K8m

K8M是一款专为Kubernetes设计的智能管理工具，通过内置AI能力和可视化界面，让非专业用户也能轻松管理容器集群。它整合了资源监控、故障诊断、命令执行等核心功能，支持多集群管理，并集成MCP服务，提供AI辅助的智能运维体验。

核心功能

K8M的核心功能包括多集群管理、AI运维助手、MCP工具集成和权限整合。它能够自动扫描kubeconfig目录，统一管理多个Kubernetes集群资源，同时内置49种多集群管理工具，支持组合成上百种操作指令，可作为MCP Server供其他AI系统调用。

AI运维助手是K8M的一大亮点，集成Qwen/DeepSeek大模型，提供日志分析、命令推荐、配置解释等智能功能，帮助用户快速定位和解决问题。此外，MCP操作自动继承用户K8s权限，确保安全合规。

安装方法

K8M支持多种安装方式，包括容器化运行和Kubernetes集群部署。

容器化运行方式

使用Docker运行K8M的命令如下：

docker run -it --rm weibaohui/k8m:latest

支持的参数包括：

• --help：显示帮助信息
• @：指定配置文件路径
• -alsologflag：同时输出到日志文件和控制台
• -logtostderr：仅输出到标准错误
• -v ：设置日志级别，可选值为 0（无日志）、1（错误）、2（警告）、3（信息）、4（调试）
• --skip_headers：跳过返回头信息
• --skip_log_headers：跳过日志头信息
• -config string：指定配置文件路径

Kubernetes集群运行

使用KinD方式部署K8M的步骤如下：

brew install kind
kind create cluster --name k8sgpt-demo

然后通过以下命令将K8M部署到集群中：

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/weibaohui/k8m/refs/heads/main/deploy/k8m.yaml

默认使用NodePort开放服务，访问端口为31999，或自行配置Ingress。

使用方法

K8M的使用非常简单，只需下载单文件程序运行，通过浏览器访问控制台即可。

启动服务

通过命令行启动服务，示例如下：

./k8m --port 8080 --kubeconfig ~/.kube/config

默认监听3618端口，浏览器访问 http://localhost:3618 使用默认账号登录。

常见命令

• --enable-ai=false：禁用AI功能
• --chatgpt-url：配置私有化大模型地址

使用示例

K8M提供了多种使用场景，以下是两个典型示例：

日志智能分析

当Pod出现CrashLoopBackOff时，AI自动分析日志给出可能原因，例如：

请分析这段容器日志中的错误原因

AI返回的可能原因包括：

• 内存不足
• 配置文件缺失
• 依赖服务不可用

多集群批量操作

通过MCP工具同时给所有集群的nginx Deployment扩容，例如：

将所有集群的nginx副本数扩展到3个

返回各集群操作结果报告。

配置说明

首选建议通过修改环境变量方式进行配置。例如：

export PORT=8080
export OPENAI_API_KEY="your-api-key"
export GIN_MODE="release"
./k8m

环境变量会被启动参数覆盖。

使用场景

K8M适用于多种场景，包括：

• 开发测试环境管理
• 教学演示
• 中小规模生产集群运维
• AI辅助故障排查

特别适合需要降低K8s使用门槛的团队。

注意事项

K8M的局限性包括：

• 大规模集群性能有限（建议管理50个节点以内）
• 部分高级功能需要配置大模型API
• ARM架构支持仍在完善中

总结

K8M通过AI驱动和MCP集成，为Kubernetes用户提供了一种轻量、智能、易用的管理方式，特别适合希望降低K8s使用门槛的团队。无论是开发测试、教学演示还是中小规模生产环境，K8M都能提供高效的运维支持。