k8m
Provides MCP multi-cluster Kubernetes management and operations, featuring a management interface, logging, and nearly 50 built-in tools covering common DevOps and development scenarios. Supports both standard and CRD resources.
Provides MCP multi-cluster Kubernetes management and operations, featuring a management interface, logging, and nearly 50 built-in tools covering common DevOps and development scenarios. Supports both standard and CRD resources.
k8m 是一款AI驱动的 Mini Kubernetes AI Dashboard 轻量级控制台工具,专为简化集群管理设计。它基于 AMIS 构建,并通过
kom
作为 Kubernetes API 客户端,k8m 内置了
Qwen2.5-Coder-7B,支持deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型
模型交互能力,同时支持接入您自己的私有化大模型(包括ollama)。
DEMO 用户名密码 demo/demo
k8s-gpt
功能,实现中文展现,为管理k8s提供智能化支持。k8m 的设计理念是“AI驱动,轻便高效,化繁为简”,它帮助开发者和运维人员快速上手,轻松管理 Kubernetes 集群。
./k8m
命令启动,访问http://127.0.0.1:3618。Usage of ./k8m:
--admin-password string 管理员密码,启用临时管理员账户配置后生效 (default "123456")
--admin-username string 管理员用户名,启用临时管理员账户配置后生效 (default "admin") --any-select 是否开启任意选择划词解释,默认开启 (default true)
--print-config 是否打印配置信息 (default false)
-k, --chatgpt-key string 大模型的自定义API Key (default "sk-xxxxxxx")
-m, --chatgpt-model string 大模型的自定义模型名称 (default "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct")
-u, --chatgpt-url string 大模型的自定义API URL (default "https://api.siliconflow.cn/v1")
--connect-cluster 启动集群是是否自动连接现有集群,默认关闭
-d, --debug 调试模式
--enable-ai 是否启用AI功能,默认开启 (default true)
--enable-temp-admin 是否启用临时管理员账户配置,默认关闭
--in-cluster 是否自动注册纳管宿主集群,默认启用
--jwt-token-secret string 登录后生成JWT token 使用的Secret (default "your-secret-key")
-c, --kubeconfig string kubeconfig文件路径 (default "/root/.kube/config")
--kubectl-shell-image string Kubectl Shell 镜像。默认为 bitnami/kubectl:latest,必须包含kubectl命令 (default "bitnami/kubectl:latest")
--log-v int klog的日志级别klog.V(2) (default 2)
--login-type string 登录方式,password, oauth, token等,default is password (default "password")
--node-shell-image string NodeShell 镜像。 默认为 alpine:latest,必须包含`nsenter`命令 (default "alpine:latest")
-p, --port int 监听端口 (default 3618)
--sqlite-path string sqlite数据库文件路径, (default "./data/k8m.db")
-s, --mcp-server-port int MCP Server 监听端口,默认3619 (default 3619)
--use-builtin-model 是否使用内置大模型参数,默认开启 (default true)
-v, --v Level klog的日志级别 (default 2)
也可以直接通过docker-compose(推荐)启动:
services:
k8m:
container_name: k8m
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/minik8m/k8m
restart: always
ports:
- "3618:3618"
- "3619:3619"
environment:
TZ: Asia/Shanghai
ENABLE_TEMP_ADMIN: true
ADMIN_USERNAME: admin
ADMIN_PASSWORD: 123456
volumes:
- ./data:/app/data
启动之后,访问3618
端口,默认用户:admin
,默认密码123456
。
如需自定义大模型参数、配置私有化大模型,请参考文档。
如果你想通过在线环境快速拉起体验,可以访问:k8m
,FORK仓库之后,拉起体验。
从v0.0.8版本开始,将内置GPT,无需配置。 如果您需要使用自己的GPT,请参考以下步骤。
需要设置环境变量,以启用ChatGPT。
export OPENAI_API_KEY="sk-XXXXX"
export OPENAI_API_URL="https://api.siliconflow.cn/v1"
export OPENAI_MODEL="Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
如果设置参数后,依然没有效果,请尝试使用./k8m -v 6
获取更多的调试信息。
会输出以下信息,通过查看日志,确认是否启用ChatGPT。
ChatGPT 开启状态:true
ChatGPT 启用 key:sk-hl**********************************************, url:https: // api.siliconflow.cn/v1
ChatGPT 使用环境变量中设置的模型:Qwen/Qwen2.5-7B-Instruc
本项目集成了github.com/sashabaranov/go-openaiSDK。 国内访问推荐使用硅基流动的服务。 登录后,在https://cloud.siliconflow.cn/account/ak创建API_KEY
以下是k8m支持的环境变量设置参数及其作用的表格:
环境变量 | 默认值 | 说明 |
---|---|---|
PORT |
3618 |
监听的端口号 |
MCP_SERVER_PORT |
3619 |
内置多集群k8s MCP Server监听的端口号 |
KUBECONFIG |
~/.kube/config |
kubeconfig 文件路径 ,会自动扫描识别同级目录下所有的配置文件 |
ENABLE_AI |
"true" |
开启AI功能,默认开启 |
USE_BUILTIN_MODEL |
"true" |
使用内置大模型参数,默认开启 |
OPENAI_API_KEY |
"" |
自定义 大模型的 API Key |
OPENAI_API_URL |
"" |
自定义 大模型的 API URL |
OPENAI_MODEL |
Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct |
自定义 大模型的默认模型名称,如需DeepSeek,请设置为deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B |
ANY_SELECT |
"true" |
是否开启任意选择划词解释,默认开启 (default true) |
LOGIN_TYPE |
"password" |
登录方式(如 password , oauth , token ) |
ENABLE_TEMP_ADMIN |
"false" |
是否启用临时管理员账户配置,默认关闭。初次登录、忘记密码时使用 |
ADMIN_USERNAME |
"admin" |
管理员用户名 ,启用临时管理员账户配置后生效 |
ADMIN_PASSWORD |
"123456" |
管理员密码,启用临时管理员账户配置后生效 |
DEBUG |
"false" |
是否开启 debug 模式 |
LOG_V |
"2" |
log输出日志,同klog用法 |
JWT_TOKEN_SECRET |
"your-secret-key" |
用于 JWT Token 生成的密钥 |
KUBECTL_SHELL_IMAGE |
bitnami/kubectl:latest |
kubectl shell 镜像地址 |
NODE_SHELL_IMAGE |
alpine:latest |
Node shell 镜像地址 |
SQLITE_PATH |
./data/k8m.db |
持久化数据库地址,默认sqlite数据库,文件地址./data/k8m.db |
CONNECT_CLUSTER |
"false" |
启动程序后,是否自动连接发现的集群,默认关闭 |
IN_CLUSTER |
"true" |
是否自动注册纳管宿主集群,默认启用 |
PRINT_CONFIG |
"false" |
是否打印配置信息 |
这些环境变量可以通过在运行应用程序时设置,例如:
export PORT=8080
export OPENAI_API_KEY="your-api-key"
export GIN_MODE="release"
./k8m
注意:环境变量会被启动参数覆盖。
brew install kind
kind create cluster --name k8sgpt-demo
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/weibaohui/k8m/refs/heads/main/deploy/k8m.yaml
首选建议通过修改环境变量方式进行修改。 例如增加deploy.yaml中的env参数
如果你有任何进一步的问题或需要额外的帮助,请随时与我联系!
zhaomingcheng01:提出了诸多非常高质量的建议,为k8m的易用好用做出了卓越贡献~
La0jin:提供在线资源及维护,极大提升了k8m的展示效果
微信(大罗马的太阳) 搜索ID:daluomadetaiyang,备注k8m。