{  "Version": "2012-10-17",  "Statement": [    {      "Effect": "Allow",      "Action": [        "eks:DescribeCluster",        "cloudformation:DescribeStacks",        "cloudwatch:GetMetricData",        "logs:StartQuery",        "logs:GetQueryResults",        "iam:GetRole",        "iam:GetRolePolicy",        "iam:ListRolePolicies",        "iam:ListAttachedRolePolicies",        "iam:GetPolicy",        "iam:GetPolicyVersion",        "eks-mcpserver:QueryKnowledgeBase"      ],      "Resource": "*"    }  ]}

{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [   {     "Effect": "Allow",     "Action": "eks:*",     "Resource": "*"   } ]}

git clone https://github.com/awslabs/mcp.gitcd mcp/src/eks-mcp-server

{  "mcpServers": {    "awslabs.eks-mcp-server": { // 服务器标识名称，用于在Amazon Q中识别此EKS MCP服务器      "command": "uv", // 启动命令：使用uv作为Python包管理和运行工具      "args": [        "run", // uv子命令：运行Python应用        "--directory", // 指定工作目录参数        "/Users/eks/mcp/src/eks-mcp-server",  // EKS MCP服务器的安装路径        "python",  // 使用Python解释器        "-m",  // 以模块方式运行        "awslabs.eks_mcp_server.server",  // 要运行的Python模块路径        "--allow-write", // 允许写操作权限（创建/修改K8s资源）        "--allow-sensitive-data-access" // 允许访问敏感数据（如Secrets、日志等）      ],      "env": { // 环境变量配置，用于设置亚马逊云科技和日志相关参数        "aws_PROFILE": "default",        // 亚马逊云科技配置文件名称，对应~/.aws/credentials中的profile        // 可以改为其他profile名称，如"production"、"development"等        "aws_REGION": "us-east-1",        // 默认亚马逊云科技区域，EKS集群必须在此区域        // 常用区域：us-west-2, eu-west-1, ap-southeast-1等        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "INFO"        // 日志级别设置，控制输出的详细程度        // 可选值：DEBUG（最详细）、INFO（一般）、WARNING、ERROR（最少）      },      "autoApprove": [      // 自动批准的工具列表，这些操作无需用户手动确认      // 注意：自动批准会降低安全性，请根据需要调整        "manage_eks_stacks", // EKS CloudFormation堆栈管理：创建、更新、删除EKS集群        "manage_k8s_resource", // Kubernetes资源管理：创建、更新、删除K8s对象（Pod、Service等）        "list_k8s_resources", // 列出Kubernetes资源：查看集群中的各种资源状态        "get_pod_logs", // 获取Pod日志：查看容器应用的运行日志，用于故障排查        "get_k8s_events", // 获取Kubernetes事件：查看集群中发生的事件和警告        "get_cloudwatch_logs", // 获取CloudWatch日志：查看EKS控制平面和节点日志        "get_cloudwatch_metrics", // 获取CloudWatch指标：监控集群性能和资源使用情况        "get_policies_for_role", // 获取IAM角色策略：查看EKS相关的权限配置        "search_eks_troubleshoot_guide", // 搜索EKS故障排除指南：获取问题解决建议        "list_api_versions" // 列出Kubernetes API版本：查看集群支持的API版本      ]    }  }}

q chat

列出我所有的EKS集群

我将为您列出EKS集群。      [工具调用: list_clusters]   region: us-east-1      在us-east-1区域找到以下EKS集群：
1. my-cluster-1 (1.30)2. my-cluster-2 (1.31)

我需要在us-east-1区域创建一个名为"peculiar-funk-badger"的新EKS集群，带有3个节点，能帮我实现吗？

我可以帮你在us-east-1区域创建一个名为"peculiar-funk-badger"的EKS集群，包含3个节点。我会使用CloudFormation来完成这项工作。
首先，让我查看你当前的EKS集群情况，确认该名称未被使用。
[工具调用: manage_eks_stacks]operation: describecluster_name: peculiar-funk-badger
我会为你创建EKS集群。这个操作将创建以下资源：- 一个VPC及其相关联的网络组件（子网、路由表、NAT网关等）- 必要的IAM角色和策略- EKS集群控制平面- 包含3个节点的EKS节点组
这个操作需要一些时间完成（通常15-20分钟）。你确定要创建这个集群吗？
[工具调用: manage_eks_stacks]operation: deploycluster_name: peculiar-funk-badgernode_count: 3region: us-east-1
已开始创建名为"peculiar-funk-badger"的EKS集群。CloudFormation堆栈"eks-peculiar-funk-badger"正在创建中。你可以通过亚马逊云科技控制台或命令行工具监控创建进度。完成时间预计为15-20分钟。
堆栈状态: CREATE_IN_PROGRESS

我想在peculiar-funk-badger集群的demo-ns命名空间中部署nginx，并通过LoadBalancer暴露服务，能做到吗？

我可以帮你在"peculiar-funk-badger"集群的"demo-ns"命名空间中部署nginx，并通过LoadBalancer暴露服务。
首先，让我检查这个集群和命名空间是否存在。
[工具调用: list_k8s_resources]cluster_name: peculiar-funk-badgerkind: Namespaceapi_version: v1
我没有找到"demo-ns"命名空间。我会先创建这个命名空间，然后部署nginx。
[工具调用: manage_k8s_resource]operation: createcluster_name: peculiar-funk-badgerkind: Namespaceapi_version: v1name: demo-nsbody: {"apiVersion":"v1","kind":"Namespace","metadata":{"name":"demo-ns"}}
命名空间"demo-ns"已创建成功。
现在，我将生成nginx部署和服务的YAML清单，并应用到集群。
[工具调用: generate_app_manifest]app_name: nginximage_uri: nginx:latestoutput_dir: /tmpport: 80replicas: 2cpu: "500m"memory: "512Mi"namespace: demo-nsload_balancer_scheme: internet-facing
已生成应用清单：- Deployment: nginx- Service: nginx (LoadBalancer类型)
现在将这些清单应用到集群：
[工具调用: apply_yaml]cluster_name: peculiar-funk-badgeryaml_path: /tmp/nginx-manifests.yamlnamespace: demo-nsforce: true
部署已成功完成！
你的nginx应用已在"peculiar-funk-badger"的"demo-ns"命名空间中部署，并通过LoadBalancer暴露。服务将需要几分钟来配置并获取外部IP地址。
你可以通过以下命令查看服务状态和IP地址：
[工具调用: list_k8s_resources]cluster_name: peculiar-funk-badgerkind: Serviceapi_version: v1namespace: demo-nsname: nginx
服务详情：- 名称: nginx- 类型: LoadBalancer- 外部IP: a13b4c5d6e7f.us-east-1.elb.amazonaws.com (可能需要几分钟才会分配)- 端口: 80

我的payment-service应用在production命名空间下似乎不工作了，能帮我找出问题吗？

我会帮你排查production命名空间中payment-service应用的问题。让我们逐步检查各种可能的故障点。
首先，让我查看deployment的状态：
[工具调用: list_k8s_resources]cluster_name: peculiar-funk-badgerkind: Deploymentapi_version: apps/v1namespace: productionname: payment-service
我看到payment-service的deployment存在问题：- 期望副本数: 3- 可用副本数: 1- 就绪副本数: 1- 最新状态副本数: 3
这表明有2个pod无法正常启动。让我查看相关pod的状态：
[工具调用: list_k8s_resources]cluster_name: peculiar-funk-badgerkind: Podapi_version: v1namespace: productionlabel_selector: app=payment-service
我找到了3个pod：1. payment-service-7d8f9c6b5-abc12 (状态: Running)2. payment-service-7d8f9c6b5-def34 (状态: CrashLoopBackOff)3. payment-service-7d8f9c6b5-ghi56 (状态: CrashLoopBackOff)
有两个pod处于CrashLoopBackOff状态，这表明它们无法成功启动。让我检查其中一个失败pod的日志：
[工具调用: get_pod_logs]cluster_name: peculiar-funk-badgerpod_name: payment-service-7d8f9c6b5-def34namespace: productiontail_lines: 50
日志显示以下错误：Error: could not connect to database at db-service:5432failed to initialize database connectionretrying in 5 seconds...Error: could not connect to database at db-service:5432failed to initialize database connectionretrying in 5 seconds...



现在让我检查相关的Kubernetes事件，可能提供更多线索：
[工具调用: get_k8s_events]cluster_name: peculiar-funk-badgerkind: Podname: payment-service-7d8f9c6b5-def34namespace: production
我发现了问题所在！根据日志和事件分析：1. payment-service无法连接到数据库服务(db-service)2. 让我检查db-service是否存在并正常运行
[工具调用: list_k8s_resources]cluster_name: peculiar-funk-badgerkind: Serviceapi_version: v1namespace: productionname: db-service
我发现db-service存在，但没有对应的pod在运行。让我检查数据库deployment：
[工具调用: list_k8s_resources]cluster_name: peculiar-funk-badgerkind: Deploymentapi_version: apps/v1namespace: productionname: db-service
数据库deployment存在问题：- 期望副本数: 1- 可用副本数: 0- 就绪副本数: 0
根据我的分析，问题是：1. 数据库服务(db-service)的pod没有正常运行2. 导致payment-service无法连接数据库而崩溃3. 建议首先修复数据库部署问题
你要我进一步检查数据库pod的状态和日志吗？

我会帮你获取过去30分钟inventory-ver1服务的CPU和内存使用情况。
首先，让我了解一下在查询容器指标时应该使用哪些指标和维度：
[工具调用: get_eks_metrics_guidance]resource_type: pod
感谢您的耐心等待。现在我来查询api-gateway的CPU使用情况：
[工具调用: get_cloudwatch_metrics]cluster_name: peculiar-funk-badgermetric_name: pod_cpu_utilizationnamespace: ContainerInsightsdimensions: {"ClusterName":"peculiar-funk-badger","PodName":"inventory-ver1"}minutes: 30period: 60stat: Average
接下来查询内存使用情况：
[工具调用: get_cloudwatch_metrics]cluster_name: peculiar-funk-badgermetric_name: pod_memory_utilizationnamespace: ContainerInsightsdimensions: {"ClusterName":"peculiar-funk-badger","PodName":"inventory-ver1"}minutes: 30period: 60stat: Average
基于收集到的指标，我为你整理了inventory-ver1服务的资源使用情况：
**CPU使用情况**:- 平均使用率: 37.5%- 峰值使用率: 65.2% (在22:45出现)- 最低使用率: 12.3% (在22:30出现)
**内存使用情况**:- 平均使用率: 42.8%- 峰值使用率: 45.6% (持续稳定)- 最低使用率: 40.2% (启动阶段)
**资源优化建议**:1. **CPU资源**: 目前的设置似乎合理，有足够的头部空间应对峰值，但不会过度浪费。如果当前设置为1000m (1 vCPU)，可以考虑调整到750m，仍能应对当前负载。
2. **内存资源**: 内存使用相对稳定，峰值仅为45.6%。如果当前设置为1Gi，可以安全降低到768Mi，为集群释放资源。
3. **扩展策略**: 基于CPU使用模式，建议设置HPA (Horizontal Pod Autoscaler)：   - CPU目标使用率: 60%   - 最小副本数: 2   - 最大副本数: 5
你希望我帮你实施这些建议中的哪一个？或者你需要更多的数据分析？

请帮我规划设计目前eks集群peculiar-funk-badger从1.31到1.32的升级方案，在升级的过程中不能影响线上业务，目前只规划和设计，不需要执行升级。

我来帮您规划设计EKS集群peculiar-funk-badger从1.31到1.32的无中断升级方案。首先让我获取当前集群的详细信息来制定合适的升级策略。
[工具调用: manage_eks_stacks]operation: describecluster_name: peculiar-funk-badger
让我通过Amazon CLI直接查看集群信息：
[工具调用: use_aws]service: eksoperation: describe-clusterparameters: {"name": "peculiar-funk-badger"}region: us-east-1label: Get EKS cluster details
现在让我查看节点组信息：
[工具调用: use_aws]service: eksoperation: list-nodegroupsparameters: {"cluster-name": "peculiar-funk-badger"}region: us-east-1label: List EKS nodegroups
让我获取每个节点组的详细信息：
[工具调用: use_aws]service: eksoperation: describe-nodegroupparameters: {"nodegroup-name": "mng", "cluster-name": "peculiar-funk-badger"}region: us-east-1label: Describe first nodegroup
[工具调用: use_aws]service: eksoperation: describe-nodegroupparameters: {"cluster-name": "peculiar-funk-badger", "nodegroup-name": "x86-c6a-large-nodegroup"}region: us-east-1label: Describe second nodegroup
现在让我查看集群中运行的工作负载：
[工具调用: list_k8s_resources]cluster_name: peculiar-funk-badgerkind: Deploymentapi_version: apps/v1
现在让我查看集群中的插件信息：
[工具调用: use_aws]service: eksoperation: list-addonsparameters: {"cluster-name": "peculiar-funk-badger"}region: us-east-1label: List EKS addons
让我查看一些关键插件的版本信息：
[工具调用: use_aws]service: eksoperation: describe-addonparameters: {"addon-name": "coredns", "cluster-name": "peculiar-funk-badger"}region: us-east-1label: Describe coredns addon
基于收集到的信息，我为您制定以下EKS集群peculiar-funk-badger从1.31到1.32的无中断升级方案：
EKS集群升级方案：peculiar-funk-badger (1.31 → 1.32)当前集群状态分析集群基本信息：集群名称：peculiar-funk-badger当前版本：1.31创建时间：2025-05-07状态：ACTIVE认证模式：API节点组配置：mng：2个节点（最小2，最大2），使用自定义AMIx86-c6a-large-nodegroup：1个节点（最小1，最大3），使用AL2_x86_64 AMI关键工作负载：业务应用：inventory-ver1, parking, review, nginx-simple（default命名空间）Istio服务网格：istiod, istio-ingressgateway, grafana, kiali, jaeger, prometheus系统组件：coredns, aws-load-balancer-controller, metrics-server等升级策略与时间规划阶段1：升级前准备（预计1-2小时）1.1 兼容性检查# 检查Kubernetes 1.32的API变更和弃用# 验证当前工作负载与1.32的兼容性# 特别关注Istio 1.25.2与K8s 1.32的兼容性
1.2 备份关键配置备份所有应用的YAML配置导出重要的ConfigMap和Secret记录当前插件版本和配置
1.3 扩容准备将x86-c6a-large-nodegroup扩容至3个节点（为滚动升级提供缓冲）确保有足够的计算资源处理工作负载迁移阶段2：控制平面升级（预计30-45分钟）
2.1 升级EKS控制平面aws eks update-cluster-version \    --region us-east-1 \    --name peculiar-funk-badger \    --kubernetes-version 1.32
影响评估：控制平面升级期间API服务器会短暂不可用（通常<5分钟）现有Pod不受影响，继续正常运行新的Pod调度会暂停
阶段3：插件升级（预计45-60分钟）3.1 核心插件升级顺序vpc-cni → 1.32兼容版本coredns → 1.32兼容版本  kube-proxy → 1.32兼容版本aws-ebs-csi-driver → 最新兼容版本metrics-server → 最新兼容版本
3.2 升级命令示例aws eks update-addon \    --cluster-name peculiar-funk-badger \    --addon-name vpc-cni \    --addon-version <1.32-compatible-version> \    --resolve-conflicts OVERWRITE
阶段4：节点组升级（预计60-90分钟）4.1 升级策略采用滚动升级方式，确保业务连续性先升级x86-c6a-large-nodegroup，再升级mng利用maxUnavailable=1的配置逐个替换节点
4.2 节点组升级命令# 升级x86-c6a-large-nodegroupaws eks update-nodegroup-version \    --cluster-name peculiar-funk-badger \    --nodegroup-name x86-c6a-large-nodegroup \    --kubernetes-version 1.32
# 升级mngaws eks update-nodegroup-version \    --cluster-name peculiar-funk-badger \    --nodegroup-name mng \    --kubernetes-version 1.32业务连续性保障措施1. Pod分布策略确保关键应用（inventory-ver1, parking, review）的Pod分布在不同节点利用Pod反亲和性规则避免单点故障
2. 健康检查增强在升级期间增加应用健康检查频率监控Istio网关和服务网格连通性
3. 流量管理利用Istio的流量管理功能实现优雅的服务迁移配置适当的超时和重试策略
4. 回滚准备保留原始节点组配置准备快速回滚脚本和流程风险评估与缓解1.主要风险Istio兼容性：Istio 1.25.2可能需要更新以完全支持K8s 1.32自定义AMI：mng使用自定义AMI，需要确保1.32兼容性应用依赖：某些应用可能依赖特定的Kubernetes API版本
2.缓解措施分阶段升级：先升级测试环境验证兼容性蓝绿部署：考虑为关键应用实施蓝绿部署策略监控告警：设置详细的监控告警机制
3.总体时间估算总升级时间：3-4小时业务影响：最小化，预期<5分钟的API服务器不可用建议执行时间：业务低峰期（如凌晨2-6点）
4.升级后优化建议节点组优化：升级完成后可以考虑统一节点组配置资源调整：根据1.32的新特性调整资源配置安全加固：应用1.32版本的安全最佳实践这个升级方案确保了业务连续性，通过分阶段、滚动升级的方式最小化对线上服务的影响。建议在执行前先在测试环境进行完整的升级演练。