Kubeleash
ภาพรวม
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Kubernetes MCP server with RBAC-style, context-scoped guardrails for AI agents.
ใช้ทำอะไรได้
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
- การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
- ช่องทาง (transport): stdio
- หมวด: เครื่องมือนักพัฒนา
ติดตั้ง
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ผลตรวจผ่าน 2/2 · ทำงานบนเครื่องคุณ
ขั้นแรก: คุณใช้ AI ตัวไหน
เลือกแอปที่คุณใช้ ขั้นตอนจะขึ้นด้านล่าง
ต่อกับ Claude ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน
ต้องลง Docker ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว) · ใช้ได้เฉพาะแอป Claude บนคอม (Windows หรือ Mac) ไม่ใช่บนเว็บหรือมือถือ
เปิดไฟล์ตั้งค่าของแอป Claude บนคอม
SettingsDeveloperEdit Config
วางค่าตั้งนี้แล้วบันทึกไฟล์
{ "mcpServers": { "kubeleash": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "ghcr.io/kubeleash/kubeleash:0.3.0" ] } } }ปิดแอป Claude แล้วเปิดใหม่
ลองเลย
ใช้ Kubeleash บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง✓ ถ้า Claude บอกว่ากำลังใช้ Kubeleash หรือมีชื่อเครื่องมือของ Kubeleash ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ
ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป
ChatGPT ยังต่อ Kubeleash ไม่ได้
Kubeleash ต้องติดตั้งในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะตัวที่ทำงานบนเว็บ
คุณทำแบบนี้แทนได้
ก · ใช้แอปที่ต่อ Kubeleash ได้
- ต้องลง Docker ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว) · ใช้ได้เฉพาะแอป Claude บนคอม (Windows หรือ Mac) ไม่ใช่บนเว็บหรือมือถือ
- ต้องลง Docker ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
- ต้องลง Docker ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
- ต้องลง Docker ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
ข · ตัวอื่นในหมวด เครื่องมือนักพัฒนา ที่ต่อกับ ChatGPT ได้
เลือกจากตัวที่ใช้มากในหมวดเดียวกัน เฉพาะตัวที่ต่อด้วยที่อยู่ได้โดยไม่ต้องใส่คีย์
- Sentry✓ ChatGPT
- Front-End Checklist✓ ChatGPT
- Compiler Explorer✓ ChatGPT
ต่อกับ Claude Code ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน
ต้องลง Docker ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
เปิด Terminal
Mac: กด Command+Space พิมพ์ Terminal · Windows: เปิด PowerShell
วางคำสั่งนี้แล้วกด Enter
claude mcp add kubeleash -- docker run -i --rm ghcr.io/kubeleash/kubeleash:0.3.0พิมพ์ /mcp ใน Claude Code
ต้องเห็น Kubeleash ในรายการและขึ้นว่าเชื่อมต่อแล้ว
ลองเลย
ใช้ Kubeleash บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง✓ ถ้า Claude Code บอกว่ากำลังใช้ Kubeleash หรือมีชื่อเครื่องมือของ Kubeleash ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ
ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป
ต่อกับ Cursor ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน
ต้องลง Docker ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
เปิดแชตของ AI ใน Cursor โหมด Agent
ลองเลย
ใช้ Kubeleash บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง✓ ถ้า Cursor บอกว่ากำลังใช้ Kubeleash หรือมีชื่อเครื่องมือของ Kubeleash ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ
ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Cursor เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป
ต่อกับ VS Code ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน
ต้องลง Docker ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
เปิดแชตของ AI ใน VS Code โหมด Agent
ลองเลย
ใช้ Kubeleash บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง✓ ถ้า VS Code บอกว่ากำลังใช้ Kubeleash หรือมีชื่อเครื่องมือของ Kubeleash ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ
ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ VS Code เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป
สำหรับคนเขียนโค้ด: คำสั่ง Terminal และค่าตั้ง JSON
ติดตั้งในเครื่อง
Claude Code
claude mcp add kubeleash -- docker run -i --rm ghcr.io/kubeleash/kubeleash:0.3.0Claude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"kubeleash": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/kubeleash/kubeleash:0.3.0"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"kubeleash": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/kubeleash/kubeleash:0.3.0"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"kubeleash": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/kubeleash/kubeleash:0.3.0"
]
}
}
}ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
สรุป
- การเชื่อมต่อ
- รันบนเครื่อง
- ช่องทาง (transport)
- stdio
- รุ่นล่าสุดi
- 0.3.0
- ส่งเข้า registryi
- 28 พ.ค. 2569
- แก้โค้ดล่าสุดi
- 28 พ.ค. 2569
- ผู้ทำ
- kubeleash
- แพ็กเกจ
oci: ghcr.io/kubeleash/kubeleash:0.3.0- สถานะใน registry
- ใช้งานอยู่
ใช้กับโปรแกรมไหนได้
ดูจากแบบการต่อของ server ตัวนี้ และเอกสารของผู้ทำโปรแกรมแต่ละตัว ตรวจเมื่อ 10 พ.ย. 2569
ติดตั้งบนเครื่องได้ใน
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
คู่มือที่เกี่ยวข้อง
ทำอะไรได้บ้าง
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
ผลตรวจเบื้องต้นi
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 12 พ.ย. 2569
- ✓ ผ่าน
ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub kubeleash ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
- ✓ ผ่าน
ยังมีคนดูแล
มีการแก้โค้ดล่าสุด 6 เดือนที่ผ่านมา
- … ยังไม่ตรวจ
มีสัญญาอนุญาต (license)
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
- – ไม่เกี่ยว
endpoint ตอบ
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
- – ไม่เกี่ยว
ล็อกอินแบบ OAuth
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
- … ยังไม่ตรวจ
คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
พูดคุย
ถาม แชร์เคล็ดลับ หรือแจ้งว่าใช้ไม่ได้ เรียงตามที่คนกดว่ามีประโยชน์
ยังไม่มีใครโพสต์ ถามหรือแชร์เป็นคนแรกได้เลย
ข้อความในส่วนนี้เขียนโดยผู้ใช้ ไม่ใช่ทีม PopNx
รีวิวจากผู้ใช้
ยังไม่มีรีวิว
เทียบกับตัวอื่นในหมวด เครื่องมือนักพัฒนาi
- ดาวมากกว่า 69% ของอีก 5784 ตัวในหมวดนี้
- ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 15% ของอีก 5784 ตัวในหมวดนี้
- ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5784 ตัวในหมวดนี้
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
คำถามที่พบบ่อย
Kubeleash ปลอดภัยไหม?
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 2 จาก 2 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด 6 เดือนที่ผ่านมา และส่งรุ่นล่าสุด (0.3.0) เข้า registry 6 เดือนที่ผ่านมา
ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Docker ในเครื่องด้วย
มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?
ในหมวดเดียวกันมี REA, Netdata, Front-End Checklist
ตัวที่ใช้แทนได้
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
README จากผู้ทำ
เปิดอ่าน README
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
kubeleash Point it at your over-privileged kubeconfig — it still can't nuke prod.
Guardrails for AI agents on your cluster. kubeleash is a local MCP server for Kubernetes whose differentiator is RBAC-style, *context-scoped* access control. Point it at a kubeconfig — even a cluster-admin one — and a local policy file constrains what the agent can actually do, per kube context, with destructive actions gated before any call reaches the cluster.
Add kubeleash to your AI client
Install launches the local kubeleash binary — get it via brew , go install , or the container (see Install ). VS Code installs in one click; Cursor & Claude open the setup steps (GitHub strips the cursor:// one-click link, so it lives there as copy-paste).
Why
Most Kubernetes MCP servers inherit the kubeconfig's permissions wholesale — whatever the credentials grant, the agent can do. kubeleash adds three things native RBAC can't express for this use case:
- Constrain the agent independently of the credentials. Effective access is always
kubeconfig-grants ∩ policy-allows— kubeleash only ever *subtracts*. - Context-aware guardrails. Policy varies by context (prod vs staging vs dev); native RBAC is per-cluster.
- Block destructive verbs (
delete/exec/…) as a safety net against agent mistakes and prompt injection.
What kubeleash enforces
kubeleash governs only the calls routed through it. It provides a hard guarantee when it is the agent's *sole* path to the cluster. An agent that also has shell access (raw kubectl, oc, the API) can step around it, so in a shell-enabled assistant kubeleash is advisory — pair it with the using-kubeleash skill, which instructs the agent to stop (not reach for kubectl) when the leash is unavailable.
Policy in 10 seconds
policies:
- contexts: ".*prod.*" # regex over the active context name allow: resources: ["*"] verbs: [get, list, watch] # read-only in prod deny: verbs: [exec] # never, regardless of credentials
Deny wins. Default deny. A broken policy refuses to start — it never fails open.
See examples/policy.yaml for a fuller, commented policy (read-only prod, broader staging, namespace-scoped dev).
Quickstart
Install it (Homebrew shown — see Install for go install and the container), then exercise a policy without touching any cluster:
brew install kubeleash/tap/kubeleash
Grab the commented example policy:
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/kubeleash/kubeleash/main/examples/policy.yaml -o policy.yaml
See how kubeleash validates and normalizes a policy (no cluster needed):
kubeleash --policy policy.yaml --print-effective-policy
Try it without touching any cluster — every decision is logged, nothing runs:
kubeleash --policy policy.yaml --dry-run
Prefer source? git clone https://github.com/kubeleash/kubeleash && cd kubeleash && go build -o kubeleash ./cmd/kubeleash (Go 1.26+).
Then point an MCP client at it (see below). kubeleash speaks MCP over stdio, so it's launched by your client, not run as a daemon.
| Flag | Purpose |
|---|---|
--policy | Policy file. Required (or set K8S_MCP_POLICY); with neither, kubeleash refuses to start — default-deny never fails open. |
--kubeconfig | Explicit kubeconfig. Omit to use the standard client-go rules ($KUBECONFIG, ~/.kube/config). |
--dry-run | Evaluate + log every decision, but never execute against a cluster. |
--print-effective-policy | Print the resolved/normalized rules and exit. |
--log-level | debug / info / warn / error (default info). The audit log is JSON on stderr (stdout is the MCP transport). |
--version | Print version, commit, and build date. |
Install
All channels run kubeleash locally over stdio — your client launches the binary; nothing is hosted. kubeleash is listed in the official MCP Registry as io.github.kubeleash/kubeleash, so registry-aware clients can discover it too.
One-click
The Add to Cursor / VS Code buttons at the top are the fastest path (they need the kubeleash binary on PATH — see Manual). Other clients:
Claude Code — this repo is its own plugin marketplace:
/plugin marketplace add kubeleash/kubeleash
/plugin install kubeleash@kubeleash
No separate install step: on first run the plugin uses a kubeleash already on your PATH, or otherwise downloads the matching release binary (verifying its checksum) and caches it.
Safe by default — no policy authoring required first: if you have no policy at ~/.kubeleash/policy.yaml, the plugin writes a read-only starter there on first run (allow get/list/watch, deny exec/delete). Review and widen it to grant more access. (This convenience is the plugin's only; the raw binary still requires an explicit --policy and refuses to start without one.)
The plugin also ships two skills — using-kubeleash (how an agent should query and act through the gated tools) and authoring-kubeleash-policy (how to write the policy) — so the agent understands the guardrails, not just the tool list.
Claude Desktop — download kubeleash.mcpb from the releases page and double-click it; the bundle ships the binary and prompts you for the policy and kubeconfig.
Raw Cursor / VS Code deeplink URLs (if a button doesn't fire)
Cursor (can't prompt — edit the placeholder path afterward in *Settings → MCP*). Decodes to {"command":"kubeleash","args":["--policy","/absolute/path/to/policy.yaml"]}:
cursor://anysphere.cursor-deeplink/mcp/install?name=kubeleash&config=eyJjb21tYW5kIjoia3ViZWxlYXNoIiwiYXJncyI6WyItLXBvbGljeSIsIi9hYnNvbHV0ZS9wYXRoL3RvL3BvbGljeS55YW1sIl19
VS Code (prompts for the policy path):
vscode:mcp/install?%7B%22name%22%3A%22kubeleash%22%2C%22command%22%3A%22kubeleash%22%2C%22args%22%3A%5B%22--policy%22%2C%22%24%7Binput%3ApolicyPath%7D%22%5D%2C%22inputs%22%3A%5B%7B%22id%22%3A%22policyPath%22%2C%22type%22%3A%22promptString%22%2C%22description%22%3A%22Path%20to%20your%20kubeleash%20policy.yaml%22%7D%5D%7D
Manual
# Homebrew
brew install kubeleash/tap/kubeleash
Go
go install github.com/kubeleash/kubeleash/cmd/kubeleash@latest
Container (great for running the MCP server sandboxed)
docker run --rm -i -v ~/.kube:/root/.kube:ro -v ./policy.yaml:/policy.yaml:ro \ ghcr.io/kubeleash/kubeleash --policy /policy.yaml
kubeleash runs locally over stdio and talks only to your clusters. There
is intentionally no remote/hosted URL connector — it would mean handing
your cluster credentials to a third party.
Use it as an MCP server
kubeleash exposes 8 generic, GVK-agnostic tools (k8s_list, k8s_get, k8s_apply, k8s_delete, k8s_logs, k8s_exec, k8s_scale, and k8s_capabilities) that work for any resource, including CRDs. Every call is checked against your policy and recorded to a JSON audit log on stderr (stdout is the MCP transport). It speaks MCP over stdio — point your client at the binary (or container):
// Claude Desktop / Cursor / VS Code MCP config
{ "mcpServers": { "kubeleash": { "command": "kubeleash", "args": ["--policy", "/absolute/path/to/policy.yaml"], "env": { "KUBECONFIG": "/absolute/path/to/kubeconfig" } } } }
Privacy
Zero telemetry. No phone-home. Local-only by design. kubeleash talks only to the Kubernetes API servers you point it at — there is intentionally no remote or hosted connector to route your cluster credentials through. That's a feature, not a gap: you run it against real clusters with privileged credentials, so nothing should sit between the agent and your API server but the leash.
Project
- Design · Contributing · Security & threat model · Code of Conduct
- License: Apache-2.0