Kubeshark

Kubeshark обеспечивает кластерную наблюдаемость сети Kubernetes, захватывая пакеты L4, анализируя API L7 и расшифровывая TLS с помощью eBPF. Расширяет возможности ИИ для реагирования на инциденты, устранения неполадок и SRE.

Безопасность и тестирование Аналитика и мониторинг Деплой и DevOps ★ 11,819 GitHub (11,819 ★)

Kubeshark обеспечивает непрерывную наблюдаемость сети на уровне ядра для сред Kubernetes, используя eBPF для захвата пакетов L4, метрик TCP и вызовов API L7 с полным парсингом полезной нагрузки, включая расшифрованный трафик TLS. Он консолидирует разрозненные сетевые данные с десятков узлов и тысяч рабочих нагрузок в единое представление, доступное для запросов, обогащенное полным контекстом Kubernetes. Этот мощный инструмент предоставляет сетевые данные AI-агентам через протокол MCP (Model Context Protocol) для автоматизированного анализа и операторам-людям через интуитивно понятную панель управления, обеспечивая глубокое понимание для SRE и разработчиков при решении широкого круга сетевых задач.

Ключевые возможности

01Экспортируемые снимки трафика PCAP

02Непрерывный захват сырых пакетов в масштабе кластера

03Декомпозиция API L7 с полным парсингом полезной нагрузки

04Расшифровка TLS на основе eBPF без управления ключами

05Анализ сети с помощью AI через MCP

0611 819 звёзд на GitHub

Сценарии использования

01Реагирование на инциденты

02Анализ первопричин

03Поиск и устранение неисправностей и отладка приложений Kubernetes

Network Observability for SREs & AI Agents

Live Demo · Docs

Kubeshark captures cluster-wide network traffic at the speed and scale of Kubernetes, continuously, at the kernel level using eBPF. It consolidates a highly fragmented picture — dozens of nodes, thousands of workloads, millions of connections — into a single, queryable view with full Kubernetes and API context.

Network data is available to AI agents via MCP and to human operators via a dashboard.

What's captured, cluster-wide:

L4 Packets & TCP Metrics — retransmissions, RTT, window saturation, connection lifecycle, packet loss across every node-to-node path (TCP insights →)
L7 API Calls — real-time request/response matching with full payload parsing: HTTP, gRPC, GraphQL, Redis, Kafka, DNS (API dissection →)
Decrypted TLS — eBPF-based TLS decryption without key management
Kubernetes Context — every packet and API call resolved to pod, service, namespace, and node
PCAP Retention — point-in-time raw packet snapshots, exportable for Wireshark (Snapshots →)

Get Started

helm repo add kubeshark https://helm.kubeshark.com
helm install kubeshark kubeshark/kubeshark

Dashboard opens automatically. You're capturing traffic.

Connect an AI agent via MCP:

brew install kubeshark
claude mcp add kubeshark -- kubeshark mcp

MCP setup guide →

AI-Powered Network Analysis

Kubeshark exposes all cluster-wide network data via MCP (Model Context Protocol). AI agents can query L4 metrics, investigate L7 API calls, analyze traffic patterns, and run root cause analysis — through natural language. Use cases include incident response, root cause analysis, troubleshooting, debugging, and reliability workflows.

"Why did checkout fail at 2:15 PM?" "Which services have error rates above 1%?" "Show TCP retransmission rates across all node-to-node paths" "Trace request abc123 through all services"

Works with Claude Code, Cursor, and any MCP-compatible AI.

MCP setup guide →

L7 API Dissection

Cluster-wide request/response matching with full payloads, parsed according to protocol specifications. HTTP, gRPC, Redis, Kafka, DNS, and more. Every API call resolved to source and destination pod, service, namespace, and node. No code instrumentation required.

Learn more →

L4/L7 Workload Map

Cluster-wide view of service communication: dependencies, traffic flow, and anomalies across all nodes and namespaces.

Learn more →

Traffic Retention

Continuous raw packet capture with point-in-time snapshots. Export PCAP files for offline analysis with Wireshark or other tools.

Snapshots guide →

Features

Feature	Description
Raw Capture	Continuous cluster-wide packet capture with minimal overhead
Traffic Snapshots	Point-in-time snapshots, export as PCAP for Wireshark
L7 API Dissection	Request/response matching with full payloads and protocol parsing
Protocol Support	HTTP, gRPC, GraphQL, Redis, Kafka, DNS, and more
TLS Decryption	eBPF-based decryption without key management
AI-Powered Analysis	Query cluster-wide network data with Claude, Cursor, or any MCP-compatible AI
Display Filters	Wireshark-inspired display filters for precise traffic analysis
100% On-Premises	Air-gapped support, no external dependencies

Install

Method	Command
Helm	`helm repo add kubeshark https://helm.kubeshark.com && helm install kubeshark kubeshark/kubeshark`
Homebrew	`brew install kubeshark && kubeshark tap`
Binary	Download

Installation guide →

Contributing

We welcome contributions. See CONTRIBUTING.md.

License

Apache-2.0

Kubeshark — сетевая обсервабельность для SRE и AI-агентов в Kubernetes

Kubeshark — это инструмент, который захватывает и анализирует весь сетевой трафик в кластере Kubernetes на уровне ядра с помощью eBPF. Он собирает разрозненную картину (десятки узлов, тысячи рабочих нагрузок, миллионы соединений) в единое представление с полным контекстом Kubernetes (pod, сервис, namespace, узел). Данные доступны как AI-агентам через протокол MCP, так и операторам через веб-интерфейс.

Возможности

L4 пакеты и TCP-метрики — ретрансмиссии, RTT, насыщение окна, жизненный цикл соединений, потеря пакетов между узлами.
L7 API-вызовы — сопоставление запросов и ответов в реальном времени с полным разбором полезной нагрузки: HTTP, gRPC, GraphQL, Redis, Kafka, DNS.
Расшифровка TLS — на основе eBPF, без управления ключами.
Контекст Kubernetes — каждый пакет и вызов API привязаны к pod, сервису, namespace и узлу.
PCAP-снимки — захват сырых пакетов в любой момент времени, экспорт для Wireshark.
Фильтры отображения — синтаксис, вдохновлённый Wireshark.
Работа в air-gapped среде — 100% on-premises, без внешних зависимостей.

Быстрый старт

Установите Kubeshark в кластер одной командой через Helm:

helm repo add kubeshark https://helm.kubeshark.com
helm install kubeshark kubeshark/kubeshark

После установки веб-интерфейс откроется автоматически. Трафик начнёт захватываться сразу.

Подключение AI-агента через MCP

Kubeshark предоставляет все данные о сети кластера через протокол MCP (Model Context Protocol). Любой MCP-совместимый AI-агент (Claude Code, Cursor и др.) может задавать вопросы на естественном языке:

«Почему упал checkout в 14:15?»
«Какие сервисы имеют уровень ошибок выше 1%?»
«Покажи TCP-ретрансмиссии между всеми парами узлов»
«Трассируй запрос abc123 через все сервисы»

Для установки MCP-сервера на машину разработчика:

brew install kubeshark
claude mcp add kubeshark -- kubeshark mcp

Подробное руководство по настройке MCP

L7 API-диссекция

Kubeshark обеспечивает кластерное сопоставление запросов и ответов с полной расшифровкой полезной нагрузки согласно спецификациям протоколов: HTTP, gRPC, Redis, Kafka, DNS и других. Каждый вызов привязан к исходному и целевому pod, сервису, namespace и узлу. Не требует инструментирования кода.

Подробнее

Карта L4/L7-нагрузок

Отображение связей между сервисами кластера: зависимости, поток трафика, аномалии по всем узлам и namespaces.

Подробнее

Сохранение трафика

Непрерывный захват пакетов с возможностью создавать мгновенные снимки. Экспорт в PCAP для офлайн-анализа в Wireshark.

Руководство по снимкам

Установка

Метод	Команда
Helm	`helm repo add kubeshark https://helm.kubeshark.com && helm install kubeshark kubeshark/kubeshark`
Homebrew	`brew install kubeshark && kubeshark tap`
Бинарник	Скачать

Инструкция по установке

Вклад в проект

Мы приветствуем вклад сообщества. Смотрите CONTRIBUTING.md.

Лицензия