使用说明
mcp-kube 演示
在这个演示中，我们运行了一个 AI 代理 和a MCP（模型上下文协议）服务器 在Kubernetes内部，并表明代理可以 使用MCP在运行时动态发现和调用工具 --无需硬编码任何工具逻辑。
核心思想：
代理不知道提前存在什么工具——它在运行时询问MCP。
先决条件
您的计算机上需要安装以下内容：
- 码头工人
- kubectl 的
- kind（推荐用于本地Kubernetes）
验证您的设置：
docker --version
kubectl version --client
kind version
创建Kubernetes集群 使用kind创建本地Kubernetes集群：
kind create cluster --name mcp-demo-final
kubectl cluster-info --context kind-mcp-demo-final
Load the MCP Server Image into kind
Kind在Docker容器中运行Kubernetes节点，因此本地构建的映像必须显式加载到集群中。
kind load docker-image mcp-server:demo --name mcp-demo-final
检查图像是否存在于本地：
docker images | grep mcp-server
将MCP服务器部署到Kubernetes 应用MCP服务器清单：
kubectl apply -f mcp-server.yaml
等待部署就绪：
kubectl rollout status deployment/mcp-server
kubectl get pods -l app=mcp-server
kubectl get svc mcp-server
此时，MCP服务器正在集群内运行，可以通过Kubernetes DNS发现。
运行代理 部署代理pod：
kubectl apply -f agent.yaml
kubectl get pod agent -w
代理运行完毕后，查看其日志：
kubectl logs agent
预期输出
🔍 Discovering tools via MCP...
- get_time: Get the current server time
- get_cluster_name: Return the Kubernetes cluster name
⚙️ Calling tool: get_cluster_name
✅ Tool result: {'cluster': 'demo-cluster'}
这个演示显示了什么
- 代理在运行时查询了MCP服务器
- 可用工具是动态发现的
- 代理根据可用性选择了最佳工具
- 该工具通过MCP执行
- 代理中没有硬编码任何工具。
关键要点 MCP允许代理在运行时动态发现和使用工具，而Kubernetes提供了在生产中安全运行所需的运行时、网络和隔离。
清理（可选） 删除演示资源和集群：
kubectl delete -f agent.yaml
kubectl delete -f mcp-server.yaml
kind delete cluster --name mcp-demo-final
