Control Plane MCP server
Commit 29. Okt. 2026Ermöglicht es KI-Assistenten, containerisierte Workloads über AWS, GCP, Azure und OCI mithilfe verifizierter Commands bereitzustellen, zu troubleshooten, abzusichern und zu migrieren.
Auch bekannt als controlplane-com/ai-plugin, mcp
- Stars
- 11
- Tools
- —
- Downloads, 30 Tage
- —
- Neueste Version
- 1.0.0
- Letzter Commit
- 29. Okt. 2026
- Lizenz
- MIT
Was ist Control Plane MCP?
Control Plane ist ein MCP server. Ermöglicht es KI-Assistenten, containerisierte Workloads über AWS, GCP, Azure und OCI mithilfe verifizierter Commands bereitzustellen, zu troubleshooten, abzusichern und zu migrieren.
Zusammenfassung generiert aus dem README des Projekts
Über Control Plane MCP server
Das Management von containerisierten Workloads über AWS, GCP, Azure und OCI wird für DevOps-Engineers durch diesen MCP server zu einer Aufgabe in natürlicher Sprache. Er integriert Domänenwissen und Production-Guardrails direkt in KI-Clients wie Claude Code, Codex und Antigravity CLI, um verifizierte cpln commands auszuführen. Nutzer können Workloads bereitstellen, troubleshooten, absichern und migrieren, indem sie mit geführten Agenten oder spezifischen Skills interagieren.
Das Setup umfasst die Installation des Plugins über Marketplace-Commands oder das Verbinden eines generischen MCP Clients mit dem hosted Server. Die Authentifizierung erfolgt über OAuth 2.1 mit PKCE, wodurch du den Zugriff des Assistenten auf spezifische Control Plane Organisationen einschränken kannst. Während der hosted Server die Kern-Tools bereitstellt, können Clients das vollständige Toolset anfordern, indem sie spezifische Parameter an die Connection URL anhängen.
Die Sicherheit wird durch explizite Bestätigungen bei destruktiven Aktionen sowie durch eine Policy gewährleistet, nach der Secret-Werte niemals über das Chat-Interface übertragen werden. Der Server fungiert als Brücke zu deiner bestehenden Infrastruktur und nutzt Tools wie kubectl, helm, terraform und pulumi, um Ressourcen zu verwalten, während deine bestehenden RBAC- und Organisationsberechtigungen respektiert werden.
Was du damit machen kannst
- 1Fehlerhafte Workloads troubleshootenFrage den Assistenten, warum ein spezifischer Service in einer Production-Umgebung wiederholt neu startet.
- 2Bestehende Konfigurationen migrierenKonvertiere Kubernetes- oder Compose-Dateien in Control Plane Konfigurationen und wende sie auf eine Staging-Umgebung an.
- 3Sicheres Networking konfigurierenRichte einen Domainnamen vor einer Workload mit automatischer TLS-Verschlüsselung ein.
- 4Managed Infrastruktur bereitstellenFordere die Erstellung einer High-Availability Postgres-Datenbank mit automatisierten Backups und S3-Integration an.
Geschrieben aus dem README des Projekts. Jeder Use Case wurde gegen ein Zitat daraus geprüft.
So installierst du Control Plane MCP
Formate geprüft am 10. Nov. 2026Zu Cursor hinzufügenZu Goose hinzufügenControl Plane MCP in Claude Code installieren
$ claude mcp add --transport http mcp https://mcp.cpln.io/mcpControl Plane MCP in Cursor installieren
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"mcp": {
"url": "https://mcp.cpln.io/mcp"
}
}
}Control Plane MCP in VS Code installieren
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"mcp": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.cpln.io/mcp"
}
}
}Control Plane MCP in VS Code CLI installieren
$ code --add-mcp '{"name":"mcp","type":"http","url":"https://mcp.cpln.io/mcp"}'Control Plane MCP in Codex installieren
$ codex mcp add mcp --url https://mcp.cpln.io/mcpControl Plane MCP in Codex config.toml installieren
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.mcp] url = "https://mcp.cpln.io/mcp"
Control Plane MCP in Gemini CLI installieren
$ gemini mcp add -s user --transport http mcp https://mcp.cpln.io/mcpControl Plane MCP in Gemini settings.json installieren
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"mcp": {
"url": "https://mcp.cpln.io/mcp",
"type": "http"
}
}
}Automatisierte Checks
Geluften am 14. Nov. 2026Vollständiger Bericht →Noch nicht verifiziert. Ein Server benötigt einen Score von 80, keine kritischen Befunde und genug Daten für unsere Prüfung. Wie die Checks funktionieren · Was du für mehr Punkte verbessern kannst
- Source Repository verknüpft und erreichbarcontrolplane-com/ai-plugin is public and reachablegithub.com/controlplane-com/ai-plugin ↗Bestanden
- Paket nennt dieses Repository als QuelleNicht geprüft
- Build-Provenienz (Sigstore-Attestierung)Nicht geprüft
- Open Source Lizenz (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Bestanden
- Commit oder Release im letzten JahrLast commit or release 2026-11-12github.com/controlplane-com/ai-plugin ↗Bestanden
- OpenSSF ScorecardNicht geprüft
- Package-Name ähnelt keinem populären PackageNicht geprüft
- Keine kritischen Advisories im Paket oder seinen AbhängigkeitenNicht geprüft
- Keine versteckten Anweisungen an das Modell0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersBestanden
- Destruktive Tools sind markiertNicht geprüft
- Remote-Endpoint beantwortet den MCP-HandshakeHTTPS endpoint answered 401 (sign-in required)Bestanden
README
Auf GitHub ansehenControl Plane AI Plugin
Run containerized workloads across AWS, GCP, Azure, OCI, and your own hardware under one API. It loads Control Plane's domain knowledge, production guardrails, and live MCP tools into Claude Code, Codex, and Antigravity CLI so your assistant can deploy, troubleshoot, secure, and migrate workloads with verified cpln commands.
Installation
Claude Code
/plugin marketplace add https://github.com/controlplane-com/ai-plugin.git
/plugin install cpln@controlplane
/reload-plugins
Update with /plugin marketplace update controlplane then /reload-plugins (third-party marketplaces don't auto-update unless you enable it in /plugin → Marketplaces).
Alternatively, install from Anthropic's community plugin marketplace, where every listing has passed Anthropic's review:
/plugin marketplace add anthropics/claude-plugins-community
/plugin install cpln@claude-community
/reload-plugins
Codex
codex plugin marketplace add https://github.com/controlplane-com/ai-plugin.git
Start Codex, open /plugins, and install cpln. The MCP handshake supplies the core rules. Local installations also include optional session hooks, which must be reviewed and trusted in Codex before they run.
Update with codex plugin marketplace upgrade controlplane, then restart Codex.
Antigravity CLI
Install the plugin with Antigravity CLI (agy):
agy plugin install https://github.com/controlplane-com/ai-plugin/plugins/cpln
Generic MCP client
Point any other MCP client at the hosted server:
{
"mcpServers": {
"cpln": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.cpln.io/mcp"
}
}
}
The bare URL serves the default core tool set. A client that loads tools on demand can add ?toolsets=full for every tool.
Authentication
MCP uses OAuth 2.1 + PKCE. Sign in to let the assistant act on your Control Plane organizations — you choose which orgs it may operate on, and the token is scoped to those orgs and enforced server-side on every call. Sign in again to change the grant. Treat MCP access as production access to the orgs you grant. How to sign in:
- Claude Code —
/mcp, selectcpln, sign in (orclaude mcp login cpln). - Codex —
codex mcp login cpln. - Antigravity CLI —
/mcp, selectcpln, authenticate.
Environment variables
Optional — only for the cpln CLI workflows some skills generate (CI/CD, Terraform, Pulumi). See .env.example.
| Variable | Purpose |
|---|---|
CPLN_TOKEN |
Service-account token for cpln CLI calls (sensitive). |
CPLN_ORG |
Default organization. |
CPLN_GVC |
Default GVC. |
CPLN_PROFILE |
Local cpln CLI profile. |
Usage
Ask in natural language — the assistant routes to the right skill or agent:
- "Troubleshoot why my
payments-apiworkload inproductionkeeps restarting." - "Put
app.example.comin front of mywebworkload with auto-TLS." - "Give my
analyticsworkload credential-free read access to S3 bucketprod-event-logs— no IAM keys." - "Provision a production Postgres with HA failover and S3 backups."
- "Convert this
kustomization.yamlto Control Plane and apply it tostagingafter I confirm."
Two workflows also have slash commands in Claude Code — /cpln:troubleshoot WORKLOAD and /cpln:migrate-k8s FILE; in other clients, ask for the same workflows by name.
What's included
- Domain skills across CLI usage, access control, autoscaling, networking, observability, migration, templates, stateful storage, and security.
- Two guided agents: workload troubleshooting and Kubernetes / Compose / Helm migration.
- A short always-on rule set the assistant applies in every session, with the full operating guide as a skill read on demand.
- Pre-configured access to the hosted Control Plane MCP server.
Security
- MCP access is production access — scoped to the orgs you grant and your own RBAC.
- Destructive actions (deleting resources, shrinking/deleting volumes, replacing workloads, applying to production) require explicit confirmation.
- Secret values never pass through the chat: Control Plane generates the values nobody needs to know, the user types their own values into the Console, and tools return secret metadata only.
- The plugin stores no logs, secrets, prompts, or telemetry; your AI client and model provider process prompts per their own policies.
Report vulnerabilities per SECURITY.md.
Where data goes
The plugin's one declared connector is the hosted MCP server at https://mcp.cpln.io/mcp, which acts only on the orgs you grant when you sign in, with your own permissions.
When a task needs it, the skills also run these tools on your machine, each with your own credentials:
| Tool | Sends data to |
|---|---|
cpln CLI |
The Control Plane API (api.cpln.io), your org's image registry (ORG.registry.cpln.io), and the metrics endpoint (metrics.cpln.io), using your CLI profile or CPLN_TOKEN |
docker |
The image registries you push to and pull from |
kubectl, helm |
The Kubernetes cluster you point them at, when migrating from it or installing the Control Plane Kubernetes operator |
terraform, pulumi |
The Control Plane API, through the Control Plane provider |
gcloud and other cloud CLIs |
Your own cloud account, when connecting a private network or creating an agent VM |
curl |
Your own domain, to check it after setup |
The plugin itself stores nothing. Resources, app files, and invitations the assistant creates are stored in your Control Plane org until you delete them, and the org's audit trail records each change.
More
- Contributing: CONTRIBUTING.md
- Docs: docs.controlplane.com · Support:
support@controlplane.comor Slack - License: MIT — see LICENSE
Control Plane MCP Fragen
Wie füge ich Control Plane MCP zu Claude Code hinzu?
Führe claude mcp add --transport http mcp https://mcp.cpln.io/mcp in deinem Terminal aus. Füge --scope user hinzu, damit der Server in jedem Projekt verfügbar ist.
Wie füge ich Control Plane MCP zu Cursor hinzu?
Öffne ~/.cursor/mcp.json und füge den Server unter mcpServers hinzu, mit der Cursor-Config aus dem Installationsabschnitt oben.
Wie authentifiziere ich mich beim Control Plane MCP?
Der Server nutzt OAuth 2.1 + PKCE. Du meldest dich über deinen spezifischen Client (Claude Code, Codex oder Antigravity CLI) an, um dem Assistenten Zugriff auf bestimmte Organisationen zu gewähren.
Kann der KI-Assistent destruktive Aktionen ausführen?
Ja, aber destruktive Aktionen wie das Löschen von Ressourcen oder Workloads erfordern deine explizite Bestätigung.
Speichert das Plugin meine Secrets oder den Chatverlauf?
Nein, das Plugin speichert keine Logs, Secrets, Prompts oder Telemetrie; dein KI-Client und dein Model Provider handhaben diese gemäß deren eigenen Richtlinien.
Welche Arten von Workloads kann ich verwalten?
Du kannst containerisierte Workloads über verschiedene Cloud-Provider hinweg verwalten, darunter AWS, GCP, Azure, OCI sowie deine eigene Hardware.