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K8M

by weibaohui

DevOps/KubernetesKubernetesDashboardAMISMulti-ClusterGolang

K8M is an AI-powered Mini Kubernetes AI Dashboard designed to simplify cluster management. It is built on AMIS and uses `kom` as a Kubernetes API client, supporting interaction with models like Qwen2.5-Coder-7B and DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B, while also allowing integration with private large models (including ollama).

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k8m

k8m

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）。

演示DEMO

DEMO 用户名密码 demo/demo

文档

详细的配置和使用说明请参考文档。 更新日志请参考更新日志。

主要特点

  • 迷你化设计：所有功能整合在一个单一的可执行文件中，部署便捷，使用简单。
  • 简便易用：友好的用户界面和直观的操作流程，让 Kubernetes 管理更加轻松。
  • 高效性能：后端采用 Golang 构建，前端基于百度 AMIS，保证资源利用率高、响应速度快。
  • AI驱动融合：基于ChatGPT实现划词解释、资源指南、YAML属性自动翻译、Describe信息解读、日志AI问诊、运行命令推荐,并集成了 k8s-gpt功能，实现中文展现，为管理k8s提供智能化支持。
  • MCP集成:可视化管理MCP，实现大模型调用Tools，内置k8s多集群MCP工具49种，可组合实现超百种集群操作，可作为MCP Server 供其他大模型软件使用。轻松实现大模型管理k8s。可详细记录每一次MCP调用。支持mcp.so主流服务。
  • MCP权限打通:多集群管理权限与MCP大模型调用权限打通，一句话概述：谁使用大模型，就用谁的权限执行MCP。安全使用，无后顾之忧，避免操作越权。
  • 多集群管理：自动识别集群内部使用InCluster模式，配置kubeconfig路径后自动扫描同级目录下的配置文件，同时注册管理多个集群。
  • 多集群权限管理：支持对用户、用户组进行授权，可按集群授权，包括集群只读、Exec命令、集群管理员三种权限。对用户组授权后，组内用户均获得相应授权。
  • Pod 文件管理：支持 Pod 内文件的浏览、编辑、上传、下载、删除，简化日常操作。
  • Pod 运行管理：支持实时查看 Pod 日志，下载日志，并在 Pod 内直接执行 Shell 命令。
  • CRD 管理：可自动发现并管理 CRD 资源，提高工作效率。
  • Helm 市场：支持Helm自由添加仓库，一键安装、卸载、升级 Helm 应用。
  • 跨平台支持：兼容 Linux、macOS 和 Windows，并支持 x86、ARM 等多种架构，确保多平台无缝运行。
  • 完全开源：开放所有源码，无任何限制，可自由定制和扩展，可商业使用。

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。

运行

  1. 下载：从 GitHub 下载最新版本。
  2. 运行：使用 ./k8m 命令启动,访问http://127.0.0.1:3618。
  3. 参数：
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。

ChatGPT 配置指南

内置GPT

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。

环境变量配置

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"

ChatGPT 状态调试

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

ChatGPT 账户

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

k8m 支持环境变量设置

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。

容器化k8s集群方式运行

使用KinD、MiniKube 安装一个小型k8s集群

KinD方式

  • 创建 KinD Kubernetes 集群
brew install kind
  • 创建新的 Kubernetes 集群：
kind create cluster --name k8sgpt-demo

将k8m部署到集群中体验

安装脚本

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/weibaohui/k8m/refs/heads/main/deploy/k8m.yaml
  • 访问： 默认使用了nodePort开放，请访问31999端口。或自行配置Ingress http://NodePortIP:31999

修改配置

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

内置MCP Server 使用说明

服务端点，可开发供其他AI工具使用

MCP程序使用3619端口。NodePort使用31919端口。 如果二进制方式直接启动，那么访问地址为http://ip:3619/sse 如果集群方式启动，则访问地址为则访问地址为http://nodeIP:31919/sse

集群管理范围

内置MCP Server 管理范围与k8m 纳管的集群范围一致。 界面内已连接的集群均可使用。

内置MCP Server 配置说明

MCP工具列表（49种）

| 类别 | 方法 | 描述 | |--------------------|--------------------------------|-----------------------------------------| | 集群管理（1） | list_clusters | 列出所有已注册的Kubernetes集群 | | 部署管理（12） | scale_deployment | 扩缩容Deployment | | | restart_deployment | 重启Deployment | | | stop_deployment | 停止Deployment | | | restore_deployment | 恢复Deployment | | | update_tag_deployment | 更新Deployment镜像标签 | | | rollout_history_deployment | 查询Deployment升级历史 | | | rollout_undo_deployment | 回滚Deployment | | | rollout_pause_deployment | 暂停Deployment升级 | | | rollout_resume_deployment | 恢复Deployment升级 | | | rollout_status_deployment | 查询Deployment升级状态 | | | hpa_list_deployment | 查询Deployment的HPA列表 | | | list_deployment_pods | 获取Deployment管理的Pod列表 | | 动态资源管理(含CRD，8) | get_k8s_resource | 获取k8s资源 | | | describe_k8s_resource | 描述k8s资源 | | | delete_k8s_resource | 删除k8s资源 | | | list_k8s_resource | 列表形式获取k8s资源 | | | list_k8s_event | 列表形式获取k8s事件 | | | patch_k8s_resource | 更新k8s资源，以JSON Patch方式更新 | | | | label_k8s_resource | 为k8s资源添加或删除标签 | | | annotate_k8s_resource | 为k8s资源添加或删除注解 | | 节点管理（8） | taint_node | 为节点添加污点 | | | untaint_node | 为节点移除污点 | | | cordon_node | 为节点设置Cordon | | | uncordon_node | 为节点取消Cordon | | | drain_node | 为节点执行Drain | | | get_node_resource_usage | 查询节点的资源使用情况 | | | get_node_ip_usage | 查询节点上Pod IP资源使用情况 | | | get_node_pod_count | 查询节点上的Pod数量 | | Pod 管理（14） | list_pod_files | 列出Pod文件 | | | list_all_pod_files | 列出Pod所有文件 | | | delete_pod_file | 删除Pod文件 | | | upload_file_to_pod | 上传文件到Pod内，支持传递文本内容，存储为Pod内文件 | | | get_pod_logs | 获取Pod日志 | | | run_command_in_pod | 在Pod中执行命令 | | | get_pod_linked_service | 获取Pod关联的Service | | | get_pod_linked_ingress | 获取Pod关联的Ingress | | | get_pod_linked_endpoints | 获取Pod关联的Endpoints | | | get_pod_linked_pvc | 获取Pod关联的PVC | | | get_pod_linked_pv | 获取Pod关联的PV | | | get_pod_linked_env | 通过在pod内运行env命令获取Pod运行时环境变量 | | | get_pod_linked_env_from_yaml | 通过Pod yaml定义获取Pod运行时环境变量 | | | get_pod_resource_usage | 获取Pod的资源使用情况，包括CPU和内存的请求值、限制值、可分配值和使用比例 | | YAML管理（2） | apply_yaml | 应用YAML资源 | | | delete_yaml | 删除YAML资源 | | 存储管理（3） | set_default_storageclass | 设置默认StorageClass | | | get_storageclass_pvc_count | 获取StorageClass下的PVC数量 | | | get_storageclass_pv_count | 获取StorageClass下的PV数量 | | Ingress管理（1） | set_default_ingressclass | 设置默认IngressClass |

AI工具集成

通用配置文件

适合MCP工具集成，如Cursor、Claude Desktop、Windsurf等，此外也可以使用这些软件的UI操作界面进行添加。

{
  "mcpServers": {
    "kom": {
      "type": "sse",
      "url": "http://IP:9096/sse"
    }
  }
}
Cursor
  1. 进入Cursor设置界面
  2. 找到扩展服务配置选项
  3. 添加MCP Server的URL（例如：http://localhost:3619/sse）
Windsurf
  1. 访问配置中心
  2. 设置API服务器地址

MCP常见问题

  1. 确保MCP Server正常运行且端口可访问
  2. 检查网络连接是否正常
  3. 验证SSE连接是否成功建立
  4. 查看工具日志以排查连接问题，MCP执行失败会有报错记录。

HELP & SUPPORT

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！

特别鸣谢

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

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