kubernetes-ai-dashboard

Project Url: shiyi25928988/kubernetes-ai-dashboard

Introduction: AI-powered Kubernetes dashboard for cluster resource management with built-in agent.

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Kubernetes AI Dashboard

K8s 集群管理 + AI 智能助手平台

🇨🇳 简体中文 | 🇺🇸 English

简介

Kubernetes AI Dashboard 是一个面向运维人员的 Kubernetes 管理平台，集成 AI 智能助手与 MCP 工具链。基于 Fabric8 Kubernetes Client 管理集群全量资源，通过 Spring AI 提供工具调用与智能对话，并内置 A2A（Agent-to-Agent）协议框架。

[!NOTE] 本平台面向运维场景，提供 K8s 集群资源的统一管理界面与 AI 辅助运维能力。

功能特性

☸️ K8s 全量资源管理：Namespace / Pod / Deployment / Service / Ingress / PVC / ConfigMap / Secret / Event / Job / CRD 的增删改查
📊 集群监控：节点状态与资源使用统计
🔒 资源归属追踪：平台创建的资源按用户归属记录，用户只能删除自己创建的资源
🤖 AI 智能对话：Spring AI 集成，支持工具调用与流式响应，上下文记忆
🔌 MCP 工具链：内置 7 个 MCP 工具服务（K8s / 系统信息 / 命令行 / 文件 / SSH / OSS / Docker 注册表）
🤝 A2A 协议框架：Agent-to-Agent JSON-RPC 2.0 端点，预留扩展点
💾 对象存储：MinIO 集成，自动创建 Bucket
🔐 认证授权：Sa-Token，32 字符随机 Token，Redis 会话

技术栈

类别	技术	版本
语言	Java	21
框架	Spring Boot	3.5.8
AI 框架	Spring AI	1.1.4
K8s 客户端	Fabric8 Kubernetes Client	6.9.2
ORM	MyBatis Plus	3.5.14
认证	Sa-Token	1.44.0
对象存储	MinIO	8.6.0
数据库	MySQL	8.0+
缓存	Redis	7.0+
前端框架	Vue	3.5
前端构建	Vite	8
UI 组件	Element Plus	2.13

项目结构

<!-- Experimental: if rendering fails, preview on GitHub -->
graph TD
    A[kubernetes-ai-dashboard] --> B[dashboard 后端应用]
    A --> C[dashboard-fe 前端]
    A --> D[common 公共模块]
    A --> E[ai-base AI 基础]
    A --> F[oss 对象存储]
    A --> G[user 用户认证]
    A --> H[search 全文检索]
    A --> I[message 站内消息]

kubernetes-ai-dashboard/
├── dashboard/              # 后端主应用（cc.shiyi.dashboard）
├── dashboard-fe/           # 前端应用（Vue 3）
├── common/                 # 公共模块（AOP 注解、工具类）
├── ai-base/                # AI 基础（ChatClient 池、聊天记忆）
├── oss/                    # 对象存储（MinIO）
├── user/                   # 用户认证（Sa-Token）
├── search/                 # 全文检索（Lucene）
├── message/                # 站内消息
└── pom.xml

快速开始

环境要求

JDK 21+
Maven 3.9+
Node.js 18+
Docker & Docker Compose
Kubernetes 集群 v1.24+

启动依赖服务

cd docker
docker-compose up -d mysql redis minio

后端编译运行

mvn clean install -DskipTests
cd dashboard
mvn spring-boot:run

后端启动于 http://localhost:8080

前端开发

cd dashboard-fe
npm install
npm run dev

前端启动于 http://localhost:3000

配置

配置文件 dashboard/src/main/resources/application.yml，所有值支持 ${ENV_VAR:default} 环境变量覆盖。

环境变量	说明	默认值
`SPRING_DATASOURCE_URL`	MySQL JDBC 地址	jdbc:mysql://localhost:3306/mpi_dashboard
`SPRING_DATA_REDIS_HOST`	Redis 地址	localhost
`MINIO_ENDPOINT`	MinIO 地址	http://localhost:9000
`SPRING_AI_OPENAI_BASE_URL`	AI API 地址	https://api.deepseek.com
`SPRING_AI_OPENAI_API_KEY`	AI API Key	`<YOUR_API_KEY>`
`KUBERNETES_CLIENT_CONFIG_URL`	kubeconfig 下载 URL	-
`KUBERNETES_CLIENT_CONFIG_PATH`	kubeconfig 本地路径	-
`KUBERNETES_CLIENT_TRUST_CERTS`	信任 K8s API 证书	true
`A2A_API_KEY`	A2A 协议 API Key	`<YOUR_API_KEY>`

[!IMPORTANT] Kubernetes 客户端必须显式配置 kubeconfig（KUBERNETES_CLIENT_CONFIG_URL 或 KUBERNETES_CLIENT_CONFIG_PATH），否则启动失败。不支持集群内 ServiceAccount 自动检测。

API 参考

内部管理 API（`/api/v1/*`，需 Sa-Token 登录）

方法	路径	说明
POST	`/api/v1/ai/chat`	AI 对话（流式/非流式）
GET/POST/PUT/DELETE	`/api/v1/k8s/*`	K8s 资源管理
GET	`/api/v1/k8s/cluster/stats`	集群统计
GET	`/api/v1/resources/ownership`	资源归属查询
POST/GET	`/api/v1/user/*`	用户管理

A2A 协议（`/a2a`，API Key 认证）

方法	路径	说明
GET	`/a2a/card`	获取 AgentCard
GET	`/.well-known/agent-card.json`	标准发现端点
POST	`/a2a`	JSON-RPC 2.0（message/send、tasks/get、tasks/cancel）

MCP 工具列表（7 个）

工具服务	能力
KubernetesMcpService	命名空间/Pod/Deployment 等资源操作、集群统计
SystemInfoMcpService	CPU/内存/磁盘/运行时间
CommandLineMcpService	命令执行（危险命令黑名单）
FileMcpService	文件读写（沙箱限制）
SshMcpService	远程 SSH 命令
OssMcpService	MinIO 上传/列表
DockerRegistryMcpService	Docker 镜像仓库查询

部署

Docker 部署详见 DOCKER_README.md。

# 构建后端镜像
docker build -f dashboard/Dockerfile -t <REGISTRY>/mpi-dashboard-backend:latest .

# 构建前端镜像
docker build -f dashboard-fe/Dockerfile -t <REGISTRY>/mpi-dashboard-frontend:latest ./dashboard-fe