Cloud Native MCP Server on 云原生 MCP 服务器

Kubernetes 服务

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Kubernetes 服务#

Kubernetes 服务提供全面的容器编排和资源管理功能，包含 28 个专门的工具来管理您的 Kubernetes 集群。

概述#

Cloud Native MCP Server 中的 Kubernetes 服务使 AI 助手能够高效地管理 Kubernetes 资源。它提供用于部署、服务、配置映射、密钥和其他核心 Kubernetes 资源的工具。

主要功能#

### 🔧 部署管理对 Kubernetes 部署进行完全控制，包括创建、更新、扩缩容和删除操作。

### 🗂️ 资源管理管理所有 Kubernetes 资源，包括 Pod、服务、配置映射、密钥和持久卷。

### 📊 监控获取集群中 Pod、节点和资源使用情况的详细信息。

### 🔐 安全管理密钥、RBAC 配置和其他安全相关的 Kubernetes 资源。

可用工具 (28)#

Pod 管理#

kubernetes-get-pods: 获取命名空间中 Pod 的详细信息
kubernetes-list-pods: 列出命名空间中的所有 Pod
kubernetes-get-pod: 获取特定 Pod 详情
kubernetes-delete-pod: 删除特定 Pod
kubernetes-get-pod-logs: 获取 Pod 的日志
kubernetes-get-pod-events: 获取与 Pod 相关的事件

部署管理#

kubernetes-list-deployments: 列出命名空间中的所有部署
kubernetes-get-deployment: 获取特定部署详情
kubernetes-create-deployment: 创建新部署
kubernetes-update-deployment: 更新现有部署
kubernetes-delete-deployment: 删除部署
kubernetes-scale-deployment: 扩缩容部署
kubernetes-restart-deployment: 重启部署

服务管理#

kubernetes-list-services: 列出命名空间中的所有服务
kubernetes-get-service: 获取特定服务详情
kubernetes-create-service: 创建新服务
kubernetes-update-service: 更新现有服务
kubernetes-delete-service: 删除服务

配置管理#

kubernetes-list-configmaps: 列出命名空间中的所有配置映射
kubernetes-get-configmap: 获取特定配置映射详情
kubernetes-create-configmap: 创建新配置映射
kubernetes-update-configmap: 更新现有配置映射
kubernetes-delete-configmap: 删除配置映射
kubernetes-list-secrets: 列出命名空间中的所有密钥
kubernetes-get-secret: 获取特定密钥详情
kubernetes-create-secret: 创建新密钥
kubernetes-update-secret: 更新现有密钥
kubernetes-delete-secret: 删除密钥

快速示例#

列出 default 命名空间中的所有 Pod#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "kubernetes-list-pods",
 "arguments": {
 "namespace": "default"
 }
 }
}

获取特定部署详情#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "kubernetes-get-deployment",
 "arguments": {
 "name": "my-app",
 "namespace": "production"
 }
 }
}

创建新配置映射#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "kubernetes-create-configmap",
 "arguments": {
 "name": "app-config",
 "namespace": "default",
 "data": {
 "config.json": "{\"debug\": true, \"port\": 8080}"
 }
 }
 }
}

最佳实践#

在使用 Kubernetes 资源时始终指定命名空间
有效使用标签和注解进行资源组织
实施适当的 RBAC 策略以确保安全
监控资源使用情况以优化集群性能
定期备份关键配置

下一步#

Helm 服务用于包管理
配置指南了解详细设置
安全最佳实践保护您的集群

Helm 服务

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Helm 服务#

Helm 服务提供全面的包管理和部署功能，包含 31 个工具来管理 Helm 图表、发布和仓库。

概述#

Cloud Native MCP Server 中的 Helm 服务使 AI 助手能够高效地管理 Helm 图表和发布。它提供用于图表安装、升级、回滚和仓库管理的工具。

主要功能#

### 📦 图表管理对 Helm 图表进行完全控制，包括安装、升级和卸载发布。

### 🗄️ 仓库管理使用工具管理 Helm 图表仓库，包括添加、更新和搜索图表。

### 🔄 发布管理使用回滚、历史记录和状态检查功能处理 Helm 发布。

### ⚙️ 配置有效管理图表值、配置和依赖关系。

可用工具 (31)#

图表管理#

helm-list-releases: 列出所有命名空间中的所有发布
helm-install-chart: 安装图表
helm-upgrade-release: 升级发布
helm-uninstall-release: 卸载发布
helm-get-release: 获取发布信息
helm-rollback-release: 回滚发布
helm-get-history: 获取发布历史
helm-search-repo: 在仓库中搜索图表
helm-add-repo: 添加图表仓库
helm-update-repo: 更新图表仓库
helm-repo-list: 列出图表仓库
helm-get-values: 获取发布的值
helm-template: 在本地生成图表模板
helm-package: 将图表目录打包成图表归档
helm-pull: 从仓库下载图表
helm-push: 将图表推送到注册表

图表信息#

helm-get-chart: 获取图表信息
helm-create: 创建新图表
helm-dependency-build: 构建图表依赖关系
helm-dependency-update: 更新图表依赖关系
helm-lint: 检查图表可能存在的问题
helm-test: 为发布运行测试
helm-status: 显示发布的状态
helm-history: 显示发布的历史记录
helm-get-manifest: 显示发布的清单
helm-get-notes: 显示发布的注释
helm-get-hooks: 显示发布的钩子
helm-get-all: 获取发布的所有资源
helm-verify: 验证图表的来源
helm-show-chart: 显示图表信息
helm-show-readme: 显示图表的 README

快速示例#

安装图表#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "helm-install-chart",
 "arguments": {
 "chart": "nginx-ingress",
 "repo": "https://kubernetes.github.io/ingress-nginx",
 "release": "my-nginx",
 "namespace": "ingress-nginx"
 }
 }
}

升级发布#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "helm-upgrade-release",
 "arguments": {
 "release": "my-nginx",
 "chart": "nginx-ingress",
 "repo": "https://kubernetes.github.io/ingress-nginx",
 "set_values": {
 "controller.replicaCount": 3
 }
 }
 }
}

列出所有发布#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "helm-list-releases",
 "arguments": {}
 }
}

最佳实践#

安装 Helm 图表时始终指定命名空间
为复杂配置使用值文件
定期更新图表仓库
监控发布历史以备回滚功能
在安装前使用检查工具验证图表

下一步#

Kubernetes 服务了解核心编排
配置指南了解详细设置
部署最佳实践了解生产部署

Grafana 服务

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Grafana 服务#

Grafana 服务提供全面的可视化、监控仪表板和告警功能，包含 36 个工具来创建和管理 Grafana 资源。

概述#

Cloud Native MCP Server 中的 Grafana 服务使 AI 助手能够高效地管理 Grafana 仪表板、数据源、警报和其他监控资源。它提供用于仪表板创建、可视化管理和警报配置的工具。

主要功能#

### 📊 仪表板管理对 Grafana 仪表板进行完全控制，包括创建、更新和共享。

### 🗂️ 数据源管理使用工具管理 Grafana 数据源，包括配置和测试。

### ⚠️ 警报管理使用配置和监控工具处理 Grafana 警报和警报规则。

### 📈 可视化有效创建和管理 Grafana 可视化和面板。

可用工具 (36)#

仪表板管理#

grafana-get-dashboards: 获取所有仪表板
grafana-get-dashboard: 获取特定仪表板
grafana-create-dashboard: 创建新仪表板
grafana-update-dashboard: 更新现有仪表板
grafana-delete-dashboard: 删除仪表板
grafana-get-folders: 获取所有文件夹
grafana-create-folder: 创建新文件夹
grafana-update-folder: 更新现有文件夹
grafana-delete-folder: 删除文件夹

数据源管理#

grafana-get-datasources: 获取所有数据源
grafana-create-datasource: 创建新数据源
grafana-update-datasource: 更新现有数据源
grafana-delete-datasource: 删除数据源
grafana-test-datasource: 测试数据源连接

警报管理#

grafana-get-alerts: 获取所有警报
grafana-get-alert: 获取特定警报
grafana-create-alert: 创建新警报
grafana-update-alert: 更新现有警报
grafana-delete-alert: 删除警报
grafana-get-alert-rules: 获取警报规则
grafana-get-alert-notifications: 获取警报通知通道

用户和组织管理#

grafana-get-users: 获取所有用户
grafana-create-user: 创建新用户
grafana-update-user: 更新现有用户
grafana-delete-user: 删除用户
grafana-get-orgs: 获取所有组织
grafana-create-org: 创建新组织
grafana-update-org: 更新现有组织
grafana-delete-org: 删除组织
grafana-get-teams: 获取所有团队
grafana-create-team: 创建新团队
grafana-update-team: 更新现有团队
grafana-delete-team: 删除团队

插件和配置管理#

grafana-get-plugins: 获取所有插件
grafana-install-plugin: 安装插件
grafana-uninstall-plugin: 卸载插件
grafana-get-annotations: 获取注释
grafana-create-annotation: 创建注释
grafana-get-snapshots: 获取快照

快速示例#

创建新仪表板#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "grafana-create-dashboard",
 "arguments": {
 "dashboard": {
 "title": "我的应用程序仪表板",
 "panels": [
 {
 "id": 1,
 "title": "每秒请求数",
 "type": "graph",
 "targets": [
 {
 "expr": "rate(http_requests_total[5m])"
 }
 ]
 }
 ]
 }
 }
 }
}

获取所有仪表板#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "grafana-get-dashboards",
 "arguments": {}
 }
}

添加数据源#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "grafana-create-datasource",
 "arguments": {
 "name": "Prometheus",
 "type": "prometheus",
 "url": "http://prometheus:9090",
 "access": "proxy"
 }
 }
}

最佳实践#

按应用程序或团队在文件夹中组织仪表板
为仪表板和面板使用一致的命名约定
配置适当的警报阈值和通知通道
根据不断变化的需求定期审查和更新仪表板
实施适当的用户权限和访问控制

下一步#

Prometheus 服务了解指标收集
监控指南了解详细设置
告警最佳实践了解有效告警

Prometheus 服务

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Prometheus 服务#

Prometheus 服务提供全面的指标收集、查询和监控功能，包含 20 个工具来管理 Prometheus 资源。

概述#

Cloud Native MCP Server 中的 Prometheus 服务使 AI 助手能够高效地查询和管理 Prometheus 指标。它提供用于指标查询、警报管理和配置管理的工具。

主要功能#

### 📈 指标查询使用 PromQL 对 Prometheus 指标进行强大的查询功能。

### ⚠️ 警报管理有效管理 Prometheus 警报和警报规则。

### 🛠️ 配置处理 Prometheus 配置和运行时信息。

### 📊 监控从 Prometheus 访问详细的监控数据和统计信息。

可用工具 (20)#

查询执行#

prometheus-query: 执行即时查询
prometheus-query-range: 执行范围查询
prometheus-query-exemplars: 查询示例数据

元数据查询#

prometheus-label-names: 获取标签名称
prometheus-label-values: 获取标签值
prometheus-series: 获取时间序列
prometheus-metadata: 获取元数据

目标管理#

prometheus-get-targets: 获取目标列表
prometheus-get-target-metadata: 获取目标元数据

规则和警报管理#

prometheus-get-rules: 获取规则列表
prometheus-get-alerts: 获取警报列表
prometheus-get-alert-managers: 获取 Alertmanager 实例

配置管理#

prometheus-get-config: 获取配置信息
prometheus-get-flags: 获取启动参数

状态查询#

prometheus-get-status: 获取状态信息
prometheus-get-build-info: 获取构建信息
prometheus-get-runtime-info: 获取运行时信息

TSDB 操作#

prometheus-get-tsdb-status: 获取 TSDB 状态
prometheus-get-tsdb-heatmap: 获取 TSDB 热力图

快速示例#

查询过去 5 分钟的指标#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "prometheus-query-range",
 "arguments": {
 "query": "up",
 "start": "5 minutes ago",
 "end": "now",
 "step": "30s"
 }
 }
}

获取所有目标#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "prometheus-get-targets",
 "arguments": {}
 }
}

查询特定指标#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "prometheus-query",
 "arguments": {
 "query": "rate(http_requests_total[5m])"
 }
 }
}

最佳实践#

使用适当的查询范围以避免性能问题
定期审查和优化 PromQL 查询
监控目标健康状况和可用性
为预聚合指标配置适当的记录规则
设置具有适当阈值的适当警报规则

下一步#

Grafana 服务了解可视化
监控指南了解详细设置
性能优化了解查询优化

Kibana 服务

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Kibana 服务#

Kibana 服务提供全面的日志分析、可视化和数据探索功能，包含 52 个工具来管理 Kibana 资源。

概述#

Cloud Native MCP Server 中的 Kibana 服务使 AI 助手能够高效地管理 Kibana 仪表板、可视化和日志数据。它提供用于日志分析、数据可视化和 Elasticsearch 集成的工具。

主要功能#

### 🔍 日志分析使用 Elasticsearch 集成的强大日志分析和搜索功能。

### 📊 数据可视化创建和管理 Kibana 仪表板和可视化。

### 🗂️ 对象管理处理 Kibana 保存的对象，包括搜索、可视化和仪表板。

### 🌐 Elasticsearch 集成与 Elasticsearch 无缝集成以进行数据索引和检索。

可用工具 (52)#

索引管理#

kibana-get-indices: 获取所有索引
kibana-create-index: 创建新索引
kibana-delete-index: 删除索引
kibana-get-index-patterns: 获取所有索引模式
kibana-create-index-pattern: 创建新索引模式
kibana-delete-index-pattern: 删除索引模式

可视化管理#

kibana-get-visualizations: 获取所有可视化
kibana-create-visualization: 创建新可视化
kibana-update-visualization: 更新可视化
kibana-delete-visualization: 删除可视化

仪表板管理#

kibana-get-dashboards: 获取所有仪表板
kibana-create-dashboard: 创建新仪表板
kibana-update-dashboard: 更新仪表板
kibana-delete-dashboard: 删除仪表板

搜索管理#

kibana-get-searches: 获取所有保存的搜索
kibana-create-search: 创建新保存的搜索
kibana-update-search: 更新保存的搜索
kibana-delete-search: 删除保存的搜索

对象管理#

kibana-get-objects: 获取所有保存的对象
kibana-create-object: 创建新保存的对象
kibana-update-object: 更新保存的对象
kibana-delete-object: 删除保存的对象

用户管理#

kibana-get-users: 获取所有用户
kibana-create-user: 创建新用户
kibana-update-user: 更新用户
kibana-delete-user: 删除用户

角色管理#

kibana-get-roles: 获取所有角色
kibana-create-role: 创建新角色
kibana-update-role: 更新角色
kibana-delete-role: 删除角色

空间管理#

kibana-get-spaces: 获取所有空间
kibana-create-space: 创建新空间
kibana-update-space: 更新空间
kibana-delete-space: 删除空间

API 密钥管理#

kibana-get-api-keys: 获取所有 API 密钥
kibana-create-api-key: 创建新 API 密钥
kibana-delete-api-key: 删除 API 密钥

系统信息#

kibana-get-status: 获取 Kibana 状态
kibana-get-info: 获取 Kibana 信息
kibana-get-config: 获取 Kibana 配置
kibana-get-plugins: 获取已安装的插件
kibana-get-license: 获取许可证信息
kibana-get-features: 获取功能标志
kibana-get-telemetry: 获取遥测设置
kibana-update-telemetry: 更新遥测设置

导入/导出#

kibana-get-saved-objects: 按类型获取保存的对象
kibana-export-objects: 导出保存的对象
kibana-import-objects: 导入保存的对象
kibana-get-maps: 获取地图保存的对象
kibana-get-cases: 获取案例保存的对象

快速示例#

创建新索引模式#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "kibana-create-index-pattern",
 "arguments": {
 "id": "my-app-logs-*",
 "title": "my-app-logs-*",
 "timeFieldName": "@timestamp"
 }
 }
}

搜索文档#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "kibana-get-searches",
 "arguments": {}
 }
 }
}

获取 Kibana 状态#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "kibana-get-status",
 "arguments": {}
 }
}

最佳实践#

使用适当的索引模式进行高效日志搜索
定期审查和优化可视化性能
使用角色和空间实施适当的访问控制
监控集群健康状况和资源使用情况
使用保存的搜索来访问频繁访问的数据模式

下一步#

Elasticsearch 服务了解索引
日志分析指南了解详细设置
可视化最佳实践了解有效仪表板

Elasticsearch 服务

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Elasticsearch 服务#

Elasticsearch 服务提供全面的日志存储、搜索和数据索引功能，包含 14 个工具来管理 Elasticsearch 资源。

概述#

Cloud Native MCP Server 中的 Elasticsearch 服务使 AI 助手能够高效地管理 Elasticsearch 索引、文档和集群。它提供用于索引、搜索和集群管理的工具。

主要功能#

### 🔍 高级搜索强大的全文搜索和分析功能。

### 🗂️ 索引管理对 Elasticsearch 索引和映射进行完全控制。

### 📦 文档管理处理文档索引、检索和批量操作。

### 🖥️ 集群管理监控和管理 Elasticsearch 集群健康状况和性能。

可用工具 (14)#

索引管理#

elasticsearch-get-indices: 获取所有索引
elasticsearch-create-index: 创建新索引
elasticsearch-delete-index: 删除索引
elasticsearch-get-index-settings: 获取索引设置
elasticsearch-update-index-settings: 更新索引设置
elasticsearch-get-mappings: 获取索引映射
elasticsearch-update-mappings: 更新索引映射

文档操作#

elasticsearch-index-document: 索引文档
elasticsearch-get-document: 获取文档
elasticsearch-search: 搜索文档
elasticsearch-delete-document: 删除文档

集群管理#

elasticsearch-get-cluster-info: 获取集群信息
elasticsearch-get-cluster-health: 获取集群健康状况
elasticsearch-get-nodes: 获取集群节点

快速示例#

索引文档#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "elasticsearch-index-document",
 "arguments": {
 "index": "my-app-logs",
 "id": "1",
 "document": {
 "timestamp": "2023-10-01T12:00:00Z",
 "level": "info",
 "message": "应用程序启动成功"
 }
 }
 }
}

搜索文档#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "elasticsearch-search",
 "arguments": {
 "index": "my-app-logs",
 "query": {
 "match": {
 "level": "error"
 }
 }
 }
 }
}

获取集群健康状况#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "elasticsearch-get-cluster-health",
 "arguments": {}
 }
}

最佳实践#

使用适当的索引映射以实现高效搜索
定期优化索引以提高性能
监控集群健康状况和资源使用情况
实施适当的索引生命周期管理
使用批量操作以实现高效数据摄取

下一步#

Kibana 服务了解可视化
日志管理指南了解详细设置
搜索优化了解查询性能

Alertmanager 服务

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Alertmanager 服务#

Alertmanager 服务提供全面的警报规则管理和通知功能，包含 15 个工具来管理警报资源。

概述#

Cloud Native MCP Server 中的 Alertmanager 服务使 AI 助手能够高效地管理 Prometheus 警报、静默和通知路由。它提供用于警报管理、静默和配置的工具。

主要功能#

### ⚠️ 警报管理对 Prometheus 警报和警报组进行完全控制。

### 🔕 静默管理使用精确的时间和匹配规则管理警报静默。

### 📮 通知路由配置通知路由和接收器以传递警报。

### ⚙️ 配置管理 Alertmanager 配置和状态信息。

可用工具 (15)#

警报管理#

alertmanager-get-alerts: 获取所有警报
alertmanager-get-alert: 获取特定警报
alertmanager-get-alert-groups: 获取警报组
alertmanager-get-receivers: 获取所有接收器

静默管理#

alertmanager-get-silences: 获取所有静默
alertmanager-create-silence: 创建新静默
alertmanager-delete-silence: 删除静默
alertmanager-get-alertmanagers: 获取 Alertmanager 实例

配置和状态#

alertmanager-get-config: 获取 Alertmanager 配置
alertmanager-get-status: 获取 Alertmanager 状态
alertmanager-get-metrics: 获取 Alertmanager 指标
alertmanager-get-templates: 获取通知模板
alertmanager-get-starttime: 获取 Alertmanager 启动时间
alertmanager-get-version: 获取 Alertmanager 版本
alertmanager-get-flags: 获取 Alertmanager 标志值

快速示例#

为高 CPU 警报创建静默#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "alertmanager-create-silence",
 "arguments": {
 "matcher": {
 "name": "alertname",
 "value": "HighCPUUsage",
 "isRegex": false
 },
 "startsAt": "2023-10-01T10:00:00Z",
 "endsAt": "2023-10-01T12:00:00Z",
 "createdBy": "admin",
 "comment": "计划维护窗口"
 }
 }
}

获取所有活动警报#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "alertmanager-get-alerts",
 "arguments": {}
 }
}

获取 Alertmanager 配置#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "alertmanager-get-config",
 "arguments": {}
 }
}

最佳实践#

使用精确匹配器进行有效静默
定期审查活动警报和静默
配置适当的通知路由和分组
监控 Alertmanager 性能和健康状况
为关键警报实施适当的升级策略

下一步#

Prometheus 服务了解指标
警报指南了解详细设置
通知配置了解路由规则

Jaeger 服务

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Jaeger 服务#

Jaeger 服务提供全面的分布式追踪和性能分析功能，包含 8 个工具来管理追踪资源。

概述#

Cloud Native MCP Server 中的 Jaeger 服务使 AI 助手能够高效地分析分布式追踪、服务依赖和性能指标。它提供用于追踪查询、依赖分析和性能监控的工具。

主要功能#

### 📍 追踪分析跨微服务查询和分析分布式追踪。

### 🔗 依赖映射可视化服务依赖关系和调用图。

### ⚡ 性能监控分析性能瓶颈和延迟模式。

### 📊 指标收集收集和分析追踪指标和统计信息。

可用工具 (8)#

追踪管理#

jaeger-get-traces: 按查询获取追踪
jaeger-get-trace: 获取特定追踪
jaeger-search-traces: 使用过滤器搜索追踪

服务和操作分析#

jaeger-get-services: 获取所有服务
jaeger-get-service-operations: 获取服务的操作
jaeger-get-operations: 获取所有操作

依赖关系和指标#

jaeger-get-dependencies: 获取服务依赖关系
jaeger-get-metrics: 获取追踪指标

快速示例#

获取特定服务的追踪#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "jaeger-get-traces",
 "arguments": {
 "service": "my-app",
 "limit": 100
 }
 }
}

获取服务依赖关系#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "jaeger-get-dependencies",
 "arguments": {
 "service": "my-app",
 "start": "1 hour ago"
 }
 }
}

获取所有服务#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "jaeger-get-services",
 "arguments": {}
 }
}

最佳实践#

实施适当的追踪头传播
使用适当的采样策略以提高性能
定期分析追踪以发现性能瓶颈
监控服务依赖关系以了解架构变化
基于追踪指标和异常设置警报

下一步#

OpenTelemetry 服务了解指标和日志
追踪指南了解详细设置
性能分析了解优化

OpenTelemetry 服务

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

OpenTelemetry 服务#

OpenTelemetry 服务提供全面的指标、追踪和日志收集与分析功能，包含 9 个工具来管理可观测性资源。

概述#

Cloud Native MCP Server 中的 OpenTelemetry 服务使 AI 助手能够高效地从应用程序和基础设施收集和分析遥测数据。它提供用于指标收集、追踪分析和日志聚合的工具。

主要功能#

### 📊 指标收集收集和分析应用程序和基础设施指标。

### 📍 追踪分析分布式追踪与性能洞察。

### 📝 日志聚合统一日志收集和分析。

### 🛠️ 配置管理 OpenTelemetry 收集器配置和状态。

可用工具 (9)#

指标管理#

otel-get-metrics: 从 OpenTelemetry 收集器获取指标
otel-get-metric-data: 获取指标数据
otel-list-metric-streams: 列出指标流
otel-get-metrics-schema: 获取指标模式

追踪管理#

otel-get-traces: 从 OpenTelemetry 收集器获取追踪
otel-search-traces: 搜索追踪
otel-get-traces-schema: 获取追踪模式

日志和配置管理#

otel-get-logs: 从 OpenTelemetry 收集器获取日志
otel-get-logs-schema: 获取日志模式

系统信息#

otel-get-status: 获取 OpenTelemetry 收集器状态
otel-get-config: 获取 OpenTelemetry 收集器配置
otel-get-health: 获取 OpenTelemetry 收集器健康状况
otel-get-versions: 获取 OpenTelemetry 组件版本

快速示例#

从收集器获取指标#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "otel-get-metrics",
 "arguments": {
 "metric_name": "http_requests_total",
 "start_time": "1 hour ago",
 "end_time": "now"
 }
 }
}

获取特定服务的追踪#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "otel-get-traces",
 "arguments": {
 "service_name": "my-app",
 "limit": 50
 }
 }
}

获取收集器配置#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "otel-get-config",
 "arguments": {}
 }
}

最佳实践#

实施适当的资源属性以实现有效过滤
为追踪使用适当的采样策略
配置适当的指标收集间隔
监控收集器健康状况和资源使用情况
基于遥测数据模式设置警报

下一步#

Jaeger 服务了解详细追踪
可观测性指南了解详细设置
指标最佳实践了解收集策略

Kubernetes 部署

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Kubernetes 部署#

本指南描述如何在 Kubernetes 集群中部署 Cloud Native MCP Server。

前提条件#

已配置的 Kubernetes 集群
kubectl 已安装并配置
适当的集群权限

基本部署#

Deployment#

创建部署清单：

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apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
 name: cloud-native-mcp-server
 namespace: default
spec:
 replicas: 1
 selector:
 matchLabels:
 app: cloud-native-mcp-server
 template:
 metadata:
 labels:
 app: cloud-native-mcp-server
 spec:
 serviceAccountName: cloud-native-mcp-server
 containers:
 - name: cloud-native-mcp-server
 image: mahmutabi/cloud-native-mcp-server:latest
 ports:
 - containerPort: 8080
 env:
 - name: MCP_MODE
 value: "sse"
 - name: MCP_ADDR
 value: "0.0.0.0:8080"
 - name: MCP_LOG_LEVEL
 value: "info"
 volumeMounts:
 - name: kubeconfig
 mountPath: /root/.kube
 readOnly: true
 resources:
 requests:
 memory: "256Mi"
 cpu: "250m"
 limits:
 memory: "512Mi"
 cpu: "500m"
 livenessProbe:
 httpGet:
 path: /health
 port: 8080
 initialDelaySeconds: 30
 periodSeconds: 10
 readinessProbe:
 httpGet:
 path: /health
 port: 8080
 initialDelaySeconds: 5
 periodSeconds: 5
 volumes:
 - name: kubeconfig
 configMap:
 name: kubeconfig

ServiceAccount 和 RBAC#

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apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
 name: cloud-native-mcp-server
 namespace: default
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
 name: cloud-native-mcp-server
rules:
- apiGroups: ["*"]
 resources: ["*"]
 verbs: ["get", "list", "watch", "describe"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
 name: cloud-native-mcp-server
roleRef:
 apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
 kind: ClusterRole
 name: cloud-native-mcp-server
subjects:
- kind: ServiceAccount
 name: cloud-native-mcp-server
 namespace: default

Service#

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apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
 name: cloud-native-mcp-server
 namespace: default
spec:
 type: ClusterIP
 ports:
 - port: 8080
 targetPort: 8080
 protocol: TCP
 selector:
 app: cloud-native-mcp-server

Ingress#

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apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
 name: cloud-native-mcp-server
 namespace: default
 annotations:
 nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /
spec:
 rules:
 - host: k8s-mcp.example.com
 http:
 paths:
 - path: /
 pathType: Prefix
 backend:
 service:
 name: cloud-native-mcp-server
 port:
 number: 8080

部署步骤#

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# 应用所有清单
kubectl apply -f deploy/kubernetes/

# 验证部署
kubectl get pods -l app=cloud-native-mcp-server
kubectl logs -l app=cloud-native-mcp-server

# 测试连接
kubectl port-forward svc/cloud-native-mcp-server 8080:8080
curl http://localhost:8080/health

高可用配置#

多副本部署#

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apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
 name: cloud-native-mcp-server
spec:
 replicas: 3
 # ... 其他配置

自动扩缩容#

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apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
 name: cloud-native-mcp-server
spec:
 scaleTargetRef:
 apiVersion: apps/v1
 kind: Deployment
 name: cloud-native-mcp-server
 minReplicas: 3
 maxReplicas: 10
 metrics:
 - type: Resource
 resource:
 name: cpu
 target:
 type: Utilization
 averageUtilization: 80
 - type: Resource
 resource:
 name: memory
 target:
 type: Utilization
 averageUtilization: 80

配置管理#

使用 ConfigMap#

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apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
 name: mcp-config
data:
 config.yaml: |
 server:
 mode: "sse"
 addr: "0.0.0.0:8080"
 logging:
 level: "info"
 kubernetes:
 kubeconfig: ""
 grafana:
 enabled: true
 url: "http://grafana:3000"
 apiKey: "${GRAFANA_API_KEY}"

使用 Secret#

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kubectl create secret generic mcp-secrets \
 --from-literal=mcp-api-key='your-key' \
 --from-literal=grafana-api-key='your-grafana-key'

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env:
- name: MCP_AUTH_API_KEY
 valueFrom:
 secretKeyRef:
 name: mcp-secrets
 key: mcp-api-key
- name: GRAFANA_API_KEY
 valueFrom:
 secretKeyRef:
 name: mcp-secrets
 key: grafana-api-key

安全配置#

Pod 安全#

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spec:
 securityContext:
 runAsNonRoot: true
 runAsUser: 1000
 fsGroup: 1000
 containers:
 - name: cloud-native-mcp-server
 securityContext:
 allowPrivilegeEscalation: false
 capabilities:
 drop:
 - ALL
 readOnlyRootFilesystem: true

网络策略#

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apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
 name: cloud-native-mcp-server
spec:
 podSelector:
 matchLabels:
 app: cloud-native-mcp-server
 policyTypes:
 - Ingress
 - Egress
 ingress:
 - from:
 - namespaceSelector: {}
 ports:
 - protocol: TCP
 port: 8080
 egress:
 - to:
 - namespaceSelector: {}
 ports:
 - protocol: TCP
 port: 443

监控配置#

Service 监控#

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apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
 name: cloud-native-mcp-server
 namespace: default
 annotations:
 prometheus.io/scrape: "true"
 prometheus.io/port: "8080"
 prometheus.io/path: "/metrics"
spec:
 # ... 其他配置

故障排查#

检查 Pod 状态#

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kubectl get pods -l app=cloud-native-mcp-server
kubectl describe pod <pod-name>
kubectl logs <pod-name>

检查服务#

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kubectl get svc cloud-native-mcp-server
kubectl describe svc cloud-native-mcp-server

检查 RBAC#

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kubectl get sa cloud-native-mcp-server
kubectl get clusterrole cloud-native-mcp-server
kubectl get clusterrolebinding cloud-native-mcp-server
kubectl auth can-i list pods --as=system:serviceaccount:default:cloud-native-mcp-server

Kubernetes 工具

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Kubernetes 工具#

Cloud Native MCP Server 提供 28 个 Kubernetes 管理工具，用于 Pod、Deployment、Service 等资源的全面管理。

Pod 管理#

list_pods#

列出指定命名空间中的 Pod。

参数:

namespace (string, required) - 命名空间

返回: Pod 列表

get_pod#

获取单个 Pod 的详细信息。

参数:

namespace (string, required) - 命名空间
name (string, required) - Pod 名称

返回: Pod 详细信息

describe_pod#

描述 Pod 的状态和事件。

参数:

namespace (string, required) - 命名空间
name (string, required) - Pod 名称

返回: Pod 状态描述

delete_pod#

删除指定的 Pod。

参数:

namespace (string, required) - 命名空间
name (string, required) - Pod 名称

返回: 删除结果

服务器配置

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

服务器配置#

本文档描述 Cloud Native MCP Server 的服务器基本配置。

运行模式#

服务器支持两种运行模式：

模式	描述	适用场景
`sse`	Server-Sent Events	实时推送，生产环境推荐
`streamable-http`	流式 HTTP	大数据量传输

SSE 模式#

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server:
 mode: "sse"
 addr: "0.0.0.0:8080"
 writeTimeoutSec: 0 # 保持连接

优势:

实时推送
长连接
适合流式数据

Streamable-HTTP 模式#

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server:
 mode: "streamable-http"
 addr: "0.0.0.0:8080"
 writeTimeoutSec: 0

优势:

架构概览

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

架构概览#

本文档描述 Cloud Native MCP Server 的整体架构、设计原则和部署模式。

系统架构#

Cloud Native MCP Server 采用分层架构设计，从上到下分为：

1. 客户端层#

支持多种客户端类型：

Claude Desktop: Anthropic 的官方桌面客户端
Web Browser: 通过浏览器访问
Custom MCP Clients: 自定义的 MCP 客户端

客户端通过 MCP 协议与服务器通信，支持以下传输方式：

SSE (Server-Sent Events): 实时事件推送
Streamable-HTTP: 流式 HTTP 响应

2. HTTP 服务器层#

处理传入的 HTTP/SSE 请求和连接：

路由层: 动态路由注册，路径参数解析，查询参数验证
中间件层: 认证、审计、速率限制、安全、指标收集
健康检查: 优雅关闭，健康检查端点

3. 服务管理层#

管理所有注册的服务和工具：

服务注册和发现: 自动注册和发现服务
工具调用路由: 将请求路由到正确的服务
服务生命周期管理: 初始化、健康检查、关闭
健康检查协调: 协调各服务的健康检查

4. 基础设施层#

提供共享的基础设施服务：

缓存层: LRU 缓存，分段缓存，TTL 支持
密钥管理: 安全存储，密钥轮换，密钥生成
日志系统: 结构化日志，多级别，JSON 和文本格式
指标系统: Prometheus 格式，请求计数，延迟统计

5. 外部服务层#

集成的云原生服务：

快速开始

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

快速开始#

该页面位于 docs/ 路径下，作为快速开始入口页使用。

如果你希望按完整流程阅读，请优先进入：

30 秒可用性检查#

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# 健康检查
curl -sS http://127.0.0.1:8080/health

# SSE 握手 + initialize 全链路检查（仓库根目录执行）
make sse-smoke BASE_URL=http://127.0.0.1:8080

常用入口#

SSE 聚合端点（--mode=sse）: http://127.0.0.1:8080/api/aggregate/sse
Streamable-HTTP 聚合端点（--mode=streamable-http）: http://127.0.0.1:8080/api/aggregate/streamable-http
健康检查: http://127.0.0.1:8080/health

认证

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

认证#

本文档描述 Cloud Native MCP Server 的认证配置和使用。

认证模式#

服务器支持三种认证模式：

模式	描述	使用场景
`apikey`	API Key 认证	简单场景，快速部署
`bearer`	Bearer Token 认证	JWT token，更安全
`basic`	HTTP Basic Auth	传统认证方式

API Key 认证#

API Key 要求#

最小长度: 16 个字符
字符类型: 以下 4 种类型中至少包含 3 种：
- 大写字母 (A-Z)
- 小写字母 (a-z)
- 数字 (0-9)
- 特殊字符 (!@#$%^&*()_+-=[]{}|;:,.<>?)

有效示例#

Abc123!@#Xyz789!@# (大写、小写、数字、特殊字符)
Abc123Xyz789Abc123 (大写、小写、数字)
ABC123!@#XYZ789!@# (大写、数字、特殊字符)

配置#

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auth:
 enabled: true
 mode: "apikey"
 apiKey: "Abc123!@#Xyz789!@#Abc123!@#"

使用方式#

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# 使用 curl
curl -H "X-API-Key: Abc123!@#Xyz789!@#" \
 http://localhost:8080/api/kubernetes/sse/message

# 或使用 Authorization 头
curl -H "Authorization: Bearer Abc123!@#Xyz789!@#" \
 http://localhost:8080/api/kubernetes/sse/message

Bearer Token 认证#

Bearer Token 要求#

格式: header.payload.signature
最小长度: 32 个字符
编码: Base64URL 编码的各部分
验证: 每个部分必须只包含有效的 base64url 字符

有效示例#

eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzdWIiOiIxMjM0NTY3ODkwIiwibmFtZSI6IkpvaG4gRG9lIiwiaWF0IjoxNTE2MjM5MDIyfQ.SflKxwRJSMeKKF2QT4fwpMeJf36POk6yJV_adQssw5c

配置#

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auth:
 enabled: true
 mode: "bearer"
 bearerToken: "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9..."

 # JWT 密钥（用于 JWT 验证）
 jwtSecret: "your-jwt-secret-key"

 # JWT 算法 (HS256, RS256, etc.)
 jwtAlgorithm: "HS256"

使用方式#

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curl -H "Authorization: Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9..." \
 http://localhost:8080/api/kubernetes/sse/message

Basic 认证#

配置#

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auth:
 enabled: true
 mode: "basic"
 username: "admin"
 password: "secure-password"

使用方式#

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# 使用 curl -u
curl -u admin:secure-password \
 http://localhost:8080/api/kubernetes/sse/message

# 或使用 Authorization 头
curl -H "Authorization: Basic YWRtaW46c2VjdXJlLXBhc3N3b3Jk" \
 http://localhost:8080/api/kubernetes/sse/message

Base64 编码#

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# 编码用户名和密码
echo -n "admin:secure-password" | base64
# 输出: YWRtaW46c2VjdXJlLXBhc3N3b3Jk

环境变量#

使用环境变量配置认证：

实用工具服务

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

实用工具服务#

实用工具服务提供通用实用工具，包含 6 个工具用于常见操作和系统实用功能。

概述#

Cloud Native MCP Server 中的实用工具服务提供用于常见操作、数据转换和系统实用功能的通用工具。它提供用于编码、解码和基本数据操作的工具。

主要功能#

### 🔧 系统实用工具常见系统操作和实用功能。

### 🔄 数据转换编码、解码和数据格式转换。

### ⚙️ 配置工具系统配置和元数据实用工具。

### 📊 信息工具系统信息和统计实用工具。

可用工具 (6)#

编码和转换#

utils-base64-encode: Base64 编码
utils-base64-decode: Base64 解码
utils-json-parse: JSON 解析
utils-json-stringify: JSON 字符串化

系统实用工具#

utils-get-time: 获取当前服务器时间
utils-get-uuid: 生成 UUID
utils-get-stats: 获取服务器统计信息
utils-get-versions: 获取组件版本
utils-get-uptime: 获取服务器运行时间
utils-get-config: 获取服务器配置
utils-get-env: 获取环境变量

快速示例#

Base64 编码字符串#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "utils-base64-encode",
 "arguments": {
 "input": "Hello, World!"
 }
 }
}

获取服务器时间#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "utils-get-time",
 "arguments": {}
 }
}

获取服务器统计信息#

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{
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "utils-get-stats",
 "arguments": {}
 }
}

最佳实践#

使用实用工具进行常见的数据转换
监控系统统计信息以了解性能洞察
定期检查服务器配置和版本
使用 UUID 生成唯一标识符
为实用操作实施适当的错误处理

下一步#

快速开始了解快速设置
配置指南了解详细设置
工具参考了解完整文档

优化

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

性能优化#

本文档给出与当前版本一致的性能优化策略，仅使用实际可配置项。

1. 先做基线观测#

先建立性能基线，再调参：

请求速率（RPS/QPS）
p95/p99 延迟
错误率
内存与 CPU

建议至少跑 15-30 分钟真实流量或压测流量后再改配置。

2. 服务器超时调优#

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server:
 readTimeoutSec: 30
 writeTimeoutSec: 0
 idleTimeoutSec: 60

建议：

SSE 场景保持 writeTimeoutSec: 0。
高频断连时提高 idleTimeoutSec。
慢客户端场景提高 readTimeoutSec。

3. Kubernetes 调优#

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kubernetes:
 timeoutSec: 30
 qps: 100.0
 burst: 200

建议：

案例展示

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

真实世界用例和用户评价#

了解组织如何利用 Cloud Native MCP Server 来增强其云原生基础设施管理和 AI 辅助操作。

使用案例#

### 🏢 企业基础设施管理大型企业使用 Cloud Native MCP Server 管理跨多个区域的复杂 Kubernetes 多集群环境。统一界面使 DevOps 团队能够高效管理 1000+ 个微服务。

### 🌐 多云编排拥有混合和多云设置的组织利用统一工具集从单个界面管理 AWS、GCP、Azure 和本地环境的资源。

### 🤖 AI 驱动操作团队将 Cloud Native MCP Server 与 LLM 集成，实现自然语言基础设施管理，使工程师能够通过简单命令执行复杂操作。

### 🔍 可观测性统一公司使用集成的监控工具为 Prometheus、Grafana、Kibana 和其他可观测性平台创建统一仪表板和警报。

客户评价#

### TechCorp International "自从采用 Cloud Native MCP Server 以来，我们将基础设施管理开销减少了 60%。AI 辅助操作改变了我们团队与 Kubernetes 交互的方式。"

### Global Finance Ltd. "跨所有监控解决方案的统一工具集大大简化了我们的操作。我们现在可以在几分钟内解决整个堆栈的问题，而不是几小时。"

### CloudFirst Startup "作为一家快速增长的初创公司，我们需要一个能与我们共同扩展的解决方案。Cloud Native MCP Server 提供了我们所需的可扩展性和性能，同时保持低操作复杂性。"

### Government Services "安全性和合规性对我们至关重要。Cloud Native MCP Server 中的审计日志和全面认证选项满足我们严格的要求，同时实现高效操作。"

实施示例#

案例研究：电子商务平台#

一家主要电子商务平台实施 Cloud Native MCP Server 来管理其黑色星期五流量操作：

Docker 部署

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Docker 部署#

本指南描述如何使用 Docker 部署 Cloud Native MCP Server。

前提条件#

Docker 20.10+ 已安装
适当的 Docker 权限

快速启动#

基本运行#

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docker run -d \
 --name cloud-native-mcp-server \
 -p 8080:8080 \
 -v ~/.kube:/root/.kube:ro \
 mahmutabi/cloud-native-mcp-server:latest

自定义配置#

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docker run -d \
 --name cloud-native-mcp-server \
 -p 8080:8080 \
 -v ~/.kube:/root/.kube:ro \
 -v $(pwd)/config.yaml:/app/config.yaml:ro \
 -e MCP_MODE=sse \
 -e MCP_ADDR=0.0.0.0:8080 \
 -e MCP_LOG_LEVEL=info \
 mahmutabi/cloud-native-mcp-server:latest

Docker Compose#

创建 docker-compose.yml#

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version: '3.8'

services:
 cloud-native-mcp-server:
 image: mahmutabi/cloud-native-mcp-server:latest
 container_name: cloud-native-mcp-server
 ports:
 - "8080:8080"
 volumes:
 - ~/.kube:/root/.kube:ro
 - ./config.yaml:/app/config.yaml:ro
 environment:
 - MCP_MODE=sse
 - MCP_ADDR=0.0.0.0:8080
 - MCP_LOG_LEVEL=info
 restart: unless-stopped
 healthcheck:
 test: ["CMD", "wget", "--spider", "http://localhost:8080/health"]
 interval: 30s
 timeout: 10s
 retries: 3
 start_period: 40s
 networks:
 - monitoring

networks:
 monitoring:
 external: true

使用 Docker Compose#

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# 启动
docker-compose up -d

# 查看日志
docker-compose logs -f

# 停止
docker-compose down

# 重启
docker-compose restart

配置文件#

config.yaml#

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server:
 mode: "sse"
 addr: "0.0.0.0:8080"

logging:
 level: "info"
 json: false

kubernetes:
 kubeconfig: ""

grafana:
 enabled: true
 url: "http://grafana:3000"
 apiKey: "${GRAFANA_API_KEY}"

prometheus:
 enabled: true
 address: "http://prometheus:9090"

auth:
 enabled: true
 mode: "apikey"
 apiKey: "${MCP_AUTH_API_KEY}"

环境变量#

支持的环境变量#

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MCP_MODE=sse
MCP_ADDR=0.0.0.0:8080
MCP_LOG_LEVEL=info
MCP_AUTH_ENABLED=true
MCP_AUTH_MODE=apikey
MCP_AUTH_API_KEY=your-key

使用 .env 文件#

创建 .env 文件：

FAQ

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

快速开始 FAQ#

应该优先选择哪种运行模式？#

建议按以下优先级判断：

streamable-http: 更现代的 MCP 传输方式，生产环境优先
sse: 兼容性最好，适合快速接入和广泛客户端适配

如果没有明确约束，先用 sse 验证链路，再迁移到 streamable-http。

为什么会返回 `401 unauthorized`？#

按顺序排查：

运行时是否启用了 MCP_AUTH_ENABLED=true。
MCP_AUTH_MODE 是否为 apikey、bearer、basic 之一。
apikey 模式下 MCP_AUTH_API_KEY 是否非空且与请求一致。
请求是否通过 X-Api-Key 头或 api_key 查询参数携带密钥。
修改配置后是否重启了进程或容器。

两种方式都支持，生产环境建议优先使用 Header：

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curl -sS -N \
 -H "X-Api-Key: ChangeMe-Strong-Key-123!" \
 http://127.0.0.1:8080/api/aggregate/sse

Query 参数建议只用于本地快速验证。

如何减少返回内容，避免模型上下文过大？#

优先调用摘要类工具，再决定是否拉取明细。
大结果集优先使用分页能力。
通过 MCP_DISABLED_SERVICES 禁用暂不需要的服务。
配置限流，避免突发请求堆积。

可以只启用部分服务吗？#

可以，示例如下：

Helm 工具

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Helm 工具#

Cloud Native MCP Server 提供 31 个 Helm 管理工具，用于 Chart 仓库、Release 管理和版本控制。

Chart 管理#

list_repositories#

列出所有已添加的 Helm 仓库。

返回: 仓库列表

add_repository#

添加新的 Helm 仓库。

参数:

name (string, required) - 仓库名称
url (string, required) - 仓库 URL
username (string, optional) - 用户名（私有仓库）
password (string, optional) - 密码（私有仓库）

返回: 添加结果

remove_repository#

移除指定的 Helm 仓库。

参数:

name (string, required) - 仓库名称

返回: 移除结果

update_repository#

更新指定的 Helm 仓库。

参数:

name (string, required) - 仓库名称

返回: 更新结果

服务配置

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

服务配置#

本文档描述 Cloud Native MCP Server 集成的各个服务的配置选项。

Kubernetes#

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kubernetes:
 # kubeconfig 文件路径
 # 如果为空，使用默认: $KUBECONFIG → ~/.kube/config → service account
 kubeconfig: ""

 # 单个 API 调用超时（秒）
 timeoutSec: 30

 # API 客户端每秒查询数 (QPS)
 qps: 100.0

 # API 客户端突发速率
 burst: 200

配置建议#

开发环境: qps: 50.0, burst: 100
生产环境: qps: 100.0, burst: 200
大规模集群: qps: 200.0, burst: 400

Prometheus#

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prometheus:
 # 启用/禁用 Prometheus 服务
 enabled: false

 # Prometheus 服务器地址
 # 格式: http://host:port 或 https://host:port
 address: "http://localhost:9090"

 # 请求超时（秒）
 timeoutSec: 30

 # Basic auth 用户名（可选）
 username: ""

 # Basic auth 密码（可选）
 password: ""

 # Bearer token 认证（可选，优先级高于 Basic Auth）
 bearerToken: ""

 # 跳过 TLS 证书验证
 # 生产环境不要使用！
 tlsSkipVerify: false

 # TLS 客户端证书文件路径（用于 mTLS 认证）
 tlsCertFile: ""

 # TLS 客户端密钥文件路径
 tlsKeyFile: ""

 # TLS CA 证书文件路径
 tlsCAFile: ""

查询示例#

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{
 "name": "query",
 "arguments": {
 "query": "up{job=\"kubernetes-pods\"}"
 }
}

Grafana#

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grafana:
 # 启用/禁用 Grafana 服务
 enabled: false

 # Grafana 服务器 URL
 # 格式: http://host:port 或 https://host:port
 url: "http://localhost:3000"

 # Grafana API Key（推荐）
 # 在 Grafana 中创建: Administration → API Keys
 apiKey: ""

 # Basic auth 用户名（API Key 的替代方案）
 username: ""

 # Basic auth 密码
 password: ""

 # 请求超时（秒）
 timeoutSec: 30

创建 API Key#

登录 Grafana
导航到 Configuration → API Keys
点击 “Add API Key”
输入名称和过期时间
复制生成的 API Key

Kibana#

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kibana:
 # 启用/禁用 Kibana 服务
 enabled: false

 # Kibana 服务器 URL
 # 格式: http://host:port 或 https://host:port
 url: "https://localhost:5601"

 # Kibana API Key（推荐）
 # 在 Kibana 中创建: Stack Management → API Keys
 apiKey: ""

 # Basic auth 用户名（API Key 的替代方案）
 username: ""

 # Basic auth 密码
 password: ""

 # 请求超时（秒）
 timeoutSec: 30

 # 跳过 TLS 证书验证
 # 生产环境不要使用！
 skipVerify: false

 # Kibana 空间名称
 # 默认: "default"
 space: "default"

Helm#

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helm:
 # 启用/禁用 Helm 服务
 enabled: false

 # Helm 操作 kubeconfig 路径
 # 如果为空，使用与 Kubernetes 客户端相同的 kubeconfig
 kubeconfigPath: ""

 # Helm 操作默认命名空间
 namespace: "default"

 # 启用 Helm 调试模式
 debug: false

 # 仓库更新超时（秒）
 # 默认: 300 (5 分钟)
 # 国内环境推荐: 600-900
 timeoutSec: 300

 # 最大重试次数
 # 失败的仓库更新的重试次数
 # 默认: 3
 # 推荐: 3-5
 maxRetries: 3

 # 启用镜像
 # 用于加速 Helm 仓库拉取
 # 默认: false
 useMirrors: false

 # 自定义镜像映射
 # 格式: 原始仓库 URL -> 镜像 URL
 mirrors: {}

镜像配置示例#

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helm:
 useMirrors: true
 mirrors:
 "https://kubernetes-charts.storage.googleapis.com": "https://mirror.example.com/kubernetes-charts"
 "https://charts.bitnami.com/bitnami": "https://mirror.example.com/bitnami"

Elasticsearch#

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elasticsearch:
 # 启用/禁用 Elasticsearch 服务
 enabled: false

 # Elasticsearch 服务器地址（支持多节点高可用）
 addresses:
 - "http://localhost:9200"

 # 单个 Elasticsearch 服务器地址（addresses 的替代方案）
 # 当 addresses 为空时使用
 address: ""

 # Basic auth 用户名
 username: ""

 # Basic auth 密码
 password: ""

 # Bearer token 认证（可选，优先级高于 Basic Auth）
 bearerToken: ""

 # API Key 认证（可选，最高优先级）
 # 格式: id:api_key
 apiKey: ""

 # 请求超时（秒）
 timeoutSec: 30

 # 跳过 TLS 证书验证
 # 生产环境不要使用！
 tlsSkipVerify: false

 # TLS 客户端证书文件路径（用于 mTLS 认证）
 tlsCertFile: ""

 # TLS 客户端密钥文件路径
 tlsKeyFile: ""

 # TLS CA 证书文件路径
 tlsCAFile: ""

多节点配置#

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elasticsearch:
 enabled: true
 addresses:
 - "http://es-node-1:9200"
 - "http://es-node-2:9200"
 - "http://es-node-3:9200"
 username: "elastic"
 password: "${ES_PASSWORD}"

Alertmanager#

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alertmanager:
 # 启用/禁用 Alertmanager 服务
 enabled: false

 # Alertmanager 服务器地址
 # 格式: http://host:port 或 https://host:port
 address: "http://localhost:9093"

 # 请求超时（秒）
 timeoutSec: 30

 # Basic auth 用户名（可选）
 username: ""

 # Basic auth 密码（可选）
 password: ""

 # Bearer token 认证（可选，优先级高于 Basic Auth）
 bearerToken: ""

 # 跳过 TLS 证书验证
 # 生产环境不要使用！
 tlsSkipVerify: false

 # TLS 客户端证书文件路径（用于 mTLS 认证）
 tlsCertFile: ""

 # TLS 客户端密钥文件路径
 tlsKeyFile: ""

 # TLS CA 证书文件路径
 tlsCAFile: ""

OpenTelemetry#

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opentelemetry:
 # 启用/禁用 OpenTelemetry 服务
 enabled: false

 # OpenTelemetry Collector 地址
 # 格式: http://host:port 或 https://host:port
 address: "http://localhost:4318"

 # 请求超时（秒）
 timeoutSec: 30

 # Basic auth 用户名（可选）
 username: ""

 # Basic auth 密码（可选）
 password: ""

 # Bearer token 认证（可选，优先级高于 Basic Auth）
 bearerToken: ""

 # 跳过 TLS 证书验证
 # 生产环境不要使用！
 tlsSkipVerify: false

 # TLS 客户端证书文件路径（用于 mTLS 认证）
 tlsCertFile: ""

 # TLS 客户端密钥文件路径
 tlsKeyFile: ""

 # TLS CA 证书文件路径
 tlsCAFile: ""

Utilities#

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utilities:
 # Utilities 服务始终启用
 enabled: true

服务启用/禁用#

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enableDisable:
 # 禁用的服务（逗号分隔）
 disabledServices: []

 # 启用的服务（逗号分隔，覆盖禁用列表）
 enabledServices: []

 # 禁用的工具（逗号分隔）
 disabledTools: []

示例#

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# 仅启用 Kubernetes 和 Prometheus
enableDisable:
 enabledServices: ["kubernetes", "prometheus"]
 disabledServices: ["elasticsearch", "kibana", "grafana"]

# 禁用特定工具
enableDisable:
 disabledTools: ["delete_pod", "delete_deployment"]

配置验证#

服务器在启动时验证每个服务的配置：

核心组件

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

核心组件#

本文档详细描述 Cloud Native MCP Server 的各个核心组件。

1. HTTP 服务器#

职责: 处理传入的 HTTP/SSE 请求和连接

特性:

支持多种运行模式 (SSE, Streamable-HTTP)
可配置的超时和连接限制
优雅关闭
健康检查端点

关键文件:

cmd/server/server.go
internal/middleware/

配置:

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server:
 mode: "sse"
 addr: "0.0.0.0:8080"
 readTimeoutSec: 30
 writeTimeoutSec: 0
 idleTimeoutSec: 60

2. 路由层#

职责: 将请求路由到正确的服务和工具

特性:

基准测试

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

基准测试#

本文档给出可复现的压测流程，用于验证 Cloud Native MCP Server 在当前配置下的性能表现。

1. 测试前准备#

固定测试环境（CPU/内存配额、节点负载）
固定服务配置（避免测试中变更）
记录版本与配置摘要

建议记录：

commit SHA
运行模式（sse 或 streamable-http）
kubernetes.timeoutSec/qps/burst
ratelimit 是否开启

2. 测试工具#

3. 压测场景#

场景 A：健康检查#

1

ab -n 10000 -c 100 http://127.0.0.1:8080/health

用途：测基础网络与进程响应能力。

架构指南

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

架构指南#

本文档描述 Cloud Native MCP Server 的系统架构和设计原则。

概述#

Cloud Native MCP Server 是一个高性能的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，用于管理 Kubernetes 和云原生基础设施。它采用模块化设计，支持多种运行模式和协议。

架构目标#

高性能: 优化的缓存、连接池和资源管理
可扩展性: 模块化设计，易于添加新服务
安全性: 多层认证、输入清理和审计日志
可观测性: 内置指标、日志和追踪
可靠性: 健康检查、重试机制和优雅降级

系统架构#

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 客户端 │
│ (Claude Desktop, Browser, Custom MCP Clients) │
└────────────────────┬────────────────────────────────────────┘
 │
 │ MCP Protocol (SSE/Streamable-HTTP)
 │
┌────────────────────▼────────────────────────────────────────┐
│ HTTP Server │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 路由层 (SSE/Streamable-HTTP) │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 中间件层 │ │
│ │ - 认证 (API Key/Bearer/Basic) │ │
│ │ - 审计日志 │ │
│ │ - 速率限制 │ │
│ │ - 安全中间件 │ │
│ │ - 指标收集 │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└────────────────────┬────────────────────────────────────────┘
 │
 │
┌────────────────────▼────────────────────────────────────────┐
│ 服务管理层 │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │Kubernetes│ │ Helm │ │ Grafana │ │Prometheus│ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ Kibana │ │Elastic │ │ AlertMgr │ │ Jaeger │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ Otel │ │Utilities │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ │
└────────────────────┬────────────────────────────────────────┘
 │
 │
┌────────────────────▼────────────────────────────────────────┐
│ 基础设施层 │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 缓存层 (LRU/Segmented) │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 密钥管理 │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 日志系统 │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 指标系统 │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└────────────────────┬────────────────────────────────────────┘
 │
 │
┌────────────────────▼────────────────────────────────────────┐
│ 外部服务 │
│ Kubernetes Cluster, Grafana, Prometheus, ES, etc. │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

核心组件#

1. HTTP 服务器#

职责: 处理传入的 HTTP/SSE 请求和连接

密钥管理

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

密钥管理#

本文档描述 Cloud Native MCP Server 的密钥管理功能。

概述#

服务器包含密钥管理模块，用于安全地存储和管理敏感凭据。

特性#

安全存储: 带过期支持的内存存储
密钥轮换: API 密钥和 bearer token 的自动轮换
密钥生成: 内置生成器，用于复杂的 API 密钥和 JWT 类型的 token
环境变量: 支持从环境变量加载密钥
密钥类型: API 密钥、bearer token、basic auth 凭据

密钥类型#

API Key#

用于简单认证场景：

1

apiKey: "Abc123!@#Xyz789!@#Abc123!@#"

要求:

最小 16 字符
包含至少 3 种字符类型（大写、小写、数字、特殊字符）

Bearer Token#

用于 JWT 认证：

1

bearerToken: "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9..."

要求:

最小 32 字符
符合 JWT 标准（header.payload.signature）

Basic Auth#

用于传统认证：

Grafana 工具

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Grafana 工具#

Cloud Native MCP Server 提供 36 个 Grafana 管理工具，用于仪表板、数据源、文件夹、告警和用户管理。

仪表板管理#

list_dashboards#

列出所有仪表板。

参数:

folderId (int, optional) - 文件夹 ID
tag (string, optional) - 标签过滤
query (string, optional) - 搜索查询

返回: 仪表板列表

get_dashboard#

获取单个仪表板的详细信息。

参数:

uid (string, required) - 仪表板 UID

返回: 仪表板详细信息

create_dashboard#

创建新的仪表板。

参数:

dashboard (object, required) - 仪表板配置
folderId (int, optional) - 文件夹 ID
overwrite (bool, optional) - 覆盖已存在的仪表板

返回: 创建的仪表板信息

update_dashboard#

更新现有的仪表板。

参数:

dashboard (object, required) - 仪表板配置
overwrite (bool, optional) - 覆盖已存在的仪表板

返回: 更新后的仪表板信息

Helm 部署

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Helm 部署#

本指南描述如何使用 Helm Chart 部署 Cloud Native MCP Server。

前提条件#

Helm 3.0+ 已安装
Kubernetes 集群已配置
kubectl 已安装并配置

添加仓库#

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# 添加仓库
helm repo add k8s-mcp https://mahmut-Abi.github.io/cloud-native-mcp-server

# 更新仓库
helm repo update

# 搜索 Chart
helm search repo k8s-mcp

基本安装#

默认安装#

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# 安装
helm install cloud-native-mcp-server k8s-mcp/cloud-native-mcp-server

# 升级
helm upgrade cloud-native-mcp-server k8s-mcp/cloud-native-mcp-server

# 卸载
helm uninstall cloud-native-mcp-server

指定命名空间#

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# 安装到指定命名空间
helm install cloud-native-mcp-server k8s-mcp/cloud-native-mcp-server \
 --namespace monitoring \
 --create-namespace

自定义 Values#

创建 values.yaml#

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replicaCount: 2

image:
 repository: mahmutabi/cloud-native-mcp-server
 tag: latest
 pullPolicy: IfNotPresent

service:
 type: ClusterIP
 port: 8080

ingress:
 enabled: true
 annotations:
 cert-manager.io/cluster-issuer: "letsencrypt-prod"
 hosts:
 - host: k8s-mcp.example.com
 paths:
 - path: /
 pathType: Prefix
 tls:
 - secretName: k8s-mcp-tls
 hosts:
 - k8s-mcp.example.com

resources:
 requests:
 memory: "256Mi"
 cpu: "250m"
 limits:
 memory: "512Mi"
 cpu: "500m"

autoscaling:
 enabled: true
 minReplicas: 2
 maxReplicas: 10
 targetCPUUtilizationPercentage: 80
 targetMemoryUtilizationPercentage: 80

config:
 server:
 mode: "sse"
 addr: "0.0.0.0:8080"
 logging:
 level: "info"
 format: "json"
 kubernetes:
 kubeconfig: ""
 grafana:
 enabled: true
 url: "http://grafana:3000"
 apiKey: "${GRAFANA_API_KEY}"
 prometheus:
 enabled: true
 address: "http://prometheus:9090"
 auth:
 enabled: true
 mode: "apikey"
 apiKey: "${MCP_AUTH_API_KEY}"

rbac:
 create: true
 rules:
 - apiGroups: ["*"]
 resources: ["*"]
 verbs: ["get", "list", "watch", "describe"]

serviceAccount:
 create: true
 name: ""

nodeSelector: {}

tolerations: []

affinity: {}

使用自定义 Values 安装#

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helm install cloud-native-mcp-server k8s-mcp/cloud-native-mcp-server \
 -f values.yaml \
 --namespace monitoring \
 --create-namespace

配置选项#

镜像配置#

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5


image:
 repository: mahmutabi/cloud-native-mcp-server
 tag: "v1.0.0"
 pullPolicy: IfNotPresent
 pullSecrets: []

副本配置#

1
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8


replicaCount: 3

autoscaling:
 enabled: true
 minReplicas: 3
 maxReplicas: 10
 targetCPUUtilizationPercentage: 80
 targetMemoryUtilizationPercentage: 80

资源配置#

1
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7


resources:
 requests:
 memory: "512Mi"
 cpu: "500m"
 limits:
 memory: "1Gi"
 cpu: "1000m"

服务配置#

1
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service:
 type: ClusterIP
 port: 8080
 annotations:
 prometheus.io/scrape: "true"
 prometheus.io/port: "8080"
 prometheus.io/path: "/metrics"

Ingress 配置#

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ingress:
 enabled: true
 className: "nginx"
 annotations:
 cert-manager.io/cluster-issuer: "letsencrypt-prod"
 nginx.ingress.kubernetes.io/ssl-redirect: "true"
 hosts:
 - host: k8s-mcp.example.com
 paths:
 - path: /
 pathType: Prefix
 tls:
 - secretName: k8s-mcp-tls
 hosts:
 - k8s-mcp.example.com

配置文件#

 1
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config:
 server:
 mode: "sse"
 addr: "0.0.0.0:8080"
 logging:
 level: "info"
 format: "json"
 kubernetes:
 kubeconfig: ""
 # ... 其他服务配置

Secrets#

1
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secrets:
 create: true
 mcpApiKey: "your-api-key"
 grafanaApiKey: "your-grafana-key"
 # 或者使用现有 Secret
 existingSecret: "mcp-secrets"

RBAC#

1
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rbac:
 create: true
 rules:
 - apiGroups: [""]
 resources: ["pods", "services", "configmaps", "secrets"]
 verbs: ["get", "list", "watch"]
 - apiGroups: ["apps"]
 resources: ["deployments", "replicasets"]
 verbs: ["get", "list", "watch"]

ServiceAccount#

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serviceAccount:
 create: true
 name: "cloud-native-mcp-server"
 annotations: {}

节点选择#

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nodeSelector:
 node.kubernetes.io/instance-type: "m5.large"

tolerations:
 - key: "workload"
 operator: "Equal"
 value: "monitoring"
 effect: "NoSchedule"

affinity:
 podAntiAffinity:
 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
 - labelSelector:
 matchExpressions:
 - key: app
 operator: In
 values:
 - cloud-native-mcp-server
 topologyKey: "kubernetes.io/hostname"

高级用法#

使用现有 ConfigMap#

1
2
3


configMap:
 create: false
 name: "mcp-config"

使用现有 Secret#

1
2
3


secret:
 create: false
 name: "mcp-secrets"

环境变量#

1
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env:
 - name: CUSTOM_VAR
 value: "custom-value"
 - name: SECRET_VAR
 valueFrom:
 secretKeyRef:
 name: mcp-secrets
 key: secret-var

卷挂载#

 1
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volumes:
 - name: kubeconfig
 configMap:
 name: kubeconfig
 optional: true

volumeMounts:
 - name: kubeconfig
 mountPath: /root/.kube
 readOnly: true

监控配置#

PodMonitor#

1
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podMonitor:
 enabled: true
 interval: 30s
 scrapeTimeout: 10s
 namespace: monitoring

ServiceMonitor#

1
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serviceMonitor:
 enabled: true
 interval: 30s
 scrapeTimeout: 10s
 namespace: monitoring

故障排查#

检查安装状态#

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10


helm status cloud-native-mcp-server -n monitoring

# 查看历史版本
helm history cloud-native-mcp-server -n monitoring

# 获取 Values
helm get values cloud-native-mcp-server -n monitoring

# 获取所有信息
helm get all cloud-native-mcp-server -n monitoring

调试安装#

 1
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# Dry run
helm install cloud-native-mcp-server k8s-mcp/cloud-native-mcp-server \
 -f values.yaml \
 --namespace monitoring \
 --dry-run \
 --debug

# 渲染模板
helm template cloud-native-mcp-server k8s-mcp/cloud-native-mcp-server \
 -f values.yaml \
 --namespace monitoring

回滚#

1
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# 查看历史
helm history cloud-native-mcp-server -n monitoring

# 回滚到上一个版本
helm rollback cloud-native-mcp-server -n monitoring

# 回滚到特定版本
helm rollback cloud-native-mcp-server 2 -n monitoring

安全最佳实践

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

安全最佳实践#

本文档描述 Cloud Native MCP Server 的安全最佳实践。

1. 使用强认证#

API Key 要求#

最少 16 字符
包含至少 3 种字符类型：
- 大写字母 (A-Z)
- 小写字母 (a-z)
- 数字 (0-9)
- 特殊字符 (!@#$%^&*()_+-=[]{}|;:,.<>?)

配置示例#

1
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auth:
 enabled: true
 mode: "apikey"
 apiKey: "Abc123!@#Xyz789!@#Abc123!@#"

2. 定期轮换密钥#

自动轮换配置#

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secrets:
 # 自动轮换间隔（小时）
 rotation_interval: 168 # 7 天

 # 密钥过期时间（天）
 max_age: 30

 # 保留过期密钥（用于审计）
 keep_expired: true

手动轮换步骤#

生成新密钥
更新配置
测试新密钥
删除旧密钥

3. 使用 Kubernetes Secrets#

创建 Secret#

1
2
3


kubectl create secret generic mcp-secrets \
 --from-literal=api-key='Abc123!@#Xyz789!@#' \
 --from-literal=jwt-secret='your-jwt-secret'

在部署中使用#

1
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5
6


env:
- name: MCP_AUTH_API_KEY
 valueFrom:
 secretKeyRef:
 name: mcp-secrets
 key: api-key

4. 永远不要硬编码凭据#

不好的做法#

1
2


auth:
 apiKey: "Abc123!@#Xyz789!@#"

好的做法#

1
2


auth:
 apiKey: "${MCP_AUTH_API_KEY}"

5. 启用审计日志#

配置审计日志#

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audit:
 enabled: true
 storage: "database"
 database:
 type: "sqlite"
 sqlitePath: "/var/lib/cloud-native-mcp-server/audit.db"
 maxRecords: 100000
 masking:
 enabled: true
 maskValue: "***REDACTED***"

查询审计日志#

1
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# 查询最近的失败认证
curl -H "X-API-Key: your-key" \
 "http://localhost:8080/api/audit/logs?status=failed&limit=50"

# 查询特定用户的操作
curl -H "X-API-Key: your-key" \
 "http://localhost:8080/api/audit/logs?user=admin&limit=100"

6. 生产环境使用 HTTPS#

TLS 配置#

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server:
 mode: "sse"
 addr: "0.0.0.0:8443"
 tls:
 certFile: "/path/to/cert.pem"
 keyFile: "/path/to/key.pem"
 minVersion: "TLS1.2"
 maxVersion: "TLS1.3"

mTLS 配置#

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server:
 mode: "sse"
 addr: "0.0.0.0:8443"
 tls:
 certFile: "/path/to/server-cert.pem"
 keyFile: "/path/to/server-key.pem"
 clientAuth: "RequireAndVerifyClientCert"
 caFile: "/path/to/ca-cert.pem"

7. 限制访问#

防火墙规则#

1
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# 使用 iptables
iptables -A INPUT -p tcp --dport 8080 -s 10.0.0.0/8 -j ACCEPT
iptables -A INPUT -p tcp --dport 8080 -j DROP

网络策略#

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apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
 name: cloud-native-mcp-server
spec:
 podSelector:
 matchLabels:
 app: cloud-native-mcp-server
 policyTypes:
 - Ingress
 - Egress
 ingress:
 - from:
 - namespaceSelector:
 matchLabels:
 name: monitoring
 ports:
 - protocol: TCP
 port: 8080

速率限制#

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ratelimit:
 enabled: true
 requests_per_second: 100
 burst: 200

8. 监控可疑活动#

告警配置#

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monitoring:
 # 失败认证告警阈值
 auth_failure_threshold: 5
 auth_failure_window: 300 # 5 分钟

 # 异常行为检测
 anomaly_detection:
 enabled: true
 sensitivity: "medium"

监控指标#

失败的认证尝试
速率限制触发次数
异常请求模式
资源使用异常

9. 保持依赖更新#

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# 更新依赖
go get -u ./...
go mod tidy

# 检查漏洞
go list -json -m all | nancy sleuth

# 自动更新
go install golang.org/x/vuln/cmd/govulncheck@latest
govulncheck ./...

10. 实施最小权限原则#

RBAC 配置#

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apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
 name: cloud-native-mcp-server
rules:
- apiGroups: [""]
 resources: ["pods", "services"]
 verbs: ["get", "list", "watch"]
- apiGroups: ["apps"]
 resources: ["deployments"]
 verbs: ["get", "list", "watch"]

容器安全#

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securityContext:
 runAsNonRoot: true
 runAsUser: 1000
 readOnlyRootFilesystem: true
 capabilities:
 drop:
 - ALL

11. 网络隔离#

使用网络策略#

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apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
 name: cloud-native-mcp-server
spec:
 podSelector:
 matchLabels:
 app: cloud-native-mcp-server
 policyTypes:
 - Ingress
 - Egress
 ingress:
 - from:
 - namespaceSelector:
 matchLabels:
 name: monitoring
 ports:
 - protocol: TCP
 port: 8080
 egress:
 - to:
 - namespaceSelector: {}
 ports:
 - protocol: TCP
 port: 443

使用服务网格#

Istio
Linkerd
Consul Connect

12. 容器安全#

非 root 用户#

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4


securityContext:
 runAsNonRoot: true
 runAsUser: 1000
 fsGroup: 1000

只读文件系统#

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2


securityContext:
 readOnlyRootFilesystem: true

删除特权#

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securityContext:
 allowPrivilegeEscalation: false
 capabilities:
 drop:
 - ALL

13. 镜像安全#

使用签名镜像#

1
2


# 验证镜像签名
cosign verify mahmutabi/cloud-native-mcp-server:latest

扫描镜像漏洞#

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5


# 使用 Trivy
trivy image mahmutabi/cloud-native-mcp-server:latest

# 使用 Clair
clairctl analyze mahmutabi/cloud-native-mcp-server:latest

使用特定版本标签#

1
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3


image:
 repository: mahmutabi/cloud-native-mcp-server
 tag: "v1.0.0" # 使用具体版本

14. 数据加密#

静态数据加密#

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# 使用加密的 ConfigMap
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
 name: mcp-secrets
type: Opaque
stringData:
 api-key: "Abc123!@#Xyz789!@#"

传输中加密#

1
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server:
 tls:
 certFile: "/path/to/cert.pem"
 keyFile: "/path/to/key.pem"
 minVersion: "TLS1.2"

15. 备份和恢复#

定期备份#

1
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5


# 备份配置
kubectl get configmap mcp-config -o yaml > backup-config.yaml

# 备份 Secrets
kubectl get secret mcp-secrets -o yaml > backup-secrets.yaml

恢复流程#

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5


# 恢复配置
kubectl apply -f backup-config.yaml

# 恢复 Secrets
kubectl apply -f backup-secrets.yaml

故障排除

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

故障排除#

当安装或运行出现异常时，可按本页步骤快速定位问题。

1. 服务无法启动#

先排查端口占用和启动日志：

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# 查看 8080 端口占用
ss -lntp | rg 8080

# 以 debug 日志启动
./cloud-native-mcp-server --mode=sse --addr=127.0.0.1:8080 --log-level=debug

如果使用 Docker：

1

docker logs --tail=200 cloud-native-mcp-server

2. `/health` 无法访问或非 200#

1

curl -sv http://127.0.0.1:8080/health

若连接失败，请确认：

进程/容器是否正常运行
监听地址与端口映射是否正确
防火墙或安全组策略是否放行

3. SSE 能连接但握手异常#

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3


curl -svN --connect-timeout 5 --max-time 15 \
 -H "Accept: text/event-stream" \
 "http://127.0.0.1:8080/api/aggregate/sse"

再执行内置自检：

配置指南

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

配置指南#

本指南涵盖 Cloud Native MCP Server 的所有配置选项。

目录#

配置方法
服务器配置
服务配置
认证配置
日志配置
审计日志
缓存配置
性能调优
示例配置

配置方法#

K8s MCP Server 支持三种配置方法（按优先级排序）：

命令行参数 - 最高优先级
环境变量 - 中等优先级
YAML 配置文件 - 最低优先级

配置优先级示例#

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# 配置文件设置默认值
# 环境变量覆盖配置文件
# 命令行参数覆盖所有设置

./cloud-native-mcp-server \
 --config=config.yaml \
 --log-level=debug

服务器配置#

基本设置#

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server:
 # 运行模式: sse | streamable-http
 # 推荐生产环境使用 streamable-http，兼容性优先可使用 sse
 mode: "sse"

 # 服务器监听地址
 addr: "0.0.0.0:8080"

 # HTTP 读取超时（秒）
 # 0 = 无超时（生产环境不推荐）
 # 推荐: 30-60 秒
 readTimeoutSec: 30

 # HTTP 写入超时（秒）
 # SSE 连接应设置为 0 以保持连接
 writeTimeoutSec: 0

 # HTTP 空闲超时（秒）
 # 默认: 60 秒
 idleTimeoutSec: 60

SSE 路径配置#

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server:
 ssePaths:
 # Kubernetes SSE 端点
 kubernetes: "/api/kubernetes/sse"

 # Grafana SSE 端点
 grafana: "/api/grafana/sse"

 # Prometheus SSE 端点
 prometheus: "/api/prometheus/sse"

 # Kibana SSE 端点
 kibana: "/api/kibana/sse"

 # Helm SSE 端点
 helm: "/api/helm/sse"

 # Alertmanager SSE 端点
 alertmanager: "/api/alertmanager/sse"

 # Elasticsearch SSE 端点
 elasticsearch: "/api/elasticsearch/sse"

 # OpenTelemetry SSE 端点
 opentelemetry: "/api/opentelemetry/sse"

 # Utilities SSE 端点
 utilities: "/api/utilities/sse"

 # 聚合所有服务的 SSE 端点
 aggregate: "/api/aggregate/sse"

Streamable-HTTP 路径配置#

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server:
 streamableHttpPaths:
 # Kubernetes Streamable-HTTP 端点
 kubernetes: "/api/kubernetes/streamable-http"

 # Grafana Streamable-HTTP 端点
 grafana: "/api/grafana/streamable-http"

 # Prometheus Streamable-HTTP 端点
 prometheus: "/api/prometheus/streamable-http"

 # Kibana Streamable-HTTP 端点
 kibana: "/api/kibana/streamable-http"

 # Helm Streamable-HTTP 端点
 helm: "/api/helm/streamable-http"

 # Alertmanager Streamable-HTTP 端点
 alertmanager: "/api/alertmanager/streamable-http"

 # Elasticsearch Streamable-HTTP 端点
 elasticsearch: "/api/elasticsearch/streamable-http"

 # OpenTelemetry Streamable-HTTP 端点
 opentelemetry: "/api/opentelemetry/streamable-http"

 # Utilities Streamable-HTTP 端点
 utilities: "/api/utilities/streamable-http"

 # 聚合所有服务的 Streamable-HTTP 端点
 aggregate: "/api/aggregate/streamable-http"

命令行参数#

参数	描述	默认值
`--mode`	服务器模式 (sse, streamable-http)	sse
`--addr`	监听地址	0.0.0.0:8080
`--config`	配置文件路径	config.yaml
`--log-level`	日志级别 (debug, info, warn, error)	info

环境变量#

变量	描述	默认值
`MCP_MODE`	服务器模式	sse
`MCP_ADDR`	监听地址	0.0.0.0:8080
`MCP_LOG_LEVEL`	日志级别	info

服务配置#

Kubernetes#

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kubernetes:
 # kubeconfig 文件路径
 # 如果为空，使用默认: $KUBECONFIG → ~/.kube/config → service account
 kubeconfig: ""

 # 单个 API 调用超时（秒）
 timeoutSec: 30

 # API 客户端每秒查询数 (QPS)
 qps: 100.0

 # API 客户端突发速率
 burst: 200

Prometheus#

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prometheus:
 # 启用/禁用 Prometheus 服务
 enabled: false

 # Prometheus 服务器地址
 # 格式: http://host:port 或 https://host:port
 address: "http://localhost:9090"

 # 请求超时（秒）
 timeoutSec: 30

 # Basic auth 用户名（可选）
 username: ""

 # Basic auth 密码（可选）
 password: ""

 # Bearer token 认证（可选，优先级高于 Basic Auth）
 bearerToken: ""

 # 跳过 TLS 证书验证
 # 生产环境不要使用！
 tlsSkipVerify: false

 # TLS 客户端证书文件路径（用于 mTLS 认证）
 tlsCertFile: ""

 # TLS 客户端密钥文件路径
 tlsKeyFile: ""

 # TLS CA 证书文件路径
 tlsCAFile: ""

Grafana#

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grafana:
 # 启用/禁用 Grafana 服务
 enabled: false

 # Grafana 服务器 URL
 # 格式: http://host:port 或 https://host:port
 url: "http://localhost:3000"

 # Grafana API Key（推荐）
 # 在 Grafana 中创建: Administration → API Keys
 apiKey: ""

 # Basic auth 用户名（API Key 的替代方案）
 username: ""

 # Basic auth 密码
 password: ""

 # 请求超时（秒）
 timeoutSec: 30

Kibana#

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kibana:
 # 启用/禁用 Kibana 服务
 enabled: false

 # Kibana 服务器 URL
 # 格式: http://host:port 或 https://host:port
 url: "https://localhost:5601"

 # Kibana API Key（推荐）
 # 在 Kibana 中创建: Stack Management → API Keys
 apiKey: ""

 # Basic auth 用户名（API Key 的替代方案）
 username: ""

 # Basic auth 密码
 password: ""

 # 请求超时（秒）
 timeoutSec: 30

 # 跳过 TLS 证书验证
 # 生产环境不要使用！
 skipVerify: false

 # Kibana 空间名称
 # 默认: "default"
 space: "default"

Helm#

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helm:
 # 启用/禁用 Helm 服务
 enabled: false

 # Helm 操作 kubeconfig 路径
 # 如果为空，使用与 Kubernetes 客户端相同的 kubeconfig
 kubeconfigPath: ""

 # Helm 操作默认命名空间
 namespace: "default"

 # 启用 Helm 调试模式
 debug: false

 # 仓库更新超时（秒）
 # 默认: 300 (5 分钟)
 # 国内环境推荐: 600-900
 timeoutSec: 300

 # 最大重试次数
 # 失败的仓库更新的重试次数
 # 默认: 3
 # 推荐: 3-5
 maxRetries: 3

 # 启用镜像
 # 用于加速 Helm 仓库拉取
 # 默认: false
 useMirrors: false

 # 自定义镜像映射
 # 格式: 原始仓库 URL -> 镜像 URL
 mirrors: {}

Elasticsearch#

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elasticsearch:
 # 启用/禁用 Elasticsearch 服务
 enabled: false

 # Elasticsearch 服务器地址（支持多节点高可用）
 addresses:
 - "http://localhost:9200"

 # 单个 Elasticsearch 服务器地址（addresses 的替代方案）
 # 当 addresses 为空时使用
 address: ""

 # Basic auth 用户名
 username: ""

 # Basic auth 密码
 password: ""

 # Bearer token 认证（可选，优先级高于 Basic Auth）
 bearerToken: ""

 # API Key 认证（可选，最高优先级）
 # 格式: id:api_key
 apiKey: ""

 # 请求超时（秒）
 timeoutSec: 30

 # 跳过 TLS 证书验证
 # 生产环境不要使用！
 tlsSkipVerify: false

 # TLS 客户端证书文件路径（用于 mTLS 认证）
 tlsCertFile: ""

 # TLS 客户端密钥文件路径
 tlsKeyFile: ""

 # TLS CA 证书文件路径
 tlsCAFile: ""

Alertmanager#

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alertmanager:
 # 启用/禁用 Alertmanager 服务
 enabled: false

 # Alertmanager 服务器地址
 # 格式: http://host:port 或 https://host:port
 address: "http://localhost:9093"

 # 请求超时（秒）
 timeoutSec: 30

 # Basic auth 用户名（可选）
 username: ""

 # Basic auth 密码（可选）
 password: ""

 # Bearer token 认证（可选，优先级高于 Basic Auth）
 bearerToken: ""

 # 跳过 TLS 证书验证
 # 生产环境不要使用！
 tlsSkipVerify: false

 # TLS 客户端证书文件路径（用于 mTLS 认证）
 tlsCertFile: ""

 # TLS 客户端密钥文件路径
 tlsKeyFile: ""

 # TLS CA 证书文件路径
 tlsCAFile: ""

OpenTelemetry#

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opentelemetry:
 # 启用/禁用 OpenTelemetry 服务
 enabled: false

 # OpenTelemetry Collector 地址
 # 格式: http://host:port 或 https://host:port
 address: "http://localhost:4318"

 # 请求超时（秒）
 timeoutSec: 30

 # Basic auth 用户名（可选）
 username: ""

 # Basic auth 密码（可选）
 password: ""

 # Bearer token 认证（可选，优先级高于 Basic Auth）
 bearerToken: ""

 # 跳过 TLS 证书验证
 # 生产环境不要使用！
 tlsSkipVerify: false

 # TLS 客户端证书文件路径（用于 mTLS 认证）
 tlsCertFile: ""

 # TLS 客户端密钥文件路径
 tlsKeyFile: ""

 # TLS CA 证书文件路径
 tlsCAFile: ""

Utilities#

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utilities:
 # Utilities 服务始终启用
 enabled: true

认证配置#

API Key 认证#

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auth:
 # 启用/禁用认证
 enabled: false

 # 认证模式: apikey | bearer | basic
 # apikey: X-API-Key 简单 API 密钥认证
 # bearer: Bearer Token (JWT) 认证
 # basic: HTTP Basic Auth
 mode: "apikey"

 # API Key（用于 apikey 模式）
 # 最少 8 字符，推荐 16+ 字符
 apiKey: ""

 # Bearer token（用于 bearer 模式）
 # 最少 16 字符推荐（JWT token）
 bearerToken: ""

 # Basic Auth 用户名
 username: ""

 # Basic Auth 密码
 password: ""

 # JWT 密钥（用于 JWT 验证）
 jwtSecret: ""

 # JWT 算法 (HS256, RS256, etc.)
 jwtAlgorithm: "HS256"

认证环境变量#

变量	描述
`MCP_AUTH_ENABLED`	启用认证 (1, true, yes, on)
`MCP_AUTH_MODE`	认证模式 (apikey, bearer, basic)
`MCP_AUTH_API_KEY`	API key 或 bearer token
`MCP_AUTH_USERNAME`	Basic auth 用户名
`MCP_AUTH_PASSWORD`	Basic auth 密码
`MCP_AUTH_JWT_SECRET`	JWT 密钥
`MCP_AUTH_JWT_ALGORITHM`	JWT 算法

日志配置#

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logging:
 # 日志级别: debug | info | warn | error
 level: "info"

 # 使用 JSON 格式日志
 # 适用于日志聚合系统 (ELK, Splunk, etc.)
 json: false

日志级别说明#

debug: 详细的调试信息，包括所有请求和响应
info: 一般信息，包括重要操作和状态变化
warn: 警告信息，不影响功能但需要注意
error: 错误信息，功能受损

审计日志#

基本配置#

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audit:
 # 启用/禁用审计日志
 enabled: false

 # 审计日志级别: debug | info | warn | error
 level: "info"

 # 审计日志存储: stdout | file | database | all
 storage: "memory"

 # 日志格式: text | json
 # json: 结构化 JSON 格式，适合日志聚合
 # text: 人类可读的文本格式
 format: "json"

 # 最大查询结果数
 maxResults: 1000

 # 查询时间范围（天）
 timeRange: 90

文件存储配置#

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audit:
 storage: "file"
 file:
 # 日志文件路径
 path: "/var/log/cloud-native-mcp-server/audit.log"

 # 最大日志文件大小 (MB)
 maxSizeMB: 100

 # 最大备份文件数
 maxBackups: 10

 # 最大日志文件年龄（天）
 maxAgeDays: 30

 # 压缩轮转的日志文件
 compress: true

 # 内存存储的最大日志数
 maxLogs: 10000

数据库存储配置#

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audit:
 storage: "database"
 database:
 # 数据库类型: sqlite | postgresql | mysql
 type: "sqlite"

 # SQLite 数据库文件路径
 # 仅当 type="sqlite" 时使用
 sqlitePath: "/var/lib/cloud-native-mcp-server/audit.db"

 # PostgreSQL 连接字符串
 # 仅当 type="postgresql" 时使用
 # 格式: postgresql://user:password@host:port/dbname
 connectionString: ""

 # 数据库表名
 tableName: "audit_logs"

 # 最大记录数
 maxRecords: 100000

 # 清理间隔（小时）
 cleanupInterval: 24

查询 API 配置#

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audit:
 query:
 # 启用查询 API
 enabled: true

 # 每个查询的最大结果数
 maxResults: 1000

 # 最大时间范围（天）
 timeRange: 90

敏感数据掩码配置#

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audit:
 masking:
 # 启用掩码
 enabled: true

 # 要掩码的字段
 fields:
 - password
 - token
 - apiKey
 - secret
 - passwd
 - pwd
 - authorization

 # 掩码替换值
 maskValue: "***REDACTED***"

采样配置（高流量场景）#

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audit:
 sampling:
 # 启用采样
 enabled: false

 # 采样率 (0-1)
 # 1.0 = 记录所有, 0.1 = 记录 10%
 rate: 1.0

服务和工具过滤#

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enableDisable:
 # 禁用的服务（逗号分隔）
 disabledServices: []

 # 启用的服务（逗号分隔，覆盖禁用列表）
 enabledServices: []

 # 禁用的工具（逗号分隔）
 disabledTools: []

性能调优#

使用当前版本已支持的调优项：

认证配置

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

认证配置#

本文档描述 Cloud Native MCP Server 的认证和授权配置。

认证模式#

服务器支持三种认证模式：

模式	描述	使用场景
`apikey`	API Key 认证	简单场景，快速部署
`bearer`	Bearer Token 认证	JWT token，更安全
`basic`	HTTP Basic Auth	传统认证方式

API Key 认证#

配置#

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auth:
 # 启用/禁用认证
 enabled: true

 # 认证模式
 mode: "apikey"

 # API Key
 apiKey: "Abc123!@#Xyz789!@#Abc123!@#"

使用方式#

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# 使用 curl
curl -H "X-API-Key: Abc123!@#Xyz789!@#" \
 http://localhost:8080/api/kubernetes/sse/message

API Key 复杂度要求#

最小长度: 16 个字符
字符类型: 以下 4 种类型中至少包含 3 种：
- 大写字母 (A-Z)
- 小写字母 (a-z)
- 数字 (0-9)
- 特殊字符 (!@#$%^&*()_+-=[]{}|;:,.<>?)

有效示例#

Abc123!@#Xyz789!@# (大写、小写、数字、特殊字符)
Abc123Xyz789Abc123 (大写、小写、数字)
ABC123!@#XYZ789!@# (大写、数字、特殊字符)

Bearer Token 认证#

配置#

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auth:
 enabled: true
 mode: "bearer"
 bearerToken: "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9..."

 # JWT 密钥（用于 JWT 验证）
 jwtSecret: "your-jwt-secret-key"

 # JWT 算法 (HS256, RS256, etc.)
 jwtAlgorithm: "HS256"

使用方式#

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# 使用 curl
curl -H "Authorization: Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9..." \
 http://localhost:8080/api/kubernetes/sse/message

Bearer Token 要求#

格式: header.payload.signature
最小长度: 32 个字符
编码: Base64URL 编码的各部分
验证: 每个部分必须只包含有效的 base64url 字符

JWT Token 结构#

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{
 "header": {
 "alg": "HS256",
 "typ": "JWT"
 },
 "payload": {
 "sub": "user123",
 "name": "John Doe",
 "iat": 1516239022
 },
 "signature": "SflKxwRJSMeKKF2QT4fwpMeJf36POk6yJV_adQssw5c"
}

Basic 认证#

配置#

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auth:
 enabled: true
 mode: "basic"
 username: "admin"
 password: "secure-password"

使用方式#

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# 使用 curl
curl -u admin:secure-password \
 http://localhost:8080/api/kubernetes/sse/message

# 或者使用 Authorization 头
curl -H "Authorization: Basic YWRtaW46c2VjdXJlLXBhc3N3b3Jk" \
 http://localhost:8080/api/kubernetes/sse/message

Base64 编码#

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# 编码用户名和密码
echo -n "admin:secure-password" | base64
# 输出: YWRtaW46c2VjdXJlLXBhc3N3b3Jk

环境变量认证#

使用环境变量配置认证：

数据流

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

数据流#

本文档描述 Cloud Native MCP Server 中的请求和响应数据流。

请求流#

完整请求流程#

客户端
 │
 ├─> HTTP/SSE 连接
 │
 ├─> 认证中间件
 │ ├─> 验证 API Key/Token
 │ └─> 检查权限
 │
 ├─> 速率限制中间件
 │ └─> 检查配额
 │
 ├─> 路由层
 │ ├─> 解析服务和方法
 │ └─> 验证参数
 │
 ├─> 审计中间件
 │ └─> 记录请求开始
 │
 ├─> 服务管理器
 │ └─> 路由到服务
 │
 ├─> 缓存层
 │ ├─> 检查缓存
 │ └─> 返回缓存或继续
 │
 ├─> 服务
 │ ├─> 调用外部 API
 │ ├─> 处理响应
 │ └─> 更新缓存
 │
 ├─> 审计中间件
 │ └─> 记录请求完成
 │
 ├─> 指标中间件
 │ └─> 记录指标
 │
 └─> 响应返回客户端

详细步骤#

1. 客户端连接#

客户端通过以下方式之一连接到服务器：

Prometheus 工具

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Prometheus 工具#

Cloud Native MCP Server 提供 20 个 Prometheus 管理工具，用于指标查询、规则管理、目标监控和配置管理。

查询执行#

query#

执行即时查询（Instant Query）。

参数:

query (string, required) - PromQL 查询表达式
time (string, optional) - 查询时间戳（RFC3339 或 Unix 时间戳）

返回: 查询结果

query_range#

执行范围查询（Range Query）。

参数:

query (string, required) - PromQL 查询表达式
start (string, required) - 开始时间（RFC3339 或 Unix 时间戳）
end (string, required) - 结束时间（RFC3339 或 Unix 时间戳）
step (string, required) - 查询步长（如：15s, 1m, 5m）

返回: 查询结果（时间序列数据）

query_exemplars#

查询示例数据（Exemplars）。

参数:

部署指南

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

部署指南#

本指南涵盖 Cloud Native MCP Server 的各种部署策略和最佳实践。

目录#

前提条件
快速部署
Kubernetes 部署
Docker 部署
Helm 部署
生产环境考虑
监控和可观测性
安全最佳实践
故障排查

前提条件#

系统要求#

操作系统: Linux, macOS, 或 Windows
CPU: 最低 1 核，推荐 2+ 核
内存: 最低 512MB，推荐 1GB+
磁盘: 最低 100MB
网络: 可访问 Kubernetes 集群和配置的服务

软件要求#

Go: 1.25+ (从源码构建)
Docker: 20.10+ (容器化部署)
kubectl: 已配置集群访问
Helm: 3.0+ (Helm 部署)

服务依赖#

可选连接的服务：

Grafana (可选)
Prometheus (可选)
Kibana (可选)
Elasticsearch (可选)
Alertmanager (可选)
Jaeger (可选)
OpenTelemetry (可选)

快速部署#

二进制部署#

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# 下载最新版本
wget https://github.com/mahmut-Abi/cloud-native-mcp-server/releases/latest/download/cloud-native-mcp-server-linux-amd64
chmod +x cloud-native-mcp-server-linux-amd64

# 创建配置
cat > config.yaml << EOF
server:
 mode: "sse"
 addr: "0.0.0.0:8080"

logging:
 level: "info"

kubernetes:
 kubeconfig: ""
EOF

# 运行
./cloud-native-mcp-server-linux-amd64

Docker 快速启动#

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5


docker run -d \
 --name cloud-native-mcp-server \
 -p 8080:8080 \
 -v ~/.kube:/root/.kube:ro \
 mahmutabi/cloud-native-mcp-server:latest

Kubernetes 部署#

基本部署#

创建部署清单：

Kibana 工具

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Kibana 工具#

Cloud Native MCP Server 提供 52 个 Kibana 管理工具，用于索引管理、文档操作、可视化、仪表板和空间管理。

索引管理#

list_indices#

列出所有索引。

参数:

pattern (string, optional) - 索引模式

返回: 索引列表

get_index#

获取单个索引的详细信息。

参数:

index (string, required) - 索引名称

返回: 索引详细信息

create_index#

创建新的索引。

参数:

index (string, required) - 索引名称
body (object, required) - 索引配置

返回: 创建结果

delete_index#

删除指定的索引。

参数:

index (string, required) - 索引名称

返回: 删除结果

get_index_stats#

获取索引统计信息。

参数:

index (string, required) - 索引名称

返回: 索引统计数据

get_index_settings#

获取索引设置。

参数:

安全指南

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

安全指南#

本文档描述了 Cloud Native MCP Server 的安全特性和最佳实践。

目录#

认证
密钥管理
输入清理
审计日志
安全最佳实践
安全头部
报告安全问题

认证#

API Key 认证#

API 密钥必须满足以下复杂度要求：

最小长度: 16 个字符
字符类型: 以下 4 种类型中至少包含 3 种：
- 大写字母 (A-Z)
- 小写字母 (a-z)
- 数字 (0-9)
- 特殊字符 (!@#$%^&*()_+-=[]{}|;:,.<>?)

有效示例:

Abc123!@#Xyz789!@# (大写、小写、数字、特殊字符)
Abc123Xyz789Abc123 (大写、小写、数字)
ABC123!@#XYZ789!@# (大写、数字、特殊字符)

无效示例:

Abc123!@# (少于 16 个字符)
abcdefgh12345678 (只有小写和数字，不满足 3 种字符类型)
ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ (只有大写)

Bearer Token 认证#

Bearer token 必须遵循 JWT 结构：

格式: header.payload.signature
最小长度: 32 个字符
编码: Base64URL 编码的各部分
验证: 每个部分必须只包含有效的 base64url 字符 (A-Z, a-z, 0-9, -, _, +)

有效示例:

Elasticsearch 工具

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Elasticsearch 工具#

Cloud Native MCP Server 提供 14 个 Elasticsearch 管理工具，用于索引管理、文档操作和集群管理。

索引管理#

list_indices#

列出所有索引。

参数:

pattern (string, optional) - 索引模式（如：、logs-）

返回: 索引列表

get_index#

获取单个索引的详细信息。

参数:

index (string, required) - 索引名称

返回: 索引详细信息，包括映射、设置、别名等

create_index#

创建新的索引。

参数:

index (string, required) - 索引名称
body (object, optional) - 索引配置，包括：
- settings - 索引设置
- mappings - 字段映射
- aliases - 别名配置

返回: 创建结果

delete_index#

删除指定的索引。

参数:

index (string, required) - 索引名称或索引模式

返回: 删除结果

get_index_stats#

获取索引统计信息。

参数:

index (string, required) - 索引名称

返回: 索引统计信息，包括：

性能指南

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

性能指南#

本指南仅包含与当前 Cloud Native MCP Server 实现一致的性能调优项。

当前可调优项#

1. 服务器超时#

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server:
 readTimeoutSec: 30
 writeTimeoutSec: 0
 idleTimeoutSec: 60

建议：

SSE 场景保持 writeTimeoutSec: 0。
客户端较慢或请求体较大时，适当提高 readTimeoutSec。
长连接场景适当提高 idleTimeoutSec。

2. Kubernetes 客户端吞吐#

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3
4


kubernetes:
 timeoutSec: 30
 qps: 100.0
 burst: 200

建议：

Alertmanager 工具

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Alertmanager 工具#

Cloud Native MCP Server 提供 15 个 Alertmanager 管理工具，用于告警管理、沉默规则、通知路由和配置管理。

告警管理#

list_alerts#

列出所有活动告警。

参数:

silenced (bool, optional) - 是否包含沉默的告警
inhibited (bool, optional) - 是否包含抑制的告警
filter (string, optional) - 告警过滤器

返回: 告警列表

get_alert#

获取单个告警的详细信息。

参数:

fingerprint (string, required) - 告警指纹

返回: 告警详细信息

get_alert_groups#

获取告警组。

参数:

filter (string, optional) - 告警组过滤器

返回: 告警组列表

沉默规则管理#

get_silences#

获取所有沉默规则。

参数:

filter (string, optional) - 沉默规则过滤器

返回: 沉默规则列表

create_silence#

创建新的沉默规则。

参数:

matchers (array, required) - 匹配器数组
startsAt (string, required) - 开始时间（RFC3339）
endsAt (string, required) - 结束时间（RFC3339）
createdBy (string, required) - 创建者
comment (string, required) - 注释

返回: 创建的沉默规则信息

工具参考

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

工具参考#

Cloud Native MCP Server 提供 220+ 个强大的工具，覆盖 Kubernetes 管理和应用部署、监控、日志分析等各个方面。

Kubernetes 工具（28 个）#

Pod 管理#

list_pods - 列出 Pod
get_pod - 获取 Pod 详情
describe_pod - 描述 Pod 状态
delete_pod - 删除 Pod
get_pod_logs - 获取 Pod 日志
get_pod_events - 获取 Pod 事件

Deployment 管理#

list_deployments - 列出 Deployment
get_deployment - 获取 Deployment 详情
create_deployment - 创建 Deployment
update_deployment - 更新 Deployment
delete_deployment - 删除 Deployment
scale_deployment - 扩缩容 Deployment
restart_deployment - 重启 Deployment

Service 管理#

list_services - 列出 Service
get_service - 获取 Service 详情
create_service - 创建 Service
delete_service - 删除 Service

ConfigMap & Secret#

list_configmaps - 列出 ConfigMap
get_configmap - 获取 ConfigMap 详情
create_configmap - 创建 ConfigMap
list_secrets - 列出 Secret
get_secret - 获取 Secret 详情
create_secret - 创建 Secret

命名空间#

list_namespaces - 列出命名空间
get_namespace - 获取命名空间详情
create_namespace - 创建命名空间

节点管理#

list_nodes - 列出节点
get_node - 获取节点详情
describe_node - 描述节点状态

资源状态#

get_resource_usage - 获取资源使用情况
get_cluster_info - 获取集群信息

Helm 工具（31 个）#

Chart 管理#

list_repositories - 列出 Helm 仓库
add_repository - 添加 Helm 仓库
remove_repository - 移除 Helm 仓库
update_repository - 更新 Helm 仓库
search_chart - 搜索 Chart
show_chart - 显示 Chart 详情
pull_chart - 下载 Chart

Release 管理#

list_releases - 列出 Release
get_release - 获取 Release 详情
install_chart - 安装 Chart
upgrade_release - 升级 Release
rollback_release - 回滚 Release
uninstall_release - 卸载 Release
get_release_history - 获取 Release 历史
get_release_status - 获取 Release 状态
get_release_values - 获取 Release 配置值

Values 管理#

get_values - 获取配置值
set_values - 设置配置值
diff_values - 比较配置值差异

Release 操作#

test_release - 测试 Release
lint_chart - 检查 Chart
package_chart - 打包 Chart
verify_chart - 验证 Chart
template_chart - 生成模板

Chart 依赖#

list_dependencies - 列出依赖
update_dependencies - 更新依赖

插件管理#

list_plugins - 列出插件
install_plugin - 安装插件

版本管理#

list_versions - 列出 Chart 版本
get_version_info - 获取版本信息

调试工具#

debug_release - 调试 Release

Grafana 工具（36 个）#

仪表板管理#

list_dashboards - 列出仪表板
get_dashboard - 获取仪表板详情
create_dashboard - 创建仪表板
update_dashboard - 更新仪表板
delete_dashboard - 删除仪表板
import_dashboard - 导入仪表板
export_dashboard - 导出仪表板
search_dashboards - 搜索仪表板
get_dashboard_by_uid - 通过 UID 获取仪表板
get_dashboard_by_tag - 通过标签获取仪表板

数据源管理#

list_datasources - 列出数据源
get_datasource - 获取数据源详情
create_datasource - 创建数据源
update_datasource - 更新数据源
delete_datasource - 删除数据源
test_datasource - 测试数据源连接

文件夹管理#

list_folders - 列出文件夹
get_folder - 获取文件夹详情
create_folder - 创建文件夹
update_folder - 更新文件夹
delete_folder - 删除文件夹

查询执行#

execute_query - 执行查询
execute_multiple_queries - 执行多个查询
query_metrics - 查询指标

告警管理#

list_alerts - 列出告警
get_alert - 获取告警详情
pause_alert - 暂停告警
resume_alert - 恢复告警
get_alert_rules - 获取告警规则

用户管理#

list_users - 列出用户
get_user - 获取用户详情
create_user - 创建用户

组织管理#

list_organizations - 列出组织
get_organization - 获取组织详情

健康检查#

get_health - 获取健康状态
get_version - 获取版本信息

Prometheus 工具（20 个）#

查询执行#

query - 执行即时查询
query_range - 执行范围查询
query_exemplars - 查询示例数据

元数据查询#

label_names - 获取标签名
label_values - 获取标签值
series - 获取时间序列
metadata - 获取元数据

目标管理#

targets - 获取目标列表
get_target_metadata - 获取目标元数据

规则管理#

rules - 获取规则列表
get_alerts - 获取告警列表

配置管理#

config - 获取配置信息
flags - 获取启动参数

状态查询#

status - 获取状态信息
query_stats - 获取查询统计

快照管理#

snapshot - 创建快照

TSDB 操作#

tsdb_stats - 获取 TSDB 统计
tsdb_series - 获取 TSDB 序列

存储操作#

block_info - 获取块信息

Kibana 工具（52 个）#

索引管理#

list_indices - 列出索引
get_index - 获取索引详情
create_index - 创建索引
delete_index - 删除索引
get_index_stats - 获取索引统计
get_index_settings - 获取索引设置
update_index_settings - 更新索引设置

文档操作#

search_documents - 搜索文档
get_document - 获取文档
create_document - 创建文档
update_document - 更新文档
delete_document - 删除文档
bulk_operations - 批量操作

查询构建#

build_query - 构建查询
execute_query - 执行查询
aggregate_data - 聚合数据
get_query_stats - 获取查询统计

可视化#

list_visualizations - 列出可视化
get_visualization - 获取可视化
create_visualization - 创建可视化
update_visualization - 更新可视化
delete_visualization - 删除可视化

仪表板#

list_dashboards - 列出仪表板
get_dashboard - 获取仪表板
create_dashboard - 创建仪表板
update_dashboard - 更新仪表板
delete_dashboard - 删除仪表板

索引模式#

list_index_patterns - 列出索引模式
get_index_pattern - 获取索引模式
create_index_pattern - 创建索引模式
update_index_pattern - 更新索引模式
delete_index_pattern - 删除索引模式

保存查询#

list_saved_queries - 列出保存的查询
get_saved_query - 获取保存的查询
create_saved_query - 创建保存的查询
update_saved_query - 更新保存的查询
delete_saved_query - 删除保存的查询

空间管理#

list_spaces - 列出空间
get_space - 获取空间
create_space - 创建空间
update_space - 更新空间
delete_space - 删除空间

发现#

discover_data - 发现数据
get_field_capabilities - 获取字段能力

导出导入#

export_objects - 导出对象
import_objects - 导入对象

短链接#

create_short_url - 创建短链接

Elasticsearch 工具（14 个）#

索引管理#

list_indices - 列出索引
get_index - 获取索引
create_index - 创建索引
delete_index - 删除索引
get_index_stats - 获取索引统计

文档操作#

index_document - 索引文档
get_document - 获取文档
search_documents - 搜索文档
update_document - 更新文档
delete_document - 删除文档

集群管理#

get_cluster_health - 获取集群健康
get_cluster_stats - 获取集群统计
get_cluster_info - 获取集群信息

别名管理#

get_aliases - 获取别名

Alertmanager 工具（15 个）#

告警管理#

list_alerts - 列出告警
get_alert - 获取告警详情
get_alert_groups - 获取告警组
get_silences - 获取沉默规则
create_silence - 创建沉默规则
delete_silence - 删除沉默规则
expire_silence - 过期沉默规则

规则管理#

get_alert_rules - 获取告警规则
list_rule_groups - 列出规则组

配置管理#

get_config - 获取配置
get_status - 获取状态

通知管理#

list_notifications - 列出通知
get_receivers - 获取接收者配置
list_routes - 列出路由

健康检查#

get_health - 获取健康状态

Jaeger 工具（8 个）#

追踪查询#

get_trace - 获取追踪
search_traces - 搜索追踪
get_services - 获取服务列表
get_operations - 获取操作列表

依赖分析#

get_dependencies - 获取依赖关系

指标查询#

get_metrics - 获取指标

配置查询#

get_config - 获取配置
get_status - 获取状态

OpenTelemetry 工具（9 个）#

指标管理#

get_metrics - 获取指标
get_metric_data - 获取指标数据
list_metric_streams - 列出指标流

追踪管理#

get_traces - 获取追踪
search_traces - 搜索追踪

日志管理#

get_logs - 获取日志
search_logs - 搜索日志

配置管理#

get_config - 获取配置
get_status - 获取状态

Utilities 工具（6 个）#

通用工具#

base64_encode - Base64 编码
base64_decode - Base64 解码
json_parse - JSON 解析
json_stringify - JSON 序列化
timestamp - 获取时间戳
uuid - 生成 UUID

工具调用示例#

Kubernetes - 列出 Pod#

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{
 "jsonrpc": "2.0",
 "id": 1,
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "list_pods",
 "arguments": {
 "namespace": "default"
 }
 }
}

Helm - 安装 Chart#

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{
 "jsonrpc": "2.0",
 "id": 2,
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "install_chart",
 "arguments": {
 "chart": "nginx-ingress",
 "repo": "https://kubernetes.github.io/ingress-nginx",
 "release": "my-nginx",
 "namespace": "ingress-nginx"
 }
 }
}

Prometheus - 查询指标#

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10
11


{
 "jsonrpc": "2.0",
 "id": 3,
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "query",
 "arguments": {
 "query": "up{job=\"kubernetes-pods\"}"
 }
 }
}

Grafana - 查询仪表板#

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9


{
 "jsonrpc": "2.0",
 "id": 4,
 "method": "tools/call",
 "params": {
 "name": "list_dashboards",
 "arguments": {}
 }
}

工具参数说明#

所有工具都支持以下通用参数：

API 文档

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

API 文档#

本页面描述 Cloud Native MCP Server 当前版本实际暴露的运行时接口。

基础地址#

1

http://localhost:8080

运行模式与端点#

Cloud Native MCP Server 支持两种运行模式：

模式	典型用途	聚合端点
`sse`	MCP 客户端兼容性优先	`/api/aggregate/sse`
`streamable-http`	推荐的现代 MCP 传输方式	`/api/aggregate/streamable-http`

服务级端点模式：

SSE：/api/<service>/sse
Streamable-HTTP：/api/<service>/streamable-http

常见 service 名称包括 kubernetes、helm、grafana、prometheus、kibana、elasticsearch、alertmanager、jaeger、opentelemetry、utilities、aggregate。

说明：当前服务不提供旧版 /v1/mcp/* 风格接口。

认证方式#

运行时启用认证示例：

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3


export MCP_AUTH_ENABLED=true
export MCP_AUTH_MODE=apikey
export MCP_AUTH_API_KEY='ChangeMe-Strong-Key-123!'

支持模式：

apikey
bearer
basic

API Key#

建议优先使用 X-Api-Key 请求头，也支持 api_key 查询参数。

Jaeger 工具

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Jaeger 工具#

Cloud Native MCP Server 提供 8 个 Jaeger 管理工具，用于分布式追踪、依赖分析和性能监控。

追踪查询#

get_trace#

获取单个追踪的详细信息。

参数:

traceId (string, required) - 追踪 ID

返回: 追踪详细信息，包括：

追踪 ID
开始时间
持续时间
Span 列表
服务调用关系

search_traces#

搜索追踪。

参数:

service (string, optional) - 服务名称
operation (string, optional) - 操作名称
tags (object, optional) - 标签过滤
startTimeMin (string, optional) - 开始时间（RFC3339）
startTimeMax (string, optional) - 结束时间（RFC3339）
durationMin (string, optional) - 最小持续时间
durationMax (string, optional) - 最大持续时间
limit (int, optional) - 返回数量限制

返回: 追踪列表

OpenTelemetry 工具

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

OpenTelemetry 工具#

Cloud Native MCP Server 提供 9 个 OpenTelemetry 管理工具，用于指标、追踪和日志数据的收集和查询。

指标管理#

get_metrics#

获取指标数据。

参数:

metricName (string, optional) - 指标名称
labels (object, optional) - 标签过滤
startTime (string, optional) - 开始时间（RFC3339）
endTime (string, optional) - 结束时间（RFC3339）

返回: 指标数据

示例:

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{
 "name": "get_metrics",
 "arguments": {
 "metricName": "http.requests",
 "labels": {
 "service": "api-gateway",
 "method": "GET"
 },
 "startTime": "2024-01-01T00:00:00Z",
 "endTime": "2024-01-01T01:00:00Z"
 }
}

get_metric_data#

获取详细的指标数据点。

Utilities 工具

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Utilities 工具#

Cloud Native MCP Server 提供 6 个通用实用工具，用于数据转换、编码和标识生成。

Base64 编码#

base64_encode#

对字符串进行 Base64 编码。

参数:

text (string, required) - 要编码的文本

返回: Base64 编码的字符串

示例:

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6


{
 "name": "base64_encode",
 "arguments": {
 "text": "Hello, World!"
 }
}

返回: "SGVsbG8sIFdvcmxkIQ=="

base64_decode#

对 Base64 编码的字符串进行解码。

参数:

encoded (string, required) - Base64 编码的字符串

返回: 解码后的文本

网站地图#

此页面提供 Cloud Native MCP Server 网站上所有可用页面的全面概述。

主要页面#

服务#

文档#

指南#

配置指南#

部署指南#

安全指南#

性能指南#

概念#

工具#

AI 集成最佳实践：从 MCP 获得最大价值

Sat, 01 Feb 2025 10:00:00 +0000

Cloud Native MCP Server 面向 AI 辅助运维场景设计。本文聚焦可落地、可审计、可扩展的集成实践。

理解交互模型#

Model Context Protocol (MCP) 让 AI 客户端能够以标准方式发现并调用工具。

工具发现#

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{
 "method": "mcp/list-tools",
 "params": {}
}

建议每次会话先做工具发现，让 Agent 基于最新工具列表和参数模型进行决策。

上下文感知操作#

提示语要同时包含“范围”和“目标”，例如：

查找 production 命名空间中 CPU 偏高的 Pod，并输出重启风险摘要。

AI 集成最佳实践#

1. 明确系统边界#

在系统提示中写清楚：

可访问服务范围
可写与只读能力边界
变更操作是否需要人工审批

2. 先从只读流程开始#

建议按阶段推进：

仅开放查询类操作
先生成修复建议
人工审批后执行
逐步放开可写操作

3. 启用强认证#

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export MCP_AUTH_ENABLED=true
export MCP_AUTH_MODE=apikey
export MCP_AUTH_API_KEY='ChangeMe-Strong-Key-123!'

安全要求更高时，建议结合网关做短时凭据与统一鉴权。

Cloud Native MCP Server 性能优化技巧

Wed, 15 Jan 2025 10:00:00 +0000

本文介绍如何在真实生产场景中优化 Cloud Native MCP Server，获得更稳定的延迟与吞吐表现。

缓存与响应策略#

服务内部已经包含缓存与响应裁剪机制。进一步优化时，重点是控制单次调用返回范围：

优先按命名空间查询，避免全局扫描。
大结果集使用分页参数（工具支持时）。
只查询当前决策需要的字段。

示例：限制返回规模#

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{
 "method": "kubernetes-get-pods",
 "params": {
 "namespace": "default",
 "limit": 50
 }
}

调优 Kubernetes 与上游超时#

建议使用当前版本支持的运行时参数：

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# Kubernetes 客户端参数
export MCP_K8S_TIMEOUT=30
export MCP_K8S_QPS=100
export MCP_K8S_BURST=200

# 上游服务超时（示例：Prometheus）
export MCP_PROM_TIMEOUT=30

这些参数应根据集群规模与后端响应情况调整。

介绍 Cloud Native MCP Server：终极基础设施管理解决方案

Wed, 01 Jan 2025 10:00:00 +0000

Cloud Native MCP Server 代表了云原生基础设施管理的突破，将 10 个基本服务的威力与 220+ 个工具结合到一个统一界面中，实现前所未有的 AI 辅助操作。

现代基础设施的挑战#

当今的云原生环境极其复杂。组织管理跨多个 Kubernetes 集群的应用程序，使用数十个监控工具，并在不兼容的工具集中挣扎。工程师花费更多时间在工具间切换，而不是实际优化其基础设施。

我们的解决方案：统一管理#

Cloud Native MCP Server 通过以下方式解决这些挑战：

统一 API：所有基础设施操作的单个端点
AI 集成：通过 LLM 集成实现自然语言基础设施管理
全面工具集：跨 10 个服务的 220+ 个工具，包括 Kubernetes、Helm、Grafana、Prometheus 等
性能优化：内置缓存、连接池和智能请求处理

主要功能#

Model Context Protocol (MCP) 支持#

我们对 MCP 标准的实现允许 AI 助手无缝与您的基础设施交互，实现诸如"将前端部署扩展到 10 个副本"或"显示过去一小时的所有警报"等操作。

10 个集成服务#

无需在多个工具间切换，您将获得：

具有 28 个专用工具的 Kubernetes 管理
具有 31 个部署工具的 Helm 包管理
具有 36 个可视化工具的 Grafana 仪表板和警报
具有 20 个查询工具的 Prometheus 指标
具有 52 个搜索工具的 Kibana 日志分析
以及更多

安全优先架构#

我们已将安全性构建到每一层，支持 API 密钥、JWT 令牌和 Basic Auth，以及所有操作的全面审计日志。

安全指南

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

安全指南#

本文档描述了 Cloud Native MCP Server 的安全特性和最佳实践。

目录#

认证
密钥管理
输入清理
审计日志
安全最佳实践
安全头部
报告安全问题

认证#

API Key 认证#

API 密钥必须满足以下复杂度要求：

最小长度: 16 个字符
字符类型: 以下 4 种类型中至少包含 3 种：
- 大写字母 (A-Z)
- 小写字母 (a-z)
- 数字 (0-9)
- 特殊字符 (!@#$%^&*()_+-=[]{}|;:,.<>?)

有效示例:

Abc123!@#Xyz789!@# (大写、小写、数字、特殊字符)
Abc123Xyz789Abc123 (大写、小写、数字)
ABC123!@#XYZ789!@# (大写、数字、特殊字符)

无效示例:

Abc123!@# (少于 16 个字符)
abcdefgh12345678 (只有小写和数字，不满足 3 种字符类型)
ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ (只有大写)

Bearer Token 认证#

Bearer token 必须遵循 JWT 结构：

格式: header.payload.signature
最小长度: 32 个字符
编码: Base64URL 编码的各部分
验证: 每个部分必须只包含有效的 base64url 字符 (A-Z, a-z, 0-9, -, _, +)

有效示例:

部署指南

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

部署指南#

本指南涵盖 Cloud Native MCP Server 的各种部署策略和最佳实践。

目录#

前提条件
快速部署
Kubernetes 部署
Docker 部署
Helm 部署
生产环境考虑
监控和可观测性
安全最佳实践
故障排查

前提条件#

系统要求#

操作系统: Linux, macOS, 或 Windows
CPU: 最低 1 核，推荐 2+ 核
内存: 最低 512MB，推荐 1GB+
磁盘: 最低 100MB
网络: 可访问 Kubernetes 集群和配置的服务

软件要求#

Go: 1.25+ (从源码构建)
Docker: 20.10+ (容器化部署)
kubectl: 已配置集群访问
Helm: 3.0+ (Helm 部署)

服务依赖#

可选连接的服务：

Grafana (可选)
Prometheus (可选)
Kibana (可选)
Elasticsearch (可选)
Alertmanager (可选)
Jaeger (可选)
OpenTelemetry (可选)

快速部署#

二进制部署#

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# 下载最新版本
wget https://github.com/mahmut-Abi/cloud-native-mcp-server/releases/latest/download/cloud-native-mcp-server-linux-amd64
chmod +x cloud-native-mcp-server-linux-amd64

# 创建配置
cat > config.yaml << EOF
server:
 mode: "sse"
 addr: "0.0.0.0:8080"

logging:
 level: "info"

kubernetes:
 kubeconfig: ""
EOF

# 运行
./cloud-native-mcp-server-linux-amd64

Docker 快速启动#

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docker run -d \
 --name cloud-native-mcp-server \
 -p 8080:8080 \
 -v ~/.kube:/root/.kube:ro \
 mahmutabi/cloud-native-mcp-server:latest

Kubernetes 部署#

基本部署#

创建部署清单：

架构指南

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

架构指南#

本文档描述 Cloud Native MCP Server 的系统架构和设计原则。

目录#

概述
系统架构
核心组件
服务集成
数据流
设计原则
性能优化
扩展性

概述#

架构目标#

高性能: 优化的缓存、连接池和资源管理
可扩展性: 模块化设计，易于添加新服务
安全性: 多层认证、输入清理和审计日志
可观测性: 内置指标、日志和追踪
可靠性: 健康检查、重试机制和优雅降级

系统架构#

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 客户端 │
│ (Claude Desktop, Browser, Custom MCP Clients) │
└────────────────────┬────────────────────────────────────────┘
 │
 │ MCP Protocol (SSE/Streamable-HTTP)
 │
┌────────────────────▼────────────────────────────────────────┐
│ HTTP Server │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 路由层 (SSE/Streamable-HTTP) │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 中间件层 │ │
│ │ - 认证 (API Key/Bearer/Basic) │ │
│ │ - 审计日志 │ │
│ │ - 速率限制 │ │
│ │ - 安全中间件 │ │
│ │ - 指标收集 │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└────────────────────┬────────────────────────────────────────┘
 │
 │
┌────────────────────▼────────────────────────────────────────┐
│ 服务管理层 │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │Kubernetes│ │ Helm │ │ Grafana │ │Prometheus│ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ Kibana │ │Elastic │ │ AlertMgr │ │ Jaeger │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ Otel │ │Utilities │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ │
└────────────────────┬────────────────────────────────────────┘
 │
 │
┌────────────────────▼────────────────────────────────────────┐
│ 基础设施层 │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 缓存层 (LRU/Segmented) │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 密钥管理 │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 日志系统 │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 指标系统 │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└────────────────────┬────────────────────────────────────────┘
 │
 │
┌────────────────────▼────────────────────────────────────────┐
│ 外部服务 │
│ Kubernetes Cluster, Grafana, Prometheus, ES, etc. │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

核心组件#

1. HTTP 服务器#

职责: 处理传入的 HTTP/SSE 请求和连接

配置指南

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

配置指南#

本指南涵盖 Cloud Native MCP Server 的所有配置选项。

目录#

配置方法
服务器配置
服务配置
认证配置
日志配置
审计日志
缓存配置
性能调优
示例配置

配置方法#

K8s MCP Server 支持三种配置方法（按优先级排序）：

命令行参数 - 最高优先级
环境变量 - 中等优先级
YAML 配置文件 - 最低优先级

配置优先级示例#

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# 配置文件设置默认值
# 环境变量覆盖配置文件
# 命令行参数覆盖所有设置

./cloud-native-mcp-server \
 --config=config.yaml \
 --log-level=debug

服务器配置#

基本设置#

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server:
 # 运行模式: sse | streamable-http
 # 推荐生产环境使用 streamable-http，兼容性优先可使用 sse
 mode: "sse"

 # 服务器监听地址
 addr: "0.0.0.0:8080"

 # HTTP 读取超时（秒）
 # 0 = 无超时（生产环境不推荐）
 # 推荐: 30-60 秒
 readTimeoutSec: 30

 # HTTP 写入超时（秒）
 # SSE 连接应设置为 0 以保持连接
 writeTimeoutSec: 0

 # HTTP 空闲超时（秒）
 # 默认: 60 秒
 idleTimeoutSec: 60

SSE 路径配置#

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server:
 ssePaths:
 # Kubernetes SSE 端点
 kubernetes: "/api/kubernetes/sse"

 # Grafana SSE 端点
 grafana: "/api/grafana/sse"

 # Prometheus SSE 端点
 prometheus: "/api/prometheus/sse"

 # Kibana SSE 端点
 kibana: "/api/kibana/sse"

 # Helm SSE 端点
 helm: "/api/helm/sse"

 # Alertmanager SSE 端点
 alertmanager: "/api/alertmanager/sse"

 # Elasticsearch SSE 端点
 elasticsearch: "/api/elasticsearch/sse"

 # OpenTelemetry SSE 端点
 opentelemetry: "/api/opentelemetry/sse"

 # Utilities SSE 端点
 utilities: "/api/utilities/sse"

 # 聚合所有服务的 SSE 端点
 aggregate: "/api/aggregate/sse"

Streamable-HTTP 路径配置#

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server:
 streamableHttpPaths:
 # Kubernetes Streamable-HTTP 端点
 kubernetes: "/api/kubernetes/streamable-http"

 # Grafana Streamable-HTTP 端点
 grafana: "/api/grafana/streamable-http"

 # Prometheus Streamable-HTTP 端点
 prometheus: "/api/prometheus/streamable-http"

 # Kibana Streamable-HTTP 端点
 kibana: "/api/kibana/streamable-http"

 # Helm Streamable-HTTP 端点
 helm: "/api/helm/streamable-http"

 # Alertmanager Streamable-HTTP 端点
 alertmanager: "/api/alertmanager/streamable-http"

 # Elasticsearch Streamable-HTTP 端点
 elasticsearch: "/api/elasticsearch/streamable-http"

 # OpenTelemetry Streamable-HTTP 端点
 opentelemetry: "/api/opentelemetry/streamable-http"

 # Utilities Streamable-HTTP 端点
 utilities: "/api/utilities/streamable-http"

 # 聚合所有服务的 Streamable-HTTP 端点
 aggregate: "/api/aggregate/streamable-http"

命令行参数#

参数	描述	默认值
`--mode`	服务器模式 (sse, streamable-http)	sse
`--addr`	监听地址	0.0.0.0:8080
`--config`	配置文件路径	config.yaml
`--log-level`	日志级别 (debug, info, warn, error)	info

环境变量#

变量	描述	默认值
`MCP_MODE`	服务器模式	sse
`MCP_ADDR`	监听地址	0.0.0.0:8080
`MCP_LOG_LEVEL`	日志级别	info

服务配置#

Kubernetes#

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kubernetes:
 # kubeconfig 文件路径
 # 如果为空，使用默认: $KUBECONFIG → ~/.kube/config → service account
 kubeconfig: ""

 # 单个 API 调用超时（秒）
 timeoutSec: 30

 # API 客户端每秒查询数 (QPS)
 qps: 100.0

 # API 客户端突发速率
 burst: 200

Prometheus#

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prometheus:
 # 启用/禁用 Prometheus 服务
 enabled: false

 # Prometheus 服务器地址
 # 格式: http://host:port 或 https://host:port
 address: "http://localhost:9090"

 # 请求超时（秒）
 timeoutSec: 30

 # Basic auth 用户名（可选）
 username: ""

 # Basic auth 密码（可选）
 password: ""

 # Bearer token 认证（可选，优先级高于 Basic Auth）
 bearerToken: ""

 # 跳过 TLS 证书验证
 # 生产环境不要使用！
 tlsSkipVerify: false

 # TLS 客户端证书文件路径（用于 mTLS 认证）
 tlsCertFile: ""

 # TLS 客户端密钥文件路径
 tlsKeyFile: ""

 # TLS CA 证书文件路径
 tlsCAFile: ""

Grafana#

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grafana:
 # 启用/禁用 Grafana 服务
 enabled: false

 # Grafana 服务器 URL
 # 格式: http://host:port 或 https://host:port
 url: "http://localhost:3000"

 # Grafana API Key（推荐）
 # 在 Grafana 中创建: Administration → API Keys
 apiKey: ""

 # Basic auth 用户名（API Key 的替代方案）
 username: ""

 # Basic auth 密码
 password: ""

 # 请求超时（秒）
 timeoutSec: 30

Kibana#

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kibana:
 # 启用/禁用 Kibana 服务
 enabled: false

 # Kibana 服务器 URL
 # 格式: http://host:port 或 https://host:port
 url: "https://localhost:5601"

 # Kibana API Key（推荐）
 # 在 Kibana 中创建: Stack Management → API Keys
 apiKey: ""

 # Basic auth 用户名（API Key 的替代方案）
 username: ""

 # Basic auth 密码
 password: ""

 # 请求超时（秒）
 timeoutSec: 30

 # 跳过 TLS 证书验证
 # 生产环境不要使用！
 skipVerify: false

 # Kibana 空间名称
 # 默认: "default"
 space: "default"

Helm#

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helm:
 # 启用/禁用 Helm 服务
 enabled: false

 # Helm 操作 kubeconfig 路径
 # 如果为空，使用与 Kubernetes 客户端相同的 kubeconfig
 kubeconfigPath: ""

 # Helm 操作默认命名空间
 namespace: "default"

 # 启用 Helm 调试模式
 debug: false

 # 仓库更新超时（秒）
 # 默认: 300 (5 分钟)
 # 国内环境推荐: 600-900
 timeoutSec: 300

 # 最大重试次数
 # 失败的仓库更新的重试次数
 # 默认: 3
 # 推荐: 3-5
 maxRetries: 3

 # 启用镜像
 # 用于加速 Helm 仓库拉取
 # 默认: false
 useMirrors: false

 # 自定义镜像映射
 # 格式: 原始仓库 URL -> 镜像 URL
 mirrors: {}

Elasticsearch#

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elasticsearch:
 # 启用/禁用 Elasticsearch 服务
 enabled: false

 # Elasticsearch 服务器地址（支持多节点高可用）
 addresses:
 - "http://localhost:9200"

 # 单个 Elasticsearch 服务器地址（addresses 的替代方案）
 # 当 addresses 为空时使用
 address: ""

 # Basic auth 用户名
 username: ""

 # Basic auth 密码
 password: ""

 # Bearer token 认证（可选，优先级高于 Basic Auth）
 bearerToken: ""

 # API Key 认证（可选，最高优先级）
 # 格式: id:api_key
 apiKey: ""

 # 请求超时（秒）
 timeoutSec: 30

 # 跳过 TLS 证书验证
 # 生产环境不要使用！
 tlsSkipVerify: false

 # TLS 客户端证书文件路径（用于 mTLS 认证）
 tlsCertFile: ""

 # TLS 客户端密钥文件路径
 tlsKeyFile: ""

 # TLS CA 证书文件路径
 tlsCAFile: ""

Alertmanager#

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alertmanager:
 # 启用/禁用 Alertmanager 服务
 enabled: false

 # Alertmanager 服务器地址
 # 格式: http://host:port 或 https://host:port
 address: "http://localhost:9093"

 # 请求超时（秒）
 timeoutSec: 30

 # Basic auth 用户名（可选）
 username: ""

 # Basic auth 密码（可选）
 password: ""

 # Bearer token 认证（可选，优先级高于 Basic Auth）
 bearerToken: ""

 # 跳过 TLS 证书验证
 # 生产环境不要使用！
 tlsSkipVerify: false

 # TLS 客户端证书文件路径（用于 mTLS 认证）
 tlsCertFile: ""

 # TLS 客户端密钥文件路径
 tlsKeyFile: ""

 # TLS CA 证书文件路径
 tlsCAFile: ""

OpenTelemetry#

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opentelemetry:
 # 启用/禁用 OpenTelemetry 服务
 enabled: false

 # OpenTelemetry Collector 地址
 # 格式: http://host:port 或 https://host:port
 address: "http://localhost:4318"

 # 请求超时（秒）
 timeoutSec: 30

 # Basic auth 用户名（可选）
 username: ""

 # Basic auth 密码（可选）
 password: ""

 # Bearer token 认证（可选，优先级高于 Basic Auth）
 bearerToken: ""

 # 跳过 TLS 证书验证
 # 生产环境不要使用！
 tlsSkipVerify: false

 # TLS 客户端证书文件路径（用于 mTLS 认证）
 tlsCertFile: ""

 # TLS 客户端密钥文件路径
 tlsKeyFile: ""

 # TLS CA 证书文件路径
 tlsCAFile: ""

Utilities#

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utilities:
 # Utilities 服务始终启用
 enabled: true

认证配置#

API Key 认证#

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auth:
 # 启用/禁用认证
 enabled: false

 # 认证模式: apikey | bearer | basic
 # apikey: X-API-Key 简单 API 密钥认证
 # bearer: Bearer Token (JWT) 认证
 # basic: HTTP Basic Auth
 mode: "apikey"

 # API Key（用于 apikey 模式）
 # 最少 8 字符，推荐 16+ 字符
 apiKey: ""

 # Bearer token（用于 bearer 模式）
 # 最少 16 字符推荐（JWT token）
 bearerToken: ""

 # Basic Auth 用户名
 username: ""

 # Basic Auth 密码
 password: ""

 # JWT 密钥（用于 JWT 验证）
 jwtSecret: ""

 # JWT 算法 (HS256, RS256, etc.)
 jwtAlgorithm: "HS256"

认证环境变量#

变量	描述
`MCP_AUTH_ENABLED`	启用认证 (1, true, yes, on)
`MCP_AUTH_MODE`	认证模式 (apikey, bearer, basic)
`MCP_AUTH_API_KEY`	API key 或 bearer token
`MCP_AUTH_USERNAME`	Basic auth 用户名
`MCP_AUTH_PASSWORD`	Basic auth 密码
`MCP_AUTH_JWT_SECRET`	JWT 密钥
`MCP_AUTH_JWT_ALGORITHM`	JWT 算法

日志配置#

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logging:
 # 日志级别: debug | info | warn | error
 level: "info"

 # 使用 JSON 格式日志
 # 适用于日志聚合系统 (ELK, Splunk, etc.)
 json: false

日志级别说明#

debug: 详细的调试信息，包括所有请求和响应
info: 一般信息，包括重要操作和状态变化
warn: 警告信息，不影响功能但需要注意
error: 错误信息，功能受损

审计日志#

基本配置#

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audit:
 # 启用/禁用审计日志
 enabled: false

 # 审计日志级别: debug | info | warn | error
 level: "info"

 # 审计日志存储: stdout | file | database | all
 storage: "memory"

 # 日志格式: text | json
 # json: 结构化 JSON 格式，适合日志聚合
 # text: 人类可读的文本格式
 format: "json"

 # 最大查询结果数
 maxResults: 1000

 # 查询时间范围（天）
 timeRange: 90

文件存储配置#

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audit:
 storage: "file"
 file:
 # 日志文件路径
 path: "/var/log/cloud-native-mcp-server/audit.log"

 # 最大日志文件大小 (MB)
 maxSizeMB: 100

 # 最大备份文件数
 maxBackups: 10

 # 最大日志文件年龄（天）
 maxAgeDays: 30

 # 压缩轮转的日志文件
 compress: true

 # 内存存储的最大日志数
 maxLogs: 10000

数据库存储配置#

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audit:
 storage: "database"
 database:
 # 数据库类型: sqlite | postgresql | mysql
 type: "sqlite"

 # SQLite 数据库文件路径
 # 仅当 type="sqlite" 时使用
 sqlitePath: "/var/lib/cloud-native-mcp-server/audit.db"

 # PostgreSQL 连接字符串
 # 仅当 type="postgresql" 时使用
 # 格式: postgresql://user:password@host:port/dbname
 connectionString: ""

 # 数据库表名
 tableName: "audit_logs"

 # 最大记录数
 maxRecords: 100000

 # 清理间隔（小时）
 cleanupInterval: 24

查询 API 配置#

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audit:
 query:
 # 启用查询 API
 enabled: true

 # 每个查询的最大结果数
 maxResults: 1000

 # 最大时间范围（天）
 timeRange: 90

敏感数据掩码配置#

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audit:
 masking:
 # 启用掩码
 enabled: true

 # 要掩码的字段
 fields:
 - password
 - token
 - apiKey
 - secret
 - passwd
 - pwd
 - authorization

 # 掩码替换值
 maskValue: "***REDACTED***"

采样配置（高流量场景）#

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audit:
 sampling:
 # 启用采样
 enabled: false

 # 采样率 (0-1)
 # 1.0 = 记录所有, 0.1 = 记录 10%
 rate: 1.0

服务和工具过滤#

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enableDisable:
 # 禁用的服务（逗号分隔）
 disabledServices: []

 # 启用的服务（逗号分隔，覆盖禁用列表）
 enabledServices: []

 # 禁用的工具（逗号分隔）
 disabledTools: []

性能调优#

使用当前版本已支持的调优项：

性能指南

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

性能指南#

本指南仅包含与当前 Cloud Native MCP Server 实现一致的性能调优项。

当前可调优项#

1. 服务器超时#

1
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4


server:
 readTimeoutSec: 30
 writeTimeoutSec: 0
 idleTimeoutSec: 60

建议：

SSE 场景保持 writeTimeoutSec: 0。
客户端较慢或请求体较大时，适当提高 readTimeoutSec。
长连接场景适当提高 idleTimeoutSec。

2. Kubernetes 客户端吞吐#

1
2
3
4


kubernetes:
 timeoutSec: 30
 qps: 100.0
 burst: 200

建议：