Ocm MCP Server
概览
作者提供的说明（英文原文）
Guardrailed fleet ops for AI agents: multi-cluster Kubernetes via OCM with policy, approval, audit.
它能帮你做什么
我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。
- 连接方式: 在你的电脑上运行
- 传输方式: stdio
- 分类: 开发者工具
- 你需要填写：KUBECONFIG
安装
选择你使用的 AI 应用，然后复制设置。
通过 2/2 项检查 · 在你的电脑上运行
第一步：你用哪个 AI？
选择你用的应用，步骤会显示在下方。
可连接 Claude，但需要先准备
需要 Ocm MCP Server 的密钥（在开发者网站注册，可能收费） · 需要先在电脑上安装 Python (uv)（只需一次） · 仅限电脑上的 Claude 应用（Windows 或 Mac），网页和手机不可用
打开电脑版 Claude 应用的设置文件
SettingsDeveloperEdit Config
粘贴这些设置并保存文件
{ "mcpServers": { "ocm": { "command": "uvx", "args": [ "ocm-mcp-server" ], "env": { "KUBECONFIG": "your-value", "OCM_MCP_HUB_CONTEXT": "your-value", "OCM_MCP_READ_ONLY": "your-value" } } } }只把密钥粘贴到应用的输入框里，不要粘贴到聊天中或发给任何人
退出 Claude 再重新打开
试一试
用 Ocm MCP Server 告诉我你能帮我做什么，然后做一件给我看✓ 如果 Claude 说正在使用 Ocm MCP Server，或回答中出现 Ocm MCP Server 的工具名称，就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
ChatGPT 暂时无法连接 Ocm MCP Server
Ocm MCP Server 需要安装在你的电脑上，而 ChatGPT 只能连接在网上运行的服务器
你可以改用这些方式
A · 使用能连接 Ocm MCP Server 的应用
- 需要 Ocm MCP Server 的密钥（在开发者网站注册，可能收费） · 需要先在电脑上安装 Python (uv)（只需一次） · 仅限电脑上的 Claude 应用（Windows 或 Mac），网页和手机不可用
- 需要 Ocm MCP Server 的密钥（在开发者网站注册，可能收费） · 需要先在电脑上安装 Python (uv)（只需一次）
- 需要 Ocm MCP Server 的密钥（在开发者网站注册，可能收费） · 需要先在电脑上安装 Python (uv)（只需一次）
- 需要 Ocm MCP Server 的密钥（在开发者网站注册，可能收费） · 需要先在电脑上安装 Python (uv)（只需一次）
B · 开发者工具 类中能连接 ChatGPT 的其他服务器
从同类中使用较多的里挑选，仅限用地址即可连接、无需密钥的
- Sentry✓ ChatGPT
- Front-End Checklist✓ ChatGPT
- Compiler Explorer✓ ChatGPT
可连接 Claude Code，但需要先准备
需要 Ocm MCP Server 的密钥（在开发者网站注册，可能收费） · 需要先在电脑上安装 Python (uv)（只需一次）
打开终端
Mac：按 Command+空格，输入 Terminal · Windows：打开 PowerShell
粘贴这条命令并按 Enter
claude mcp add ocm --env KUBECONFIG=your-value --env OCM_MCP_HUB_CONTEXT=your-value --env OCM_MCP_READ_ONLY=your-value -- uvx ocm-mcp-server按 Enter 前，把“your-value”改成你的密钥
只把密钥粘贴到应用的输入框里，不要粘贴到聊天中或发给任何人
在 Claude Code 中输入 /mcp
应能看到 Ocm MCP Server 在列表中并显示已连接
试一试
用 Ocm MCP Server 告诉我你能帮我做什么，然后做一件给我看✓ 如果 Claude Code 说正在使用 Ocm MCP Server，或回答中出现 Ocm MCP Server 的工具名称，就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
可连接 Cursor，但需要先准备
需要 Ocm MCP Server 的密钥（在开发者网站注册，可能收费） · 需要先在电脑上安装 Python (uv)（只需一次）
填写你的密钥
在 Ocm MCP Server 的设置中，KUBECONFIG, OCM_MCP_HUB_CONTEXT, OCM_MCP_READ_ONLY 还是空的，填入你的密钥并保存
只把密钥粘贴到应用的输入框里，不要粘贴到聊天中或发给任何人
在 Cursor 中以 Agent 模式打开 AI 聊天
试一试
用 Ocm MCP Server 告诉我你能帮我做什么，然后做一件给我看✓ 如果 Cursor 说正在使用 Ocm MCP Server，或回答中出现 Ocm MCP Server 的工具名称，就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Cursor 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
可连接 VS Code，但需要先准备
需要 Ocm MCP Server 的密钥（在开发者网站注册，可能收费） · 需要先在电脑上安装 Python (uv)（只需一次）
填写你的密钥
在 Ocm MCP Server 的设置中，KUBECONFIG, OCM_MCP_HUB_CONTEXT, OCM_MCP_READ_ONLY 还是空的，填入你的密钥并保存
只把密钥粘贴到应用的输入框里，不要粘贴到聊天中或发给任何人
在 VS Code 中以 Agent 模式打开 AI 聊天
试一试
用 Ocm MCP Server 告诉我你能帮我做什么，然后做一件给我看✓ 如果 VS Code 说正在使用 Ocm MCP Server，或回答中出现 Ocm MCP Server 的工具名称，就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 VS Code 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
开发者专用：终端命令和 JSON 设置
安装在电脑上
Claude Code
claude mcp add ocm --env KUBECONFIG=your-value --env OCM_MCP_HUB_CONTEXT=your-value --env OCM_MCP_READ_ONLY=your-value -- uvx ocm-mcp-serverClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"ocm": {
"command": "uvx",
"args": [
"ocm-mcp-server"
],
"env": {
"KUBECONFIG": "your-value",
"OCM_MCP_HUB_CONTEXT": "your-value",
"OCM_MCP_READ_ONLY": "your-value"
}
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"ocm": {
"command": "uvx",
"args": [
"ocm-mcp-server"
],
"env": {
"KUBECONFIG": "your-value",
"OCM_MCP_HUB_CONTEXT": "your-value",
"OCM_MCP_READ_ONLY": "your-value"
}
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"ocm": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"ocm-mcp-server"
],
"env": {
"KUBECONFIG": "your-value",
"OCM_MCP_HUB_CONTEXT": "your-value",
"OCM_MCP_READ_ONLY": "your-value"
}
}
}
}需要你填写的值
KUBECONFIG必填 envPath to the kubeconfig with the OCM hub context (and optional spoke contexts).OCM_MCP_HUB_CONTEXTenvKubeconfig context name of the OCM hub cluster (defaults to the current context).OCM_MCP_READ_ONLYenvSet to 'true' to disable the gated write path entirely (read-only fleet access).
这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同，请以 README 为准。
一览
哪些应用可以使用它
依据这个服务器的连接方式和各应用自己的文档，检查于 2026年11月10日。
在你的电脑上运行，适用于
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
它能做什么
它在你的电脑上运行；安装后，工具列表会显示在你的 AI 应用中。
基础检查i
我们检查的是任何人都能看到的信息；我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月11日
- ✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过 GitHub 账户 ocm-mcp-server 验证，该账户拥有此仓库
- ✓ 通过
仍在维护
代码最后更新于10天前
- … 尚未检查
有许可证
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
- – 不适用
端点有响应
它在你的电脑上运行，没有互联网端点
- – 不适用
使用 OAuth 登录
在你的电脑上运行，改用本地设置
- … 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
它在你的电脑上运行；我们只能读取互联网端点的工具列表
讨论
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此处内容由用户撰写，不代表 PopNx 团队。
用户评价
还没有评价
与“开发者工具”中的其他服务器比较i
- 星标数多于此分类中其他 5752 个服务器的 92%
- 发布到注册中心的时间比此分类中其他 5752 个服务器的 32% 更新
- 基础检查结果等于或优于此分类中其他 5752 个服务器的 100%
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时，星标数才计入。
常见问题
Ocm MCP Server 安全吗？
它在 2 项适用的基础检查中通过了 2 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前，请先看看这个服务器要求哪些权限，并使用只具备所需权限的密钥。
它需要哪些密钥或代码？
你需要填写：KUBECONFIG
它在我的电脑上运行还是在云端？
它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它，数据不会经过作者的服务器（除非它自己调用在线服务）。
它还在维护吗？
GitHub 仓库最后更新于10天前，最新版本（0.6.0）于2个月前进入注册中心。
哪些应用可以使用它？
支持 MCP 的应用，例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv), Docker。
有什么可以替代它？
同一分类中有：REA, Netdata, Front-End Checklist
替代选择
同一分类中其他作者的服务器，按星标数排序。
如何看卡片：↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱：评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i
Netdata
Real-time infrastructure monitoring with metrics, logs, alerts, and ML-based anomaly detection.
Front-End Checklist
Review frontend code and live pages against 386 quality-gated web development rules.
作者的 README
打开 README
按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。
ocm-mcp-server
[📖 Read the docs site → ocm-mcp-server.github.io](https://ocm-mcp-server.github.io/)
Star us ❤️ →
AgentOps for Kubernetes fleets, done safely.
An MCP server that lets AI agents operate a multi-cluster Kubernetes fleet through an [Open Cluster Management](https://open-cluster-management.io/) hub, with policy, approval, and audit between the model and your clusters.
*The agent never holds a kubeconfig. Every write is policy-checked, human-approved, and traced.*
[📦 Get it](#where-to-get-it-and-how-its-vetted) · [✨ Why](#why-this-exists) · [🔌 Connect your agent](#connect-your-agent---any-mcp-client-works) · [🧭 Architecture](#architecture) · [🧰 Toolsets](#toolsets) · [🛠️ Tools](#tools) · [💬 Prompts](#prompts) · [🔭 Observability](#observability---audit-tracing-opentelemetryjaeger-metrics) · [🚀 Quickstart](#quickstart-laptop-15-minutes) · [📖 Wiki](https://github.com/ocm-mcp-server/ocm-mcp-server/wiki) · [📚 Docs](#documentation)
The whole safe-remediation loop: investigate with free reads, propose a change, get rejected by the guardrails and correct it, wait for a human-signed token, apply, verify, and report from the audit log.
Where to get it, and how it's vetted
- 📦 [PyPI - `ocm-mcp-server`](https://pypi.org/project/ocm-mcp-server/) -
pip install ocm-mcp-server(or run directly withuvx ocm-mcp-server). Every release is published straight from CI via OIDC trusted publishing - no long-lived tokens anywhere. - 🗂️ [Official MCP Registry](https://registry.modelcontextprotocol.io/?q=ocm-mcp-server) - listed as
io.github.ocm-mcp-server/ocm-mcp-server, so any MCP client or platform that browses the registry can discover and auto-configure this server (package, transport, and required env vars are all in the listing); the registry validates the listing against this repo and the PyPI package. - 🐳 [Container image on GHCR](https://github.com/ocm-mcp-server/ocm-mcp-server/pkgs/container/ocm-mcp-server) -
docker run ghcr.io/ocm-mcp-server/ocm-mcp-server(kubeconfig mount shown in the deployment guide); built in CI with an SBOM and SLSA provenance attached, vulnerability-gated with Trivy, and signed keyless with Cosign so you can verify what you run. - 🛡️ [OpenSSF Scorecard](https://scorecard.dev/viewer/?uri=github.com/ocm-mcp-server/ocm-mcp-server) - the repo's supply-chain security posture (pinned dependencies, branch protection, signed releases, ...) is scored automatically every week and published for anyone to inspect.
Why this exists
Your team runs many Kubernetes clusters. Sooner or later somebody asks the question: can an AI agent take the 2 a.m. page?
The quickest way to find out is to hand a model kubectl with cluster-admin and watch. In production that experiment ends badly, for three separate reasons:
- The model is non-deterministic. The same alert can produce a careful diagnosis one run and a
kubectl deletethe next. - The credentials are real. There is no dry run between the model's decision and your production cluster.
- There is no record. When something breaks, you cannot reconstruct what the agent did, in what order, or on whose authority.
This project starts from a different observation: fleets already have a control point that humans trust every day, the multi-cluster hub. Open Cluster Management (a CNCF project) gives every fleet an inventory (ManagedCluster), a scheduler (Placement), and a delivery channel (ManifestWork). ocm-mcp-server exposes that hub to agents as a small set of typed MCP tools, and puts four independent layers between the model and your clusters:
| # | Layer | Enforced by | What it stops |
|---|---|---|---|
| 1 | Static checks | this server, before anything else | privileged pods, host access, system namespaces, unpinned images, disallowed kinds |
| 2 | Policy admission | Kyverno dry-run on the hub | anything your org's policies reject, evaluated inside the ManifestWork envelope |
| 3 | Human approval | Ed25519 token signed by ocm-mcp approve on a trusted terminal; the server needs only the public verifier key | any change reaching a cluster without a person consenting to that exact content and operation (one-time token, bound to content + operation + issuer/audience + expiry) |
| 4 | Least-privilege RBAC | Kubernetes | everything else; no Secrets, no exec, no deletes outside its own ManifestWorks |
None of these layers live in the system prompt, so none of them can be talked out of.
A write is two calls with a person between them. The token is bound to one content hash and one operation, it expires on its own, and offered a second time it is refused.
Two writes, the same four gates. The privileged, unpinned one dies at Layer 1 and never reaches a cluster; the compliant one waits for a person to sign the exact content, then lands and is verified.
A fleet operator's day with Claude , live from a cold start: install from PyPI, claude mcp add , inventory the fleet, reason about placement — then ship a new service the gated way: the privileged :latest shortcut is refused , the pinned proposal is signed by a human , applied with the token, verified, and the whole day is read back from the audit trail . — narrated MP4 · terminal cast .
The same day, driven by four different agents. Identical ten chapters, identical server - only the agent asking changes, which is the whole point of speaking MCP rather than shipping a client. Codex · Gemini (Antigravity CLI) . Re-record any