Jan SchröderMCP für Kubernetes & Monitoring
Freiberuflich · Kubernetes · Monitoring · KI

Ihre KI liest den Cluster mit.

Ich entwickle maßgeschneiderte MCP-Server, die Kubernetes, Grafana, Elasticsearch und Ihr Monitoring sicher mit einer KI-Anwendung verbinden. Nur lesend, mit Protokoll, auf Wunsch im eigenen Netz.

30 Minuten · kostenlos · unverbindlich
prod-eu-1 · namespace shop-prodBeispiel mit fiktiven Daten
gesund Warnung Fehler
MCP-ServerRechte · Maskierung · Audit-Protokoll
get_events describe_pod query_metrics search_logs
Bereitschaft fragtWarum ist der Checkout seit 03:11 gestört?
Wahrscheinlichste Ursache ist das Rollout v2.14.0 von checkout um 03:09. Die Pods werden mit OOMKilled beendet: Limit 256 Mi, Verbrauch laut Grafana bis 410 Mi. Elasticsearch zeigt ab 03:11 OutOfMemoryError. Quellen: Events · Grafana memory_working_set · Elasticsearch shop-prod-logs

Was zwischen Frage und Antwort passiert

MCP ist ein offener Standard für den Zugriff einer KI auf Werkzeuge. Der Server dazwischen entscheidet, was sichtbar ist. Das Modell entscheidet es nicht.

Frage

Eine Person fragt in Alltagssprache, etwa nach der Ursache einer Störung.

Werkzeugwahl

Die KI wählt aus den Werkzeugen, die der Server anbietet. Andere kann sie nicht aufrufen.

Prüfung

Der Server prüft Rechte, begrenzt das Zeitfenster, maskiert sensible Felder und protokolliert den Aufruf.

Antwort

Die KI fasst die Ergebnisse zusammen und nennt ihre Quellen.

Typische Ausgangslagen

Kubernetes-Störungsbilder

Wo die KI nachsieht, wenn ein Pod nicht läuft

StörungsbildAbfragen
OOMKilledEvents, Speicherlimit, Verbrauchsverlauf in Grafana, OOM-Meldungen im Log
CrashLoopBackOffExit-Code, Logs vor dem Neustart, letztes Rollout
ImagePullBackOffEvents, Image-Tag, Registry-Fehler im Log
PendingRessourcenanfragen, Auslastung der Nodes, Taints
Probe schlägt fehlProbe-Konfiguration, Antwortzeiten, Logs der Anwendung
Node NotReadyNode-Conditions, Kubelet-Metriken, Events

Alle Abfragen laufen nur lesend. Die Auswahl wird auf Ihre Umgebung zugeschnitten.

DatenschutzDie Daten bleiben im Haus.Betrieb im eigenen Netz, lokales Modell möglich, Felder werden maskiert, bevor die KI sie sieht.
ZugriffsrechteNur lesen, nichts verstellen.Eigener Service-Account mit schlanker RBAC-Rolle, ohne Secrets. Jeder Aufruf steht im Audit-Protokoll.
AlarmflutEine Antwort statt 200 Alarme.Zabbix, Prometheus, Checkmk, Icinga oder PRTG: Alarme nach Host, Dienst und Abhängigkeit gruppiert.
AnbindungAn die vorhandene KI andocken.Ein Server für MCP-fähige Anwendungen wie Claude und für eigene Agenten.

Beispiel für ein Rechteprofil

So kann ein Kubernetes-Server zugeschnitten sein. Das Profil legen wir gemeinsam mit Ihrem Sicherheitsteam fest.

WerkzeugZugriffWirkung
get_podsLESENPods und Status im freigegebenen Namespace
get_eventsLESENEvents der letzten Stunden
query_metricsLESENVerläufe aus freigegebenen Grafana-Datenquellen
search_logsLESEN, BEGRENZTElasticsearch mit festem Zeitfenster und ausgewählten Indizes, sensible Felder maskiert
scale_deploymentFREIGABENur falls aktiviert, und nur nach Bestätigung durch eine Person
read_secretsGESPERRTExistiert nicht. Der Service-Account hat dafür kein Recht.

Zwei Projekte aus der Praxis

Referenz · Kubernetes

Incident-Management im Cluster

Bei einer Störung wechselt das Team zwischen Terminal, Grafana und Log-Suche. Der MCP-Server bringt diese Quellen in eine Abfrage.

Frage kubectlGrafanaElasticsearch Hypothese
  • Pods, Deployments und Events ausschließlich lesend
  • Metriken und aktive Alarme aus Grafana
  • Logs im betroffenen Zeitfenster
  • Zusammenführung zu einer Hypothese mit Quellen
Referenz · 1st Level

Incident-Analyse im 1st Level

Zum neuen Ticket das passende Runbook und ähnliche Fälle zu finden, kostet Zeit. Der MCP-Server liefert beides.

Ticket JiraConfluenceRunbooks Vorschlag
  • Ticket und Beschreibung aus Jira lesen
  • Passende Runbooks in Confluence finden
  • Ähnliche frühere Tickets samt Lösung heraussuchen
  • Erstmaßnahmen und Eskalationsweg vorschlagen

Vom Erstgespräch zum laufenden Server

Erstgespräch

Wir klären Cluster, Monitoring, KI-Anwendung und Datenschutzrahmen. Sie erfahren, ob und wie es machbar ist.

Konzept und Angebot

Werkzeugliste, Rechteprofil und Hosting-Modell, dazu ein Angebot.

Umsetzung

Entwicklung und Test gegen Ihr Testsystem, bevor der Server Produktivdaten sieht.

Übergabe oder Betrieb

Quellcode, deutsche Dokumentation und Einweisung. Oder ich betreibe den Server für Sie: Updates, Überwachung und Anpassungen.

Welchen Cluster soll Ihre KI verstehen?

Im Erstgespräch klären wir in 30 Minuten, was möglich ist, was es dafür braucht und ob ich der Richtige für Ihr Vorhaben bin.

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