AI导哈

EKS MCP Server自动化部署工具

一个自动化部署Amazon EKS集群并集成AI辅助开发的DevOps工具，支持Terraform基础设施即代码和VS Code的Cline扩展。

  • by badenson
  • HCL
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 badenson/eks-mcp-ai-devops

使用说明

EKS MCP服务器AI驱动的DevOps项目

此存储库自动化了Amazon EKS集群的配置，部署了AWS EKS MCP服务器，并演示了使用AWS Bedrock的VS Code中的Cline进行AI辅助开发和故障排除。

特别感谢

参考文献和学分 原始演示视频：在YouTube上观看-https://www.youtube.com/watch?v=bIJGVn2SElk

特别感谢Cloud With Raj在原始视频中提供的灵感和详细的演练。

特性

  • 基础设施代码： 使用Terraform配置AWS EKS、VPC和支持资源。
  • Kubernetes清单： 部署MCP服务器和演示应用程序的示例YAML。
  • AI集成： 为AWS Bedrock LLM配置了VS Code+Cline扩展。
  • Python示例： 用于故障排除和与MCP服务器交互的脚本。
  • 地方发展： 针对VS Code工作流进行了优化。

先决条件

  • AWS CLI已配置凭据和区域（[参见指南][6]）
  • 码头工人
  • 地形>=1.0
  • kubectl 的
  • Python 3.8+
  • 带有Cline扩展名的VS代码
  • AWS基岩访问（用于LLM集成）

存储库结构

  • README.md
  • 地形/
    • main.tf
    • variables.tf
    • 输出.f
  • k8s/
    • 部署.yaml
    • service.yaml
    • namespace.yaml
    • configmap.yaml
  • 脚本/
    • deploy.sh
    • test-deployment.sh
  • mcp服务器/
    • 服务器.py
    • Dockerfile
    • 需求.txt
  • python示例/
    • 故障排除_示例.py
  • .vcode/
    • settings.json
  • cline配置/
    • cline-settings.json

快速开始

1.克隆存储库

克隆 光盘

2.设置环境变量

导出AWS_REGION=us-east-1 导出AWS_ACCOUNT_ID= 导出CLUSTER_NAME=mcp-eks集群

3.为EKS集群提供地形

cd地形 地形初始化 地形适用

这将创建VPC、EKS集群、节点组和支持IAM角色[2][9]。

4.构建和部署MCP服务器

cd。./mcp服务器 docker build-t mcp服务器：最新版本。

如果需要，请推送到ECR，或在本地进行测试 cd。./scripts ./deploy.sh all#或者分阶段：基础设施、应用程序等。

5.部署Kubernetes清单

kubectl apply-f。./k8s/namespace.yaml kubectl apply-f。./k8s/deployment.yaml kubectl apply-f。./k8s/service.yaml

6.在VS代码中配置Cline

  • 从VS代码市场安装Cline扩展[4][6]。
  • 在Cline设置中，选择 AWS基岩 作为您的API提供商。
  • 输入您的AWS凭据和首选地区。
  • 选择您想要的基岩模型（例如Claude 3 Sonnet）[6]。
  • 使用简单的提示进行测试，以确认集成。

7.人工智能辅助开发和故障排除

  • 使用Cline与您的代码库交互，生成清单，并对部署进行故障排除。
  • 示例：让Cline使用自然语言检查pod状态、生成YAML或调试部署问题[1][7][9]。

Python故障排除脚本示例

python示例/故障排除示例.py 进口肉毒杆菌3

def list_foundation_models（）： bedrock_client=boto3.client（service_name=“基岩”） response=bedrock_client.list_foundation_models（） 对于模型响应[“模型摘要”]： print（f“型号：{Model['modelName]]}”）

如果name==“main”： list_foundation_models（）

更多信息请参见[AWS Bedrock Python示例][5][8]。

项目结构

文件夹 用途
terraform/ AWS EKS的基础设施代码
k8s/ Kubernetes清单（YAML）
mcp服务器/ mcp服务器代码和Dockerfile（Python）
scripts/ 用于部署/测试的自动化脚本
python示例/ 用于故障排除的python脚本，基岩示例
cline config/ VS代码集成的cline设置示例

故障排除场景

  • 使用Cline列出Pod，检查部署状态，并通过MCP服务器获取日志。
  • 示例提示：

    “Cline，给我看看mcp服务器命名空间中的所有Pod及其状态。”

  • 如果部署失败，请向Cline咨询建议的修复程序或重新生成YAML[1][7][9]。

参考文献

  • [AWS EKS MCP服务器文档][7]
  • [地形EKS示例][2]
  • [Cline+AWS基岩集成指南][6]
  • [AWS基岩Python示例][5][8]

许可证

麻省理工学院

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