Kubernetes를 위한 읽기 전용 MCP 서버 구축

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

Kubernetes 및 MCP 기술을 사용하는 개발자 및 DevOps 엔지니어

• 난이도: 중급 (Kubernetes API, MCP 프레임워크 이해 필요)

핵심 요약

• 읽기 전용 MCP 서버를 구축하여 Kubernetes 클러스터의 보안 강화 및 AI 모니터링 지원
• FastMCP 프레임워크와 Kubernetes Python 클라이언트를 결합한 아키텍처 설계
• list_pods, list_deployments 등 8가지 읽기 전용 API 도구 제공

섹션별 세부 요약

1. 문제 정의 및 목적

• MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI와 Kubernetes 연동을 위한 새로운 API 끝점
• 보안 이슈로 인해 기존 MCP 서버가 리소스 수정 기능을 허용하지 않도록 제한 필요
• 읽기 전용 MCP 서버 개발을 통해 클러스터 보호 및 AI 모니터링 기능 구현

2. 기술 스택 및 구현

• FastMCP 프레임워크 사용 → MCP 서버 기반 구조 구축
• Kubernetes Python 클라이언트로 API 서버와 상호작용
• RBAC 제한 대신 직접 구현 → 학습 및 커스터마이징 목적

3. 제공 기능 및 도구

• 읽기 전용 API 도구 목록
• list_pods, list_deployments, list_services, list_namespaces
• get_events, get_pod_logs, get_logs (라벨 선택자 지원)
• stdio 전송 지원 → 스트리밍 HTTP 기능 추가 필요 (현재 미구현)

4. 패키징 및 배포

• PyPi 패키지 생성 → pip install kubernetes-readonly-mcp@latest 명령어 지원
• VSCode + Cline 환경에서 테스트 및 사용 가능

5. 현재 상태 및 한계

• 실험적 단계 → 사용 시 주의 필요
• 모든 읽기 전용 API가 아직 완전히 구현되지 않음

결론

• 읽기 전용 MCP 서버는 Kubernetes 보안 강화 및 AI 모니터링에 효과적
• FastMCP + Kubernetes Python 클라이언트 아키텍처를 기반으로 구현
• PyPi 패키지 배포로 간편한 설치 및 사용 가능 → 실험적 이지만 실무 적용 가능성 고려 필요