L'ingénieur qui connaissait vos clusters vient de partir. Maintenant la doc répond.
Chaque cluster porte un savoir qui vit dans la tête d'une seule personne — pourquoi ce pod redémarre, quel service parle à quel autre, à quoi ressemble le « normal ». Zeus livre un assistant qui le sait déjà, parce qu'il lit la même infrastructure live que vous. Discutez avec lui dans Zeus, ou connectez votre propre LLM aux mêmes outils via MCP.
Demandez au cluster au lieu de le décoder.
La partie la plus dure d'opérer Kubernetes, ce ne sont pas les commandes — c'est le contexte. Ce qui tourne vraiment, ce qui a changé, ce qui va bientôt vous pager. Ce contexte vit normalement dans le savoir tribal et un thread Slack d'il y a quatre mois. Quand la personne qui l'a est absente, tout le monde devine à 2 h du matin.
L'assistant Zeus est intégré à la console. Posez-lui une question en langage clair — « pourquoi checkout est-il lent en eu ? », « qu'est-ce qui est déployé en production en ce moment ? », « quels services peuvent atteindre la base ? » — et il répond en appelant les mêmes API de lecture que l'UI, pas en inventant. Il est ancré : il tire le statut live des pods, les événements, la santé de l'overlay et vos docs avant de répondre, et il vous dit quand une réponse vient du forum communautaire plutôt que de la doc officielle.
Il peut aussi agir, prudemment. Les admins peuvent le laisser redémarrer un service bloqué ou scaler des réplicas directement depuis la conversation — chaque action gated par rôle, rien de destructif, tout loggé. Et parce que c'est le même jeu d'outils derrière un endpoint MCP ouvert, vous pouvez pointer Claude, ChatGPT ou tout client MCP-capable vers votre instance et donner à votre propre IA la même vue, scopée en permissions, de vos clusters.
From zero to running.
Ajoutez votre clé de modèle
Sous Settings → AI Assistant, choisissez un fournisseur — Anthropic (défaut, claude-opus-4-7), OpenAI, Google, Grok ou Groq — et collez votre clé API. Elle est chiffrée côté serveur. Vos clés, votre modèle, votre facture.
Demandez en langage clair
Ouvrez l'onglet Chat ou le panneau Ask-AI. Les réponses streamment avec les étapes visibles — réflexion, exécution d'un outil, écriture — pour que vous le voyiez appeler get_service_pods avant de vous dire ce qui ne va pas.
Laissez-le agir, si vous l'autorisez
Donnez-lui le mot et un admin peut le faire redémarrer ou scaler un service depuis la conversation. Chaque appel est vérifié par rôle et appendu à un journal d'audit avec le token, l'utilisateur, l'outil et le résultat.
Connectez votre propre agent via MCP
Créez un service token scopé mcp:read ou mcp:write, pointez tout client MCP vers POST /mcp sur votre instance, et votre LLM obtient les mêmes 17 outils — mêmes permissions, même piste d'audit.
Built by people who run this in production.
No hand-waving. Here’s what’s actually under the hood: the kind of detail you’d expect from a platform you’re going to trust with production.
Questions you’d actually ask.
Peut-il casser mon cluster ?
Non. Les seules actions qu'il peut prendre sont redémarrer un service (un rolling restart) et changer un compte de réplicas — les deux gated admin et aucune n'est destructive. Il ne peut pas supprimer un cluster, dropper une base ou éditer des secrets. Tout ce qu'il lit est en lecture seule, et chaque action est écrite dans un journal d'audit que vous pouvez revoir.
C'est le modèle IA de qui — et qui paie ?
Le vôtre. Zeus ne livre pas de modèle ; il se connecte au fournisseur que vous choisissez sous Settings → AI Assistant et utilise votre clé API. claude-opus-4-7 d'Anthropic est le défaut, mais OpenAI, Google, Grok et Groq fonctionnent aussi. Vous contrôlez le modèle et la facture, et votre clé est stockée chiffrée.
Mes données de cluster sont-elles envoyées au fournisseur de modèle ?
Uniquement ce qui est nécessaire pour répondre à la question en cours. Quand l'assistant appelle un outil, le résultat (disons, le statut des pods d'un service) entre dans la conversation que le modèle voit — comme pour tout assistant IA. Self-hostez Zeus et les appels d'outils tournent entièrement dans votre réseau ; la seule chose qui sort est le prompt que vous envoyez à votre fournisseur choisi.
À quoi sert l'endpoint MCP ?
Model Context Protocol est le standard ouvert pour donner un jeu d'outils à un LLM. Zeus expose ses outils de cluster via MCP pour que vous ne soyez pas limité au chat in-app — pointez Claude Desktop, un agent IDE ou votre propre automatisation vers POST /mcp avec un token scopé, et il obtient le même accès vérifié en permissions et audité à votre infrastructure.
Comment l'empêcher de faire des choses que je ne veux pas ?
Deux portes. Dans l'app, les actions d'écriture exigent le rôle admin — tout le monde d'autre est en lecture seule. Via MCP, chaque service token porte une policy : mcp:read pour les lookups uniquement, mcp:write pour autoriser les actions, et les outils qui mutent le cluster exigent encore une identité admin en plus. Scopez le token à ce qu'un agent donné devrait pouvoir faire.
Est-ce juste un wrapper autour de kubectl ?
Non. Il utilise les mêmes API internes que la console Zeus, donc il voit services, environnements, déploiements, l'overlay inter-clusters et la santé des add-ons comme des objets de premier ordre — pas des objets Kubernetes bruts. C'est pourquoi il peut répondre à « quels services peuvent atteindre la base » ou « qu'est-ce qui a changé dans cet environnement », des questions que kubectl ne peut pas.
Keep exploring.
All features →The live pods, logs, and metrics it reads.
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