GitHub
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
AI-powered Kubernetes diagnostics, RBAC analysis, security checks, and app deployment via MCP
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
KUBECONFIGต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"kubestellar": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"KUBECONFIG",
"ghcr.io/kubestellar/kubestellar-mcp:0.9.22-nightly.20261103"
],
"env": {
"KUBECONFIG": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add kubestellar --env KUBECONFIG='ใส่ค่าของคุณ' -- docker run -i --rm -e KUBECONFIG ghcr.io/kubestellar/kubestellar-mcp:0.9.22-nightly.20261103เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"kubestellar": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"KUBECONFIG",
"ghcr.io/kubestellar/kubestellar-mcp:0.9.22-nightly.20261103"
],
"env": {
"KUBECONFIG": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"kubestellar": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"KUBECONFIG",
"ghcr.io/kubestellar/kubestellar-mcp:0.9.22-nightly.20261103"
],
"env": {
"KUBECONFIG": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
KUBECONFIG envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub kubestellar ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.9.22-nightly.20261103) เข้า registry 3 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Docker ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
AI-powered multi-cluster Kubernetes tools for Claude Code.
Single-cluster UX for multi-cluster reality - work with your apps, not your clusters.
kubestellar-mcp is the AI entry point to the KubeStellar platform — a CNCF Sandbox ecosystem for multi-cluster Kubernetes orchestration.
| Sub-project | Role |
|---|---|
| kubestellar | Core engine — BindingPolicy, WDS, ITS, WEC workload propagation |
| console | Web dashboard — 300+ cards, AI missions, GPU and LLM-d monitoring |
| console-marketplace | 153+ community card presets (GPU/AI/ML, ArgoCD, OPA, Falco, security) |
| console-kb | AI knowledge base — community missions and operational runbooks |
| kubestellar-mcp | This repo — MCP server for Claude, Cursor, Windsurf, VS Code |
kubestellar-mcp lets AI agents inspect and operate clusters through natural language. For visual dashboards and AI missions, see KubeStellar Console.
| Binary | Description |
|---|---|
| kubestellar-ops | Multi-cluster diagnostics, RBAC analysis, security checks |
| kubestellar-deploy | App-centric deployment, GitOps, smart workload placement |
Additional documentation lives in docs/:
docs/index.md - expanded setup, plugin workflow, CLI usage, and operational guidancedocs/ARCHITECTURE.md - architecture overview and contributor guide for the two MCP servers, request lifecycle, and how to add new toolsIf you are contributing new MCP capabilities, start with docs/ARCHITECTURE.md; it is the best guide to how the servers are organized and where new tools should be added.
docs/slo.md - Service Level Objectives and Indicatorsdocs/alerts/ - importable Prometheus alert rules aligned with the SLOsdocs/dashboards/ - importable Grafana dashboardrunbooks/ - operational runbooks (startup/shutdown, cluster discovery failures, credential rotation, connectivity loss, release rollback)docs/postmortem-template.md - incident postmortem templatedocs/severity-levels.md - P1-P4 incident severity scale used by the incident template and postmortem requirementbrew tap kubestellar/tap
brew install kubestellar-ops
brew install kubestellar-deploy
brew install kubestellar-ops kubestellar-deploy
Download from GitHub Releases.
Prerequisites: Go 1.26+ (go version to verify)
git clone https://github.com/kubestellar/kubestellar-mcp.git
cd kubestellar-mcp
go build -o bin/kubestellar-ops ./cmd/kubestellar-ops go build -o bin/kubestellar-deploy ./cmd/kubestellar-deploy
sudo mv bin/kubestellar-* /usr/local/bin/
In Claude Code, run:
/plugin marketplace add kubestellar/claude-plugins
/plugin install kubestellar-ops
/plugin install kubestellar-deploy
Or:
/plugin → Marketplaces tab → click Update on kubestellar marketplace/plugin → Discover tab → Install kubestellar-ops and/or kubestellar-deployRun /mcp in Claude Code - you should see:
plugin:kubestellar-ops:kubestellar-ops · ✓ connected
plugin:kubestellar-deploy:kubestellar-deploy · ✓ connected
Add to ~/.claude/settings.json:
{
"permissions": { "allow": [ "mcp__plugin_kubestellar-ops_kubestellar-ops*", "mcpplugin_kubestellar-deploy_kubestellar-deploy__*" ] } }
Or run in Claude Code:
/allowed-tools add mcp__plugin_kubestellar-ops_kubestellar-ops__*
/allowed-tools add mcp__plugin_kubestellar-deploy_kubestellar-deploy__*
You can run either binary as a generic MCP stdio server with kubestellar-ops --mcp-server or kubestellar-deploy --mcp-server. Any MCP-compatible client can use the binary over stdio.
Create .vscode/mcp.json:
{
"servers": { "kubestellar-ops": { "command": "kubestellar-ops", "args": ["--mcp-server"] } } }
Create .cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": { "kubestellar-ops": { "command": "kubestellar-ops", "args": ["--mcp-server"] } } }
Add to ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:
{
"mcpServers": { "kubestellar-ops": { "command": "kubestellar-ops", "args": ["--mcp-server"] } } }
OpenCode is an open-source AI coding agent. Add the following to your project's opencode.json or opencode.jsonc:
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json", "mcp": { "kubestellar-ops": { "type": "local", "command": ["kubestellar-ops", "--mcp-server"], "enabled": true }, "kubestellar-deploy": { "type": "local", "command": ["kubestellar-deploy", "--mcp-server"], "enabled": true } } }
After adding, run opencode mcp list and verify both servers show as connected.
For your AI agent — Copy and paste this message into your OpenCode session to have it configure the MCP tools automatically:
`
Install kubestellar-ops and kubestellar-deploy:
# macOS — Homebrew
brew tap kubestellar/tap
brew install kubestellar-ops kubestellar-deploy
# Linux — download from GitHub Releases
curl -LO https://github.com/kubestellar/kubestellar-mcp/releases/latest/download/kubestellar-ops_linux_amd64.tar.gz
curl -LO https://github.com/kubestellar/kubestellar-mcp/releases/latest/download/kubestellar-deploy_linux_amd64.tar.gz
tar xzf kubestellar-ops_linux_amd64.tar.gz
tar xzf kubestellar-deploy_linux_amd64.tar.gz
sudo mv kubestellar-ops kubestellar-deploy /usr/local/bin/
# Or build from source (any OS, requires Go 1.26+)
git clone https://github.com/kubestellar/kubestellar-mcp.git
cd kubestellar-mcp
go build -o /usr/local/bin/kubestellar-ops ./cmd/kubestellar-ops
go build -o /usr/local/bin/kubestellar-deploy ./cmd/kubestellar-deploy
Then create opencode.jsonc in the project root with:
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"mcp": {
"kubestellar-ops": {
"type": "local",
"command": ["kubestellar-ops", "--mcp-server"],
"enabled": true
},
"kubestellar-deploy": {
"type": "local",
"command": ["kubestellar-deploy", "--mcp-server"],
"enabled": true
}
}
}
Verify with: opencode mcp list
`
kubestellar-ops --mcp-server
kubestellar-deploy --mcp-server
The MCP binaries use your active kubeconfig by default. If you run them in-cluster, bind the same permissions to the pod ServiceAccount.
| Use case | Typical permissions |
|---|---|
| kubestellar-ops read-only | get, list, watch on namespaces, nodes, pods, pods/log, services, endpoints, deployments, replica sets, statefulsets, daemonsets, jobs, cronjobs, events, resourcequotas, limitranges, roles, rolebindings, clusterroles, and clusterrolebindings |
| kubestellar-deploy write | Everything above, plus create, update, patch, and delete on the resource types you plan to manage |
Example read-only ClusterRole:
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole metadata: name: kubestellar-mcp-readonly rules:
For write workflows, add create, update, patch, and delete to the resource rules you actually need.
which kubestellar-ops.kubectl auth can-i --list to see what your current identity can access.kubectl config current-context.KUBECONFIG is set and points to the kubeconfig file you expect.echo '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"capabilities":{}}}' | ./bin/kubestellar-ops --mcp-server
Update the CLI tools via Homebrew:
brew update
brew upgrade kubestellar-ops kubestellar-deploy
Update the plugins in Claude Code:
/plugin update kubestellar-ops
/plugin update kubestellar-deploy
Multi-cluster Kubernetes diagnostics, RBAC analysis, and security checks.
| Category | Tools |
|---|---|
| Cluster | list_clusters, get_cluster_health, get_nodes, audit_kubeconfig |
| Workloads | get_pods, get_deployments, get_services, get_events, describe_pod, get_pod_logs |
| RBAC | get_roles, get_cluster_roles, get_role_bindings, can_i, analyze_subject_permissions |
| Diagnostics | find_pod_issues, find_deployment_issues, check_resource_limits, check_security_issues |
| Gatekeeper | check_gatekeeper, install_ownership_policy, list_ownership_violations |
| Upgrades | detect_cluster_type, get_cluster_version_info, check_helm_release_upgrades |
| GitOps | detect_drift |
| Command | Description |
|---|---|
/k8s-health | Check health of all clusters |
/k8s-issues | Find pod and deployment issues |
/k8s-security | Check for security misconfigurations |
/k8s-rbac | Analyze RBAC permissions |
/k8s-analyze | Comprehensive namespace analysis |
/k8s-audit-kubeconfig | Audit kubeconfig clusters and recommend cleanup |
/k8s-ownership | Manage ownership tracking with OPA Gatekeeper |
/k8s-upgrade-check | Check for available upgrades |
/k8s-upgrade | Upgrade cluster (master and nodes) |
App-centric multi-cluster deployment and operations.
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo