Supabase
MCP server for interacting with the Supabase platform
作者による説明(英語の原文)
Real-time Kubernetes network traffic visibility and API analysis for HTTP, gRPC, Redis, Kafka, DNS.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
リンク先は作者自身のファイルです。私たちが置いたり再パッケージしたりしたものではありません。ファイルを開くと、Claude Desktopがインストールします。
ターミナルでこれを実行します
ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント kubeshark で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(53.6.0)がレジストリに届いたのは16 日前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにMCPBも必要です。
同じカテゴリには:Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
MCP server for interacting with the Supabase platform
MongoDB Model Context Protocol Server
MCP server for interacting with Elasticsearch
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
Network Observability for SREs & AI Agents
Live Demo · Docs
Kubeshark indexes cluster-wide network traffic at the kernel level using eBPF — delivering instant answers to any query using network, API, and Kubernetes semantics.
What you can do:
helm repo add kubeshark https://helm.kubeshark.com
helm install kubeshark kubeshark/kubeshark kubectl port-forward svc/kubeshark-front 8899:80
Open http://localhost:8899 in your browser. You're capturing traffic.
For production use, we recommend using an ingress controller instead of port-forward.
Connect an AI agent via MCP:
brew install kubeshark
claude mcp add kubeshark -- kubeshark mcp
Kubeshark exposes cluster-wide network data via MCP — enabling AI agents to query traffic, investigate API calls, and perform root cause analysis through natural language.
*"Why did checkout fail at 2:15 PM?"*
*"Which services have error rates above 1%?"*
*"Show TCP retransmission rates across all node-to-node paths"*
*"Trace request abc123 through all services"*
Works with Claude Code, Cursor, and any MCP-compatible AI.
Open-source, reusable skills that teach AI agents domain-specific workflows on top of Kubeshark's MCP tools:
| Skill | Description |
|---|---|
| [Network RCA](skills/network-rca/) | Retrospective root cause analysis — snapshots, dissection, PCAP extraction, trend comparison |
| [KFL](skills/kfl/) | KFL (Kubeshark Filter Language) expert — writes, debugs, and optimizes traffic filters |
Install as a Claude Code plugin:
/plugin marketplace add kubeshark/kubeshark
/plugin install kubeshark
Or clone and use directly — skills trigger automatically based on conversation context.
Kubeshark indexes cluster-wide network traffic by parsing it according to protocol specifications, with support for HTTP, gRPC, Redis, Kafka, DNS, and more. A single KFL query can combine all three semantic layers — Kubernetes identity, API context, and network attributes — to pinpoint exactly the traffic you need. No code instrumentation required.
KFL reference → · Traffic indexing →
A visual map of how workloads communicate, showing dependencies, traffic volume, and protocol usage across the cluster.
Capture and retain raw network traffic cluster-wide, including decrypted TLS. Download PCAPs scoped by time range, nodes, workloads, and IPs — ready for Wireshark or any PCAP-compatible tool. Store snapshots in cloud storage (S3, Azure Blob, GCS) for long-term retention and cross-cluster sharing.
Snapshots guide → · Cloud storage →
| Feature | Description |
|---|---|
| Traffic Snapshots | Point-in-time snapshots with cloud storage (S3, Azure Blob, GCS), PCAP export for Wireshark |
| Traffic Indexing | Real-time and delayed L7 indexing with request/response matching and full payloads |
| Protocol Support | HTTP, gRPC, GraphQL, Redis, Kafka, DNS, and more |
| TLS Decryption | eBPF-based decryption without key management, included in snapshots |
| AI Integration | MCP server + open-source AI skills for network RCA and traffic filtering |
| KFL Query Language | CEL-based query language with Kubernetes, API, and network semantics |
| 100% On-Premises | Air-gapped support, no external dependencies |
| Method | Command |
|---|---|
| Helm | helm repo add kubeshark https://helm.kubeshark.com && helm install kubeshark kubeshark/kubeshark |
| Homebrew | brew install kubeshark && kubeshark tap |
| Binary | Download |
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