'mcp-server' 검색 결과

Progressive delivery with Argo Rollouts and Flagger. Use when implementing canary deployments, blue-green deployments, or traffic shifting strategies.

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Kubernetes policy management with Kyverno and Gatekeeper. Use when enforcing security policies, validating resources, or auditing policy compliance.

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Kubernetes networking management for services, ingresses, endpoints, and network policies. Use when configuring connectivity, load balancing, or network isolation.

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Respond to Kubernetes incidents with runbooks and diagnostics. Use for outages, pod failures, node issues, network problems, and emergency response.

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Manage Helm charts, releases, and repositories. Use for Helm installations, upgrades, rollbacks, chart development, and release management.

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Manage GitOps workflows with Flux and ArgoCD. Use for sync status, reconciliation, app management, source management, and GitOps troubleshooting.

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Kubernetes diagnostics for metrics, health checks, resource comparisons, and cluster analysis. Use when analyzing cluster health, comparing environments, or gathering diagnostic data.

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Deploy and manage Kubernetes workloads with progressive delivery. Use for deployments, rollouts, blue-green, canary releases, scaling, and release management.

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Optimize Kubernetes costs through resource right-sizing, unused resource detection, and cluster efficiency analysis. Use for cost optimization, resource analysis, and capacity planning.

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Core Kubernetes resource management for pods, namespaces, configmaps, secrets, and nodes. Use when listing, inspecting, or managing fundamental K8s objects.

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Kubernetes certificate management with cert-manager. Use when managing TLS certificates, configuring issuers, or troubleshooting certificate issues.

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Manage vCluster (virtual Kubernetes clusters) instances using vind. Use when creating, managing, or operating lightweight virtual clusters for development, testing, or multi-tenancy.

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Configure Kubernetes autoscaling with HPA, VPA, and KEDA. Use for horizontal/vertical pod autoscaling, event-driven scaling, and capacity management.

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Manage multiple Kubernetes clusters, switch contexts, and perform cross-cluster operations. Use when working with multiple clusters, comparing environments, or managing cluster lifecycle.

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Manage kind (Kubernetes IN Docker) local clusters. Use when creating, testing, or developing with local Kubernetes clusters in Docker containers.

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kubectl operations for applying, patching, deleting, and executing commands on Kubernetes resources. Use when modifying resources, running commands in pods, or managing resource lifecycle.

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Browser automation for Kubernetes dashboards and web UIs. Use when interacting with Kubernetes Dashboard, Grafana, ArgoCD UI, or other web interfaces. Requires MCP_BROWSER_ENABLED=true.

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Virtual machine management with KubeVirt on Kubernetes. Use when creating, managing, or troubleshooting VMs running on Kubernetes clusters.

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Kubernetes backup and restore with Velero. Use when creating backups, restoring applications, managing disaster recovery, or migrating workloads between clusters.

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Cilium and Hubble network observability for Kubernetes. Use when managing network policies, observing traffic flows, or troubleshooting connectivity with eBPF-based networking.

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Build MCP (Model Context Protocol) servers with tool definitions, resource providers, prompt templates, and transports. Use when exposing APIs to AI agents, building tool servers, converting OpenAPI to MCP, or creating MCP integrations.

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Provides Spring Boot MCP server patterns that create Model Context Protocol servers with Spring AI by defining tool handlers, exposing resources, configuring prompt templates, and setting up transports for AI function calling and tool calling. Use when building MCP servers to extend AI capabilities with Spring's official AI framework, implementing AI tools, custom function calling, or MCP client integration.

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Provides LangChain4j patterns for implementing MCP (Model Context Protocol) servers, creating Java AI tools, exposing tool calling capabilities, and integrating MCP clients with AI services. Use when building a Java MCP server, implementing tool calling in Java, connecting LangChain4j to external MCP servers, or securing tool exposure for agent workflows.

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Use to build, wire up, or debug an MCP (Model Context Protocol) server that gives Claude access to an internal API, database, or SaaS tool. Trigger when the user wants Claude to connect to their own system, asks for an MCP server, needs custom tools for Claude Code or the Claude app, or an existing server's tools are not showing up.

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