,
    mission => 'You are a Kubernetes operations assistant. '
             . 'Always check permissions first, then help the user '
             . 'investigate and manage their cluster.',
  );

  my $r1 = await $raider->raid_f('What can I do on this cluster?');
  say $r1;

  # Follow-up raid — has context from the first
  my $r2 = await $raider->raid_f('List all pods and check for any issues.');
  say $r2;
}

main()->get;

突袭者在突袭中维护对话历史，因此LLM可以在后续交互中引用早期上下文（例如它发现的RBAC权限）。

现场演示

中包含一个可运行的演示脚本 examples/raider-configmap-demo.pl。它有一个AI创建、读取、更新和删除ConfigMap——完全无害：

LANGERTHA_ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... perl -Ilib examples/raider-configmap-demo.pl

AI决定调用哪些MCP工具，报告每个步骤，并在自己之后进行清理。有关详细信息和要求，请参阅脚本的POD。

依赖项

• 主控程序 --模型上下文协议服务器实现
• Kubernetes：REST -Kubernetes API客户端
• IO：K8s --类型化的Kubernetes资源对象
• 哞 --极简主义OOP

也可用作

MCP::Kubernetes --用于CPAN上可发现性的Alias模块。

作者

托斯滕·劳德苏斯

许可证

这是一个自由软件，其许可条款与Perl本身相同（艺术许可证2.0/GPL）。