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

Janus

โดย tonylchangรุ่น 0.4.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.tonylchang/janus-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Secure Kubernetes MCP server: scoped, redacted diagnostics and human-approved writes

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

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "janus": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "janus-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add janus -- uvx janus-mcp-server

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "janus": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "janus-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "janus": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "janus-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 9 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub tonylchang 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 5574 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 31% ของอีก 5574 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5574 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Janus 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 (0.4.1) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv), Docker ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

GitHub

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

โดย githubใช้กันมาก★ 34.2Kอัปเดต 6 วันที่ผ่านมา

บนเครื่องหรือคลาวด์

Desktop Commander

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

โดย wonderwhy-erใช้กันมาก↓ 709.6K/สัปดาห์★ 10.2Kอัปเดต 18 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

โดย cloudflareใช้กันมาก★ 4.4Kอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ mcp.cloudflare.com

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Two faces. One cluster. No exposed keys.

janus-mcp.ns47.com · PyPI · Changelog


What is Janus?

Janus is an MCP (Model Context Protocol) server that gives AI assistants a safe, controlled window into your Kubernetes clusters. It runs locally, holds your KUBECONFIG close to its chest, and lets the LLM operate through carefully‑scoped tools — so you get the power of an AI copilot without ever shipping a token, certificate, or API server URL to a third‑party model.

Named after the Roman god of gateways (who famously looks both ways at once), Janus faces the LLM with clean, declarative tool definitions, and faces your cluster with full administrative access — while ensuring the two never meet inappropriately.

The problem

LLMs are incredibly useful for debugging, operating, and reasoning about Kubernetes. But the moment you paste a KUBECONFIG into a chat window or send it to an external API, you’ve handed over the keys to your kingdom. For most organisations, that’s a non‑starter.

Self‑hosting a model helps, but not everyone can or wants to run frontier‑grade LLMs locally. Janus gives you a third path: keep the credentials on‑prem (or on your laptop) and let the remote model work with sanitised, high‑level cluster information only.

How it works

┌──────────────┐       ┌────────────────┐       ┌───────────────┐

│ LLM Client │<─────>│ Janus (local) │<─────>│ Kubernetes │ │ (Claude, │ MCP │ holds the │ k8s │ API Server │ │ VS Code, │ │ KUBECONFIG │ API │ │ │ custom) │ │ redacts output │ │ │ └──────────────┘ └────────────────┘ └───────────────┘

1. **Tools, not text dumps** — Janus exposes a set of MCP tools (`get_pods`, `describe_deployment`, `get_events`, etc.) that the LLM can call. It never hands over raw cluster state.
  1. Automatic redaction — Every response from the Kubernetes API is sanitised. Secrets, tokens, env‑var values, and sensitive metadata are stripped before the LLM ever sees them.
  2. Human approval for writes — Read‑only operations are instant. Destructive actions (restart, scale, delete) require an explicit confirmation step inside your MCP client. The LLM can *propose* the action, but a human has to pull the trigger.
  3. Scoped access — Janus can be locked to a specific namespace, set of clusters, or even a subset of resources, adding an extra safety net beyond whatever your KUBECONFIG permits.

Features

  • 🔒 Zero‑credential exposure — your KUBECONFIG never leaves the process running Janus.
  • 🔍 Rich read‑only diagnostics — pods, workloads, services, events, logs, endpoints, quotas, live CPU/memory usage vs requests (kubectl top+), and rollout history with sanitized template diffs (“what changed recently?”).
  • ✍️ Guarded write operations — rollout restart & rollback, scale, delete‑pod (UID‑bound), CronJob suspend/resume/trigger, node cordon — every one behind out‑of‑model human approval, none registered unless the operator enables it.
  • 🧹 Pluggable redaction engine — sensible defaults, easily extended to your own patterns.
  • 🧭 Cluster overview, two ways — the get_cluster_summary tool, plus a pinnable cluster://summary MCP resource that gives the LLM context without a flurry of tool calls.
  • 🩺 Guided triage — the diagnose_namespace prompt template walks the model through a structured investigation (overview → pods → warnings → targeted logs → diagnosis) in any client that supports MCP prompts.
  • 🧪 Works with any MCP client — Claude Code, Claude Desktop, VS Code, Codex, or your own agent loop.

Roadmap

  • Distribution ✓ — PyPI janus-mcp-server · container ghcr.io/tonylchang/janus-mcp · Homebrew tonylchang/tap/janus-mcp
  • Streamable HTTP sidecar mode (bearer token + Origin validation)

Quick start

uv tool install janus-mcp-server   # or: pipx install janus-mcp-server

brew install tonylchang/tap/janus-mcp

mkdir -p ~/.config/janus-mcp curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/tonylchang/janus-mcp/main/examples/config.yaml \ -o ~/.config/janus-mcp/config.yaml $EDITOR ~/.config/janus-mcp/config.yaml # set your kubeconfig context + namespaces

register with Claude Code:

claude mcp add kubernetes -- janus-mcp serve

No Python toolchain? The same server ships as a container image:

claude mcp add kubernetes -- docker run -i --rm \

-v ~/.kube/config:/home/janus/.kube/config:ro \ -v ~/.config/janus-mcp:/home/janus/.config/janus-mcp:ro \ ghcr.io/tonylchang/janus-mcp:latest

Registration recipes for Claude Desktop, VS Code/Copilot, Codex CLI, and Cursor are in the [quick start guide](docs/quickstart.md).

Now ask your AI assistant something like: *“Why are pods crashing in the prod namespace?”*

Janus will fetch the relevant information, sanitise it, and the LLM will walk you through what’s happening — safely.

Docs

  • Operator runbook — install, least-privilege RBAC, approvals, audit log, troubleshooting
  • Threat model — the five security invariants and how CI verifies them
  • rbac/ — least-privilege manifests (note what is absent: secrets — nowhere, ever)

Janus is currently in active development.

ถาม PopNx