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Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Kubernetes MCP server with RBAC-style, context-scoped guardrails for AI agents.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"kubeleash": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/kubeleash/kubeleash:0.3.0"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add kubeleash -- docker run -i --rm ghcr.io/kubeleash/kubeleash:0.3.0In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"kubeleash": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/kubeleash/kubeleash:0.3.0"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"kubeleash": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/kubeleash/kubeleash:0.3.0"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto kubeleash bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.3.0) kam vor 5 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Docker auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
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MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
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.
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).
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:
kubeconfig-grants ∩ policy-allows — kubeleash only ever *subtracts*.delete/exec/…) as a safety net against agent mistakes and prompt injection.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.
policies:
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).
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
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/kubeleash/kubeleash/main/examples/policy.yaml -o policy.yaml
kubeleash --policy policy.yaml --print-effective-policy
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. |
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.
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
# Homebrew
brew install kubeleash/tap/kubeleash
go install github.com/kubeleash/kubeleash/cmd/kubeleash@latest
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.
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" } } } }
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.