io.github.ocm-mcp-server/ocm-mcp-server

Guardrailed fleet ops for AI agents: multi-cluster Kubernetes via OCM with policy, approval, audit.

这个条目提供什么？

io.github.ocm-mcp-server/ocm-mcp-server 是 ChatHome Skills 收录的 MCP 条目，来源为 Official MCP Registry，质量分 73/100。作为 Model Context Protocol 服务器，它向 Claude、Cursor、Copilot 等兼容 MCP 的 LLM 客户端暴露可直接调用的工具，让 agent 的能力超出模型内置范围。该条目由 ChatHome Skills 的每日抓取从官方 registry 和 GitHub 发现查询中收录，每次运行都会重新核验仓库事实、新鲜度信号和安装元数据。质量分综合了官方 registry 收录情况、可用安装命令、许可证完整性、仓库活跃度和 GitHub star 趋势，完整算法说明见来源页。安装命令已列于上方，可直接复制使用。在将 io.github.ocm-mcp-server/ocm-mcp-server 加入生产 agent 工作流前，请核对上方的最近更新日期和仓库状态——下方事实快照是最近一次抓取的时点值。

事实快照

来源: Official MCP Registry
质量: 73/100
安装方式: pypi
仓库: ocm-mcp-server/ocm-mcp-server
仓库更新: 2026年8月29日

安装命令

uvx ocm-mcp-server==0.6.0

安装方式: pypi

运行此命令前，请先核对上游源码。

GitHub 项目主页

质量

仓库 Stars

仓库更新

2026年8月29日

质量分如何计算？

由六个维度加权得出，满分 100。
来源可信度（25）：是否收录于官方或精选 registry。
可安装性（25）：可直接运行的命令 > 已声明传输方式 > 仅源码。
维护活跃度（20）：最近推送时间；已归档条目此项为 0。
采用度（20）：仓库 star 数，按对数曲线计分。
文档完整性（10）与描述质量（10）：是否有已解析的 manifest 或 SKILL.md frontmatter，以及是否为真实描述而非占位文本。
某个来源结构上无法提供的维度（registry 不提供 star 和许可证）不计入该条目的平均分，而不是记为 0 分，因此不同来源的条目仍可横向比较。

MCP manifest

{
  "_meta": {
    "io.modelcontextprotocol.registry/official": {
      "status": "active",
      "isLatest": true,
      "updatedAt": "2026-08-29T17:41:54.578369Z",
      "publishedAt": "2026-08-29T17:41:54.578369Z",
      "statusChangedAt": "2026-08-29T17:41:54.578369Z"
    }
  },
  "server": {
    "name": "io.github.ocm-mcp-server/ocm-mcp-server",
    "$schema": "https://static.modelcontextprotocol.io/schemas/2025-12-11/server.schema.json",
    "version": "0.6.0",
    "packages": [
      {
        "version": "0.6.0",
        "transport": {
          "type": "stdio"
        },
        "identifier": "ocm-mcp-server",
        "runtimeHint": "uvx",
        "registryType": "pypi",
        "environmentVariables": [
          {
            "name": "KUBECONFIG",
            "format": "string",
            "isRequired": true,
            "description": "Path to the kubeconfig with the OCM hub context (and optional spoke contexts)."
          },
          {
            "name": "OCM_MCP_HUB_CONTEXT",
            "format": "string",
            "description": "Kubeconfig context name of the OCM hub cluster (defaults to the current context)."
          },
          {
            "name": "OCM_MCP_READ_ONLY",
            "format": "string",
            "description": "Set to 'true' to disable the gated write path entirely (read-only fleet access)."
          }
        ]
      },
      {
        "transport": {
          "type": "stdio"
        },
        "identifier": "ghcr.io/ocm-mcp-server/ocm-mcp-server:0.6.0",
        "runtimeHint": "docker",
        "registryType": "oci",
        "environmentVariables": [
          {
            "name": "KUBECONFIG",
            "format": "string",
            "isRequired": true,
            "description": "Path (inside the container) to the mounted kubeconfig with the OCM hub context."
          },
          {
            "name": "OCM_MCP_HUB_CONTEXT",
            "format": "string",
            "description": "Kubeconfig context name of the OCM hub cluster (defaults to the current context)."
          },
          {
            "name": "OCM_MCP_READ_ONLY",
            "format": "string",
            "description": "Set to 'true' to disable the gated write path entirely (read-only fleet access)."
          }
        ]
      }
    ],
    "repository": {
      "url": "https://github.com/ocm-mcp-server/ocm-mcp-server",
      "source": "github"
    },
    "websiteUrl": "https://github.com/ocm-mcp-server/ocm-mcp-server/wiki",
    "description": "Guardrailed fleet ops for AI agents: multi-cluster Kubernetes via OCM with policy, approval, audit."
  }
}

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