Aiops探索：基于 Dify + Kubernetes MCP Server 的智能运维实践

推荐语

探索AI与Kubernetes的完美结合，打造高效智能运维解决方案。

核心内容：
1. 基于Dify和K8s MCP Server的智能运维架构设计
2. Kubernetes MCP Server的部署与配置实战
3. 预置工具集的应用与运维自动化实现

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

研究Aiops有一段时间了，目前手里有不少可落地的方案了，接下来会把这些方案全部整理到我的大模型课程里。

今天的案例是基于dify和K8s的MCP来做一个运维智能体。

核心理念

架构图

它预置了21个实用的 Kubernetes 操作工具，例如：pods_get, nodes_get, deployments, resource_list, pods_log, pods_exec, nodes_top, pods_top等。使用这个现成的 Server，我们无需编写任何后端代码，只需专注于部署和集成。

步骤 1: 准备 Kubernetes 环境

这里假设已经有了一个可用的 Kubernetes 集群，并且kubectl命令行工具已配置好，可以访问该集群。

思路是：先通过源码编译docker镜像，然后部署到k8s集群里

1、克隆代码

2、编译容器镜像

3、将镜像导入到所有k8s节点

说明：1. 这是临时方案，最好是将镜像放到你们的私有镜像仓库中; 2. 假设你的k8s环境用的是containerd容器进行时

4、部署mcp的k8s yaml文件

涉及：ServiceAccount、Role、RoleBinding、Deployment和Service

步骤 3: 在 Dify 中配置 MCP 工具

在 Dify 的界面中，进入工具 → MCP，点击 “添加MCP服务”。

在配置中填写：

1）服务端点URL：http://:30080/sse（这里host地址就是你k8s节点的IP地址）

2）名称、服务器标识：k8s_mcp

3）认证，这需要获取前面创建的ServiceAccount用户的Token

先进入mcp的pod里

进到pod里，再查看token

点击“添加并授权”

可以看到，目前包含21个工具。

1、在Dify创建Agent应用

2、设置提示词

3、添加工具

目前该工具主要是查询/查看为主，等待其更多工具。通过该案例，你至少可以将思路跑通。

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