Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Kubeleash

von kubeleashVersion 0.3.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.kubeleash/kubeleash

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Kubernetes MCP server with RBAC-style, context-scoped guardrails for AI agents.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Entwicklertools

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

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:0.3.0

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .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 VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

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

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto kubeleash bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Entwicklertoolsi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 1388 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 23 % der anderen 1388 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 1388 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Kubeleash sicher?

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.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

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).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.3.0) kam vor 5 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Docker auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

GitHub

von github

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

Computer oder Cloud★ 34.245MITAktualisiert vor 3 Tagen
Installieren

Desktop Commander

von wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

Läuft auf deinem Computer★ 10.225MITAktualisiert vor 15 Tagen
Installieren

Cloudflare MCP

von cloudflare

Cloudflare MCP servers

Läuft in der Cloud★ 4.446Apache-2.0Aktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

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.

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.

FlagPurpose
--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-runEvaluate + log every decision, but never execute against a cluster.
--print-effective-policyPrint 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).
--versionPrint 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
PopNx fragen