당신은 Kubernetes (K8s) 배포 관리를 어려운 작업으로 느낀 적이 있나요? AI의 도움으로, 컨테이너를 효율적으로 관리하면서 제어 및 보안을 유지할 수 있습니다. 여기서 Kubernetes MCP 서버 (K8s MCP)가 등장합니다.
이 튜토리얼은 K8s MCP를 이해하고 사용하는 방법을 안내합니다. 이는 Model Context Protocol (MCP)을 구현하는 서버로, 귀하의 Kubernetes 클러스터와 상호작용하기 위해 특별히 설계되었습니다. 이는 작업 자동화, 통찰 얻기 및 AI 에이전트를 사용하여 배포를 관리하는 흥미로운 가능성을 열어줍니다. 지능형 클라우드 관리의 세계로 들어가 봅시다!
Kubernetes MCP 서버 (K8s MCP)란?
Kubernetes MCP 서버는 AI 기반 도구와 귀하의 Kubernetes 클러스터 간의 다리 역할을 합니다. 이는 AI가 귀하의 배포와 상호작용할 수 있는 안전하고 구조화된 방식으로 Model Context Protocol (MCP)을 구현합니다.
이렇게 생각해 보세요: Kubernetes는 귀하의 클라우드를 위한 운영 체제이고, K8s MCP는 AI가 그 운영 체제를 이해하고 관리할 수 있도록 하는 번역기입니다.
잠재적으로 신뢰할 수 없는 AI 모델에 클러스터를 직접 노출하는 대신, K8s MCP 서버는 게이트키퍼 역할을 하여 AI가 다음과 같은 작업을 수행할 수 있는 제어된 인터페이스를 제공합니다:
- 클러스터에서 사용 가능한 리소스 목록(pods, deployments, services 등).
- 특정 리소스에 대한 자세한 정보 받기.
- 배포를 관리하기 위해 명령 실행(규모 조정, 업데이트, 재시작 등).
이 모든 것은 적절한 권한 부여 및 감사와 함께 이루어져, 클러스터의 보안을 유지합니다.
Kubernetes MCP 서버 필수 사항
시작하기 전에 필요한 모든 것이 준비되어 있는지 확인합시다:
1. Kubernetes 클러스터: 실행 중인 Kubernetes 클러스터에 접근할 수 있어야 합니다. 이는 로컬 클러스터(Minikube 또는 Rancher Desktop 사용), 클라우드 기반 클러스터(AWS, Azure 또는 Google Cloud에서) 또는 그 외의 Kubernetes 환경일 수 있습니다.
2. kubectl 설치 및 구성: kubectl 명령줄 도구는 필수적으로 귀하의 Kubernetes 클러스터와 상호작용하는 데 필요합니다.
- kubectl이 설치되어 있고 여러분의 PATH(실행 가능한 프로그램이 검색되는 디렉토리 목록)에 포함되어 있는지 확인하세요.
- 유효한 kubeconfig 파일이 있어야 하며, 최소한 하나의 컨텍스트가 구성되어 있어야 합니다. 이 파일은 일반적으로 ~/.kube/config에 위치합니다.
- kubectl이 자격 증명 오류 없이 클러스터에 연결할 수 있는지 확인하세요. 표준 터미널에서 kubectl get pods 명령을 실행해 보세요. 이 명령이 실패하면 K8s MCP 서버도 연결에 실패합니다.
3. Node.js 및 Bun: 이 특정 K8s MCP 구현은 Node.js 및 Bun 패키지 관리자를 사용합니다. 두 가지 모두 설치되어 있는지 확인하세요.
4. Helm v3 (선택 사항): 서버에 Helm v3을 설치하고 구성해야 하지만, 사용되지 않을 수도 있습니다. 공식 웹사이트에서 다운로드할 수 있습니다 여기서.
설치 및 구성: K8s MCP 서버 설정하기
1. 저장소 복제:
터미널을 열고 다음 명령을 실행하세요:
git clone https://github.com/Flux159/mcp-server-kubernetes.git
cd mcp-server-kubernetes이 명령은 GitHub에서 코드를 다운로드하고 프로젝트 디렉토리로 이동합니다.
2. Bun을 사용하여 종속성 설치:
이 프로젝트에서는 빠른 JavaScript 런타임인 Bun을 패키지 관리자로 사용합니다. Bun이 설치되어 있는지 확인하고, 그 다음 이 명령을 실행하세요:
bun install이 명령은 package.json 파일을 읽고 프로젝트에 필요한 모든 종속성을 설치합니다.
3. K8s MCP 서버 실행:
bun run dev # 개발 및 파일 감시용이렇게 하면 K8s MCP 서버가 시작됩니다. 자동으로 현재 구성된 kubectl 컨텍스트에 연결됩니다. K8s 클러스터와의 연결이 작동하고 있는지 확인하세요. 아니라면 서버에 연결 문제 발생할 수 있습니다.
중요 참고사항: 서버가 현재 kubectl 컨텍스트에 자동으로 연결되므로, 프로젝트에 Helm 차트가 있는 경우 Helm이 올바르게 구성되어 있는지 확인해야 합니다.
4. MCP 검사기를 사용한 로컬 테스트:
K8s MCP 서버의 빠른 테스트를 위해 Model Context Protocol Inspector (@modelcontextprotocol/inspector)를 사용하는 것이 좋습니다. 이 도구는 MCP 서버의 기능을 시각화하고 상호작용하는 데 도움을 줍니다.
npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js터미널의 화면 지침에 따라 브라우저에서 검사기 링크에 액세스하세요. 이를 통해 사용 가능한 MCP 리소스를 탐색하고 명령을 테스트할 수 있습니다.
Claude Desktop과 함께 K8s MCP 서버 로컬 테스트
이 K8s MCP를 Claude Desktop(또는 다른 AI 도구)과 통합하려면 Claude가 서버와 통신하도록 구성해야 합니다.
- Claude Desktop 구성 찾기:
Claude Desktop 설정에서 "claude_desktop_config.json" 파일을 찾으십시오(보통 개발자 또는 고급 섹션에 있습니다).
2. MCP 서버 구성 추가:
"claude_desktop_config.json" 파일의 MCP 서버 섹션에 새 항목을 추가하십시오:
{
"mcpServers": {
"k8s-mcp": { // 설명적인 이름 선택 가능
"command": "node",
"args": ["/path/to/your/mcp-server-kubernetes/dist/index.js"]
}
}
}중요: "/path/to/your/mcp-server-kubernetes/dist/index.js"를 클론된 저장소의 "dist/index.js" 파일의 실제 절대 경로로 교체하세요.
3. Claude Desktop으로 테스트:
Claude Desktop을 재시작하십시오. 이제 자연어 명령을 사용하여 Claude를 통해 귀하의 Kubernetes 클러스터와 상호작용할 수 있어야 합니다. Claude에게 pods 목록을 요청하거나 테스트 배포를 생성해 보세요. 서버와의 연결이 작동하는지 확인할 수 있습니다. 이러한 작동이 가능하면 나머지도 잘 작동할 것이라고 확신할 수 있습니다.
예제 1: "기본 네임스페이스에서 pods를 나열해 줄 수 있나요?"
예제 2: "기본 네임스페이스에서 nginx pod를 생성하고 이름을 nginx-pod로 지정해 줄 수 있나요?"
예제 3: "nginx pod를 삭제해 줄 수 있나요?"
보안 고려사항: 클러스터 보호하기
AI와 귀하의 Kubernetes 클러스터를 통합할 때 보안은 가장 중요합니다.
- 기능 및 범위 확인: AI가 클러스터의 중요한 측면을 관리하도록 신뢰하기 전에, 실제로 수행할 수 있는 작업을 조심스럽게 확인하세요. kubectl 컨텍스트 또는 서비스 계정과 관련된 권한을 이해하십시오.
결론
이제 AI를 사용하여 귀하의 Kubernetes 클러스터와 상호작용하는 가능성을 탐구하기 위한 첫 단계를 밟으셨습니다! K8s MCP 서버를 설정함으로써, AI 도구가 관리에 도움을 주고 통찰을 제공할 수 있는 길을 열었습니다. 보안에 주의하고, AI에 중요한 작업을 맡기기 전에 기능을 신중하게 검증하시기 바랍니다.
