🚀 动态环境 MCP 服务器
动态环境 MCP 服务器是一个高性能的 Kubernetes MCP 服务器，用于管理 DynamicEnv 自定义资源。它支持实时更新和 AI 驱动集成，能帮助开发者和 AI 代理安全高效地管理基于 K8s 的环境。
✨ 概述
动态环境 MCP 服务器 在 DynamicEnv Kubernetes 自定义资源上提供了面向 AI 的友好 API 接口，可实现对动态环境的实时跟踪、智能调试以及简化清理操作。该服务器适用于开发、测试及短期工作负载。
此服务器采用异步优先架构设计，并与模型上下文协议（MCP）无缝集成，能赋能开发者和 AI 代理安全高效地管理基于 K8s 的环境。
🔍 什么是 DynamicEnv？
DynamicEnv 是 Kubernetes 自定义资源 (CRD)，它封装了完整的动态环境配置，通常包括以下内容：
- 多个相互依赖的服务
- 服务特定配置（密钥、配置文件、环境变量）
- 路由规则（Ingress、服务网格）
- 资源限制（CPU、内存配额）
该服务器增强了对这些资源的可观测性和控制能力。
🚀 为何选择 MCP？
模型上下文协议 (MCP) 允许 AI 工具实现以下功能：
- 订阅实时更新
- 管理长期异步操作并跟踪进度
- 通过验证和结构化上下文安全运行
- 提升 DevOps 工作流程中的智能命令建议
📄 核心功能
- ✅ 列表与筛选：可按命名空间、状态或部署状态过滤
DynamicEnv实例。 - ⏳ 实时状态监控：支持异步更新和进度报告。
- ❌ 安全删除：带有依赖检查的环境清理。
- ⚖️ K8s 安全认证：使用集群内或 kubeconfig 凭证。
- 🔍 Pod 洞察、部署健康状况及可选日志。
- ✨ AI 友好型 接口通过 MCP。
🗓 快速开始
克隆仓库
git clone https://github.com/yonathan-shtekel/mcp-server-dynamic-env.git
cd mcp-server-dynamic-env
创建虚拟环境
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
安装依赖项
uv pip install -e .
📖 使用方法
本地开发
# 安装 MCP 工具
mcp tool install
# 启动 MCP 服务
mcp server start
示例命令
# 创建 DynamicEnv 实例
mcp dynamicenv create --name my-env --spec '{"containers": [{"name": "web", "image": "nginx:latest"}]}'
# 获取实例状态
mcp dynamicenv get my-env
项目结构
.
├── README.md # 项目文档
├── pyproject.toml # 项目配置
├── src/
│ ├── server.py # MCP 服务器主程序
│ └── handlers/
│ └── dynamicenv.py # DynamicEnv 资源处理逻辑
└── tests/
└── test_server.py # 服务器功能测试用例
开发规范
静态代码分析
# 类型检查
mypy src tests
# 安全扫描
bandit -r src
safety check
# 文档覆盖率
interrogate src
所有这些检查都会在 CI/CD 管道中自动执行。
其他工具
- 日志记录：使用
logging模块实现结构化日志。 - 配置管理：通过
pyproject.toml统一管理项目设置。 - 测试框架：基于
pytest的单元测试框架。
欢迎贡献代码！如需帮助，请参考 CONTRIBUTING.md。