kubectl-ai - Assistente IA per Kubernetes Cheatsheet
kubectl-ai è un assistente IA-powered per Kubernetes (di Google Cloud) che interpreta le richieste in linguaggio naturale e le traduce in operazioni kubectl. Può spiegare cosa è in esecuzione, generare manifest, diagnosticare pod che falliscono, e concatenare investigazioni multi-step — eseguito come un agente interattivo o un comando una tantum. È indipendente dal modello: Gemini, OpenAI, o un modello locale via Ollama, che importa quando preferiresti non inviare i dettagli del cluster a un”API hosted.
L”agente può eseguire operazioni di cluster. Rivedi quello che propone prima di approvare qualsiasi cosa distruttiva, e preferisci contesti di sola lettura quando esplori.
Installazione
Configurazione del Modello
| Backend | Setup |
|---|
| Gemini | export GEMINI_API_KEY=... (predefinito) |
| OpenAI | export OPENAI_API_KEY=... e --llm-provider=openai |
| Ollama (locale) | --llm-provider=ollama --model=llama3.1 |
| Azure OpenAI | env var di provider + endpoint |
| Grok / altri | flag di provider supportati |
# Completamente locale — nessun dato del cluster lascia la macchina
kubectl-ai --llm-provider=ollama --model=gemma3:12b
Modalità di Utilizzo
| Modalità | Comando |
|---|
| Interattiva | kubectl-ai (sessione di chat) |
| Una tantum | kubectl-ai "list pods not in Running state" |
| Input da pipe | cat error.log | kubectl-ai "what is failing here?" |
| Come plugin | kubectl ai "scale the api deployment to 5" |
Cosa Gestisce Bene
| Task | Prompt di esempio |
|---|
| Ispezione | ”which pods restarted in the last hour?” |
| Diagnosi | ”why is the checkout deployment not ready?” |
| Generazione di manifest | ”create a deployment for nginx with 3 replicas and a service” |
| Spiegazione | ”explain what this CRD does” |
| Triage multi-step | ”find failing pods and show their recent logs” |
| Matematica di risorse | ”which namespaces use the most CPU requests?” |
Comandi della Sessione Interattiva
| Comando | Fa |
|---|
models | Elenca modelli disponibili |
model <name> | Cambia modello durante la sessione |
clear | Reimposta la conversazione |
exit / quit | Esci dalla sessione |
| Follow-up | Chiedi in contesto: “now show me its logs” |
Controlli di Sicurezza
| Controllo | Scopo |
|---|
| Prompt di conferma | Approva comandi prima dell”esecuzione |
--quiet | Non interattivo (scripting; usa con cautela) |
| Contesto kubeconfig di sola lettura | Protezione più forte |
| Scoping di namespace | Limita il raggio di blast |
| Revisione di YAML generato | Prima di kubectl apply |
La misura di affidabilità più sicura non è un flag — è puntare il tool a un contesto le cui credenziali non possono mutare la produzione.
Integrazione MCP
kubectl-ai può operare come server MCP o client, esponendo operazioni Kubernetes come tool ad altri client IA (o consumando tool MCP esterni durante una sessione).
| Modalità | Flag |
|---|
| Server MCP | --mcp-server |
| Client MCP | configura server MCP esterni |
Workflow Pratico
# Triage un servizio che fallisce, modello hosted localmente
kubectl-ai --llm-provider=ollama --model=llama3.1
> why are pods in the payments namespace crashlooping?
> show me the last 50 log lines from the worst offender
> what would you change in the resource limits?
Tratta l”output come un suggerimento consapevole, non un”autorità — verifica l”output kubectl sottostante che cita.
| Aspetto | kubectl-ai | k9s | kubectl + docs |
|---|
| Interfaccia | Linguaggio naturale | TUI | Comandi manuali |
| Aiuto di diagnosi | Sì (ragionamento) | Ispezione visiva | La tua stessa conoscenza |
| Opzione di modello locale | Sì (Ollama) | N/A | N/A |
| Migliore per | Spiegare/diagnosticare, bozza di YAML | Navigazione veloce del cluster | Controllo preciso |
Complementare a k9s per la navigazione e kubectl per operazioni esatte.
Risorse
