kubectl-ai - Cheatsheet de Assistente de IA para Kubernetes
kubectl-ai é um assistente alimentado por IA para Kubernetes (da Google Cloud) que interpreta requisições em linguagem natural e as traduz em operações kubectl. Ele pode explicar o que está rodando, gerar manifestos, diagnosticar pods falhando e cadeias investigações multi-step — executando como um agente interativo ou um comando único. É agnóstico de modelo: Gemini, OpenAI, ou um modelo local via Ollama, que importa quando você preferiria não enviar detalhes de cluster para uma API hospedada.
O agente pode executar operações de cluster. Revise o que ele propõe antes de aprovar qualquer coisa destrutiva, e prefira contextos somente-leitura ao explorar.
Instalação
Configuração de Modelo
| Backend | Setup |
|---|
| Gemini | export GEMINI_API_KEY=... (padrão) |
| OpenAI | export OPENAI_API_KEY=... e --llm-provider=openai |
| Ollama (local) | --llm-provider=ollama --model=llama3.1 |
| Azure OpenAI | vars env de provider + endpoint |
| Grok / outros | flags de provider suportadas |
# Totalmente local — nenhum dado de cluster deixa a máquina
kubectl-ai --llm-provider=ollama --model=gemma3:12b
Modos de Uso
| Modo | Comando |
|---|
| Interativo | kubectl-ai (sessão de chat) |
| Uma vez | kubectl-ai "listar pods não em estado Running" |
| Entrada piped | cat error.log | kubectl-ai "o que está falhando aqui?" |
| Como plugin | kubectl ai "escalar a implantação de api para 5" |
O que Ele Lida Bem
| Tarefa | Exemplo de prompt |
|---|
| Inspeção | ”quais pods foram reiniciados na última hora?” |
| Diagnóstico | ”por que a implantação de checkout não está pronta?” |
| Geração de manifesto | ”crie uma implantação de nginx com 3 réplicas e um serviço” |
| Explicação | ”explique o que esse CRD faz” |
| Triagem multi-passo | ”encontre pods falhando e mostre seus logs recentes” |
| Matemática de recurso | ”quais namespaces usam o máximo de requisições de CPU?” |
Comandos de Sessão Interativa
| Comando | Faz |
|---|
models | Lista modelos disponíveis |
model <name> | Muda modelo mid-session |
clear | Reseta a conversa |
exit / quit | Deixa a sessão |
| Follow-ups | Pergunta em contexto: “agora mostre-me seus logs” |
Controles de Segurança
| Controle | Propósito |
|---|
| Prompts de confirmação | Aprova comandos antes da execução |
--quiet | Não-interativo (scripting; use com cuidado) |
| Contexto kubeconfig somente-leitura | Proteção mais forte |
| Escopo de namespace | Limita raio de explosão |
| Revise YAML gerado | Antes de kubectl apply |
A medida mais confiável de segurança não é um flag — é apontar a ferramenta para um contexto cujas credenciais não conseguem mutar produção.
Integração de MCP
kubectl-ai pode operar como servidor MCP ou cliente, expondo operações de Kubernetes como ferramentas para outros clientes de IA (ou consumindo ferramentas MCP externas durante uma sessão).
| Modo | Flag |
|---|
| MCP server | --mcp-server |
| MCP client | configure servidores MCP externos |
Fluxo de Trabalho Prático
# Faz triagem de um serviço falhando, modelo hospedado localmente
kubectl-ai --llm-provider=ollama --model=llama3.1
> por que pods no namespace payments estão crash looping?
> mostre-me as últimas 50 linhas de log do pior infrator
> o que você mudaria nos limites de recurso?
Trate a saída como uma sugestão bem informada, não uma autoridade — verifique a saída kubectl subjacente que ela cita.
kubectl-ai vs Ferramentas Relacionadas
| Aspecto | kubectl-ai | k9s | kubectl + docs |
|---|
| Interface | Linguagem natural | TUI | Comandos manuais |
| Ajuda de diagnóstico | Sim (raciocínio) | Inspeção visual | Seu próprio conhecimento |
| Opção de modelo local | Sim (Ollama) | N/A | N/A |
| Melhor para | Explicação/diagnóstico, draft YAML | Navegação rápida de cluster | Controle preciso |
Complementa k9s para navegação e kubectl para operações exatas.
Recursos
