What is K8m

k8m is a lightweight, cross-platform Mini Kubernetes AI Dashboard designed to simplify cluster management. It integrates features such as multi-cluster management, intelligent analysis, and real-time anomaly detection, supporting large models and intelligent agents with MCP capabilities.

Use cases

Use cases for k8m include managing multiple Kubernetes clusters, performing real-time log analysis, executing shell commands within pods, and utilizing AI features for resource management and YAML translations.

How to use

To use k8m, download the latest version from GitHub, run it using the command ‘./k8m’, and access the dashboard via ‘http://127.0.0.1:3618’. Configuration options include setting an admin username and password.

Key features

Key features of k8m include a miniaturized design for easy deployment, an intuitive user interface, high performance built with Golang, AI-driven functionalities for enhanced Kubernetes management, integrated MCP for multi-cluster operations, and support for various architectures.

Where to use

k8m is suitable for use in cloud environments, DevOps practices, and by organizations managing multiple Kubernetes clusters, especially where AI-driven insights and operational efficiency are desired.

English | 中文

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。
• 如需自定义大模型参数、配置私有化大模型，请参考自托管/自定义大模型支持
  和 Ollama配置。
• 详细的配置选项说明请参考配置选项说明。
• 数据库配置请参考数据库配置说明。
• DeepWiki 文档：开发设计文档

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。支持设置命名空间黑白名单。
• 支持k8s最新特性:支持APIGateway、OpenKruise等功能特性。
• 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。支持grep -A -B高亮搜索
• API开放:支持创建API KEY，从第三方外部访问，提供swagger接口管理页面。
• 集群巡检支持：支持定时巡检、自定义巡检规则，支持lua脚本规则。
• 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。
• 多数据库支持：支持SQLite、MySql、PostgreSql等多种数据库。
• 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 release 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. 登录用户名密码：
   • 用户名：k8m
   • 密码：k8m
   • 请注意上线后修改用户名密码、启用两步验证。
4. 参数：

Usage of ./k8m:
      --enable-temp-admin                是否启用临时管理员账户配置，默认关闭
      --admin-password string            管理员密码，启用临时管理员账户配置后生效 
      --admin-username string            管理员用户名，启用临时管理员账户配置后生效
      --print-config                     是否打印配置信息 (default false)
      --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
      --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")
      --image-pull-timeout               Node Shell、Kubectl Shell 镜像拉取超时时间。默认为 30 秒
      --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)
  -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"
    environment:
      TZ: Asia/Shanghai
    volumes:
      - ./data:/app/data

启动之后，访问3618端口，默认用户：k8m，默认密码k8m。
如果你想通过在线环境快速拉起体验，可以访问：k8m

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，请参考以下文档。

• 自托管/自定义大模型支持 - 如何使用自托管的
• Ollama配置 - 如何配置使用Ollama大模型。

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

k8m 支持通过环境变量和命令行参数灵活配置，主要参数如下：

详细参数说明和更多配置方式请参考 docs/readme.md。

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 GIN_MODE="release"
./k8m

其他参数请参考 docs/readme.md。

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

开发调试

如果你想在本地开发调试，请先执行一次本地前端构建，自动生成dist目录。因为本项目采用了二进制嵌入，没有dist前端会报错。

第一步编译前端

cd ui
pnpm run build

编译调试后端

air
#或者
go run main.go 
# 监听localhost:3618端口

前端热加载

cd ui
pnpm run dev
#Vite服务会监听在localhost:3000端口
#Vite转发后端访问到3618端口

访问http://localhost:3000

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

eryajf:为我们提供了非常好用的github actions，为k8m增加了自动化的发版、构建、发布等功能

联系我

微信（大罗马的太阳） 搜索ID：daluomadetaiyang,备注k8m。

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