一、为什么使用Apex MCP Server

• 自然语言交互：通过Claude、Cursor等支持MCP的AI助手，用户可以使用自然语言与Kubernetes集群进行交互。

• 降低学习门槛：即使不熟悉Kubernetes API或者命令操作，也能轻松管理资源。

• 高效问题诊断：AI助手可以帮助分析集群状态，提供问题解决建议。

• 流程自动化：通过对话式界面自动执行多步骤操作。

二、快速上手指南

前提条件

• 已部署Kubernetes集群

• 拿到ls ${HOME}/.kube/config配置文件

部署的两种方式

• 1、单独领出来一台服务器使用Docker部署Apex MCP，通过暴露的API接口进行调用。

• 2、直接部署到你的Kubenetes集群当中进行使用。

2.1、Docker部署

• 把Master节点的config配置文件放在运行MCP服务器的/root/.kube目录下

• 如下日志回显表示MCP运行成功

2.2、Kubernetes部署

把你的集群 /root/.kube/config 配置过来的

运行以上写好yaml文件

三、MCP客户端调用MCP服务器端

下载Cherry studioMCP客户端：https://file-cdn.gitcode.com/5007375/releases/untagger_9cc7b6a6bd9e44b9ab9f33c9ef31aa46/Cherry-Studio-1.5.6-x64-setup.exe?auth_key=1755738425-eb35b89bb66c4ac89b16b8a0ffb2ae90-0-9bc4a16f94d2abca80776397ca15a6acb95a2e8584f0d8406c98eec350ab5890

3.1、调整客户端配置

所需的key需要用自己的 这里我用的魔搭 配置大模型API

用魔搭白嫖满血版Qwen3，每天2000次闭眼用

配置MCP服务

3.2、API调用

获取node节点信息

在default命名空间中创建一个deployment，名字为wzh，image使用默认的，对外暴露80端口

帮我获取 default命名空间 中是否有wzh相关pod 并且查询相关信息