ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

K8scortex MCP

โดย apatilgtnรุ่น 1.1.3i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.apatilgtn/k8scortex-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Kubernetes MCP server: 75 tools for GKE, AKS, EKS, RBAC, audit logging, GitOps, multi-cluster.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เครื่องมือนักพัฒนา

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "k8scortex": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "k8scortex-mcp"
      ],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CLUSTERS_CONFIG": "ใส่ค่าของคุณ",
        "K8SCORTEX_STDIO_ROLES": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add k8scortex --env KUBECONFIG='ใส่ค่าของคุณ' --env CLUSTERS_CONFIG='ใส่ค่าของคุณ' --env K8SCORTEX_STDIO_ROLES='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y k8scortex-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "k8scortex": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "k8scortex-mcp"
      ],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CLUSTERS_CONFIG": "ใส่ค่าของคุณ",
        "K8SCORTEX_STDIO_ROLES": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "k8scortex": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "k8scortex-mcp"
      ],
      "env": {
        "KUBECONFIG": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CLUSTERS_CONFIG": "ใส่ค่าของคุณ",
        "K8SCORTEX_STDIO_ROLES": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • KUBECONFIG env
    Path to your kubeconfig file. Each context becomes a cluster. Defaults to ~/.kube/config.
  • CLUSTERS_CONFIG env
    Optional path to a cluster registry JSON file mixing kubeconfig, EKS, GKE and Key Vault clusters.
  • K8SCORTEX_STDIO_ROLES env
    Roles for the local session, e.g. 'developer' for read-only tools. Defaults to platform-engineer.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub apatilgtn ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … 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

เทียบกับตัวอื่นในหมวด เครื่องมือนักพัฒนาi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 1396 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 80% ของอีก 1396 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 1396 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

K8scortex MCP ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 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 – และส่งรุ่นล่าสุด (1.1.3) เข้า registry 11 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js, Docker ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

GitHub

โดย github

server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 34,245MITอัปเดต 4 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Desktop Commander

โดย wonderwhy-er

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

รันบนเครื่อง★ 10,225MITอัปเดต 16 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Cloudflare MCP

โดย cloudflare

Cloudflare MCP servers

รันบนคลาวด์★ 4,446Apache-2.0อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

K8sCortex — Kubernetes MCP Server

Give your AI agents Kubernetes access your security team will sign off on. K8sCortex is one governed MCP gateway for GKE, EKS, AKS, OpenShift and local clusters: SSO on every request, role tiers, per-cluster policies, dry-run by default, and an audit log of who asked for what.

Most Kubernetes MCP servers hand an agent your kubeconfig. K8sCortex sits in between: it decides, per person and per cluster, which of its 75 tools may run, and records every call. Clusters from different clouds live in one registry, with credentials minted on demand.

A real Claude Code session with K8sCortex as its only tool, on a throwaway prod cluster: the developer is denied the rollback, the release manager is blocked by the prod policy, the SRE fixes it. [Watch all five scenarios (97 s)](docs/demo/claude/claude-demo.mp4): incident, release drift, flash-sale scaling, password rotation, node maintenance. How it was recorded.


Features

  • Curated multi-domain toolset across workload, deployment, configuration, observability, jobs, networking, GitOps, cluster admin, and generic read paths
  • Multi-cloud cluster providers — kubeconfig contexts, Amazon EKS (IAM/IRSA), Google GKE (Workload Identity) and Azure Key Vault, mixed in one registry
  • Multi-cluster routing — target any registered cluster with a single cluster parameter; writes require an explicit cluster when several are registered
  • Any OIDC identity provider (Entra ID, Okta, Cognito, Keycloak, Google) with per-tool RBAC (5-tier role hierarchy) and per-cluster policies
  • Structured audit logging — every tool call recorded with caller identity, arguments, and outcome
  • Dual transport — SSE/HTTP for programmatic clients + stdio for Claude Desktop
  • Short-lived credentials — EKS and GKE tokens are minted on demand and cached only until they expire
  • Dry-run safety — destructive tools default to simulation mode
  • Generic read coverage — list/get support for resources outside curated write paths to avoid troubleshooting dead-ends

Install

Claude Desktop, Claude Code, Cursor and other MCP clients (stdio)

Requires Node.js 22+ and a working kubeconfig. Add to your client's MCP configuration (Claude Desktop: claude_desktop_config.json):

{

"mcpServers": { "k8scortex": { "command": "npx", "args": ["-y", "k8scortex-mcp"], "env": { "K8SCORTEX_STDIO_ROLES": "developer" } } } }

developer gives a read-only session; remove it for the full toolset. With Claude Code: claude mcp add k8scortex -- npx -y k8scortex-mcp.

As a shared service for a team (HTTP + OIDC)

With the Helm chart (read-only RBAC by default; see the chart README for writes and more clouds):

helm install k8scortex ./charts/k8scortex -n platform-mcp --create-namespace \

--set auth.oidc.issuer=https://login.example.com --set auth.oidc.audience=k8scortex

Plain manifests rendered from the chart are in kubernetes/. Or run the image directly:

docker run -p 3000:3000 \

-e OIDC_ISSUER=https://login.example.com -e OIDC_AUDIENCE=k8scortex \ -e CLUSTERS_CONFIG=/config/clusters.json -v "$PWD/clusters.json:/config/clusters.json:ro" \ ghcr.io/apatilgtn/k8scortex-mcp:latest

Run it in a management cluster with Workload Identity / IRSA / managed identity for the cloud providers, expose /mcp internally, and ship the audit log to your SIEM. See Multi-cloud setup and Authentication.

Develop

Prerequisites
  • Node.js ≥ 22 (the GKE provider's google-auth-library and the jose dependency of jwks-rsa need it)
  • A Kubernetes cluster (minikube, kind, GKE, EKS, AKS or OpenShift)
  • kubectl configured with a valid context
Install & Run
# Clone

git clone https://github.com/apatilgtn/k8scortex-mcp.git cd k8scortex-mcp

Install

npm install

Build

npm run build

Run (local dev mode — auth bypassed)

DISABLE_AUTH=true PORT=3001 npm run dev

Connect with MCP Inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector sse http://localhost:3001/mcp
Connect Claude Desktop to a local build

Point the client at your build instead of the npm package:

{

"mcpServers": { "k8scortex": { "command": "node", "args": [" /k8scortex-mcp/dist/stdio.js"] } } }

Restart Claude Desktop. Ask: *"List all pods in the default namespace"*.

Every context in your kubeconfig is available as a cluster, so you can ask *"Compare the web app's ArgoCD revision between kind-dev and prod-eks"*. Set K8SCORTEX_STDIO_ROLES=developer to give the local session read-only tools.


Multi-cloud setup

K8sCortex picks its cluster source from the environment:

SourceWhenClusters
CLUSTERS_CONFIG=/path/clusters.jsonSetClusters listed in the file, across any providers
Azure Key VaultAZURE_KEYVAULT_URI setThe Key Vault cluster index
kubeconfigOtherwise (or USE_LOCAL_KUBECONFIG=true)Every context in KUBECONFIG / ~/.kube/config, or the in-cluster service account

DEFAULT_CLUSTER chooses the cluster used when a tool call names none. Read-only tools fall back to it; mutating tools require an explicit cluster whenever more than one cluster is registered.

Cluster registry file
{

"defaultCluster": "dev", "clusters": [ { "name": "dev", "provider": "kubeconfig", "context": "kind-dev", "labels": { "env": "dev" } }, { "name": "prod-eks", "provider": "eks", "region": "us-east-1", "eksClusterName": "prod", "roleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/k8scortex", "labels": { "env": "prod" } }, { "name": "prod-gke", "provider": "gke", "project": "my-project", "location": "us-central1", "gkeClusterName": "prod", "labels": { "env": "prod" } }, { "name": "prod-aks", "provider": "azure-keyvault", "cloud": "aks", "region": "australiaeast", "keyVaultUri": "https://my-vault.vault.azure.net", "labels": { "env": "prod" } } ], "policies": [ { "labels": { "env": "prod" }, "minRole": "sre", "appliesTo": "mutating" }, { "match": "prod-*", "denyTools": ["drain_node", "delete_namespace"] } ] }

ProviderCredentialsFields
kubeconfigWhatever the context uses, including exec plugins (aws eks get-token, gke-gcloud-auth-plugin, kubelogin)context, kubeconfigPath
eksDefault AWS chain (IRSA, EKS Pod Identity, instance profile, env, SSO), optionally assuming roleArn; tokens are presigned STS URLs refreshed every 14 minutesregion, eksClusterName, roleArn
gkeApplication Default Credentials (GKE Workload Identity, service account, gcloud auth application-default login)project, location, gkeClusterName, usePrivateEndpoint
azure-keyvaultManaged identity; base64 kubeconfig in secret kubeconfig- (or secretName)keyVaultUri, secretName

The EKS and GKE providers use optional dependencies (@aws-sdk/client-eks, @aws-sdk/credential-providers, @smithy/signature-v4, @aws-crypto/sha256-js, google-auth-library) that npm installs by default. The identity needs eks:DescribeCluster plus an EKS access entry, or container.clusters.get plus Kubernetes RBAC on GKE.

Per-cluster policies

Policies match clusters by name glob (match) and/or labels, and can only tighten the global role table:

  • minRole raises the role required on matching clusters (appliesTo: "mutating" limits it to write tools)
  • denyTools disables tools for everyone on matching clusters

compare_clusters is checked against both clusters it reads.

Authentication

HTTP mode refuses to start unless an identity provider is configured (or DISABLE_AUTH=true):

VariableDescription
OIDC_ISSUERIssuer URL(s), comma-separated; JWKS is discovered from /.well-known/openid-configuration
OIDC_AUDIENCEExpected audience(s), comma-separated
OIDC_JWKS_URIOptional JWKS URL override
OIDC_ROLES_CLAIMClaim holding roles/groups (default roles; e.g. groups, cognito:groups, realm_access.roles)
OIDC_ROLE_MAPJSON map from IdP group names to K8sCortex roles, e.g. {"k8s-admins":"platform-engineer"}
ENTRA_TENANT_ID / ENTRA_CLIENT_IDShorthand for Entra ID (sets issuer, audience and JWKS)

Tools

K8sCortex intentionally keeps writes curated and governed, while allowing flexible read access for diagnostics.

DomainToolDescription
Workloadlist_podsList pods with status and IP
Workloadget_pod_logsFetch container logs
Workloaddescribe_deploymentFull deployment spec
Workloadlist_statefulsetsList StatefulSets with rollout status
Workloaddescribe_statefulsetDetailed StatefulSet spec/status
Workloadlist_daemonsetsList DaemonSets with scheduling status
Workloaddescribe_daemonsetDetailed DaemonSet spec/status
Workloadlist_nodesCluster nodes with Ready status
Deployscale_deploymentScale replicas (dry-run default)
Deployrestart_podDelete pod to trigger restart
Configget_configmapRead ConfigMap data
Configdescribe_namespace_quotaResource quota usage
Configlist_eventsRecent namespace events
Configlist_persistent_volume_claimsPVC status, bound volume, storage class, capacity
Configget_effective_permissionsServiceAccount SubjectAccessReview matrix
Generic Readlist_k8s_resourcesGeneric list for arbitrary resource kinds
Generic Readget_k8s_resourceGeneric get for arbitrary resource kinds
Observeget_hpa_statusHPA metrics and scaling
Observelist_warning_eventsWarning events for triage
Observeget_node_pressureNode memory/disk/PID pressure
Multilist_clustersAll registered clusters
Multiget_cluster_infoNode count, versions, architecture

For the evolving full catalog, see docs/developer-guide.md.


Managed Risk

The largest functional risk in Kubernetes MCP is dead-end visibility on non-curated resources (for example StatefulSets, DaemonSets, PVCs, or CRDs). K8sCortex addresses this by combining:

  • Governed writes: high-impact operations remain explicit, role-gated, and often dry-run by default.
  • Flexible reads: generic read tools cover arbitrary resource kinds for diagnostics.

This keeps the governance posture strong while preserving practical troubleshooting coverage.


Scope Boundaries (v1)

K8sCortex is designed as a governed platform interface, not an unrestricted Kubernetes super-client.

  • Generic write for any resource: intentionally out of scope in v1. Writes are curated and role-gated by design.
  • Pod exec interactive sessions: intentionally out of scope in v1. This requires stronger session controls and command-level auditing that are planned for a later version.

Architecture

Claude / IDE agents / CI-CD

│ ▼ ┌───────────────────────────

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx