Cloudeval AI について
Cloudeval CLIは、ターミナルUI、スクリプト、エージェントのワークフローからAzureと静的なAWS CloudFormation環境を評価します。クラウド分析やレポートに加え、自動化向けの出力形式とMCPツールを備えています。
主な機能
- 01チャットとエージェントモードを備えたターミナルUI
- 02ARMテンプレートとGitHubのIaCを評価
- 03Azureのライブコンテキストを分析
- 04JSON、NDJSON、Markdown形式の出力
- 05エージェントプロファイルと再利用可能なレシピ
- 06プロジェクトとレポート用のMCPツール
活用シーン
- 01クラウドのコストとアーキテクチャリスクの確認
- 02スクリプトやCIでの評価実行
- 03MCPクライアントからのクラウド分析利用
- 04プロジェクトレポートやグラフ分析の閲覧
MCP 対応
Codex、Cursor、Claude、VS Codeなど、stdio JSON-RPC対応クライアント向けのMCPサーバーとして動作します。チャット、エージェントプロファイル、レシピ、プロジェクト、レポート、テンプレート、課金、機能情報のツールセットを提供します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
npx -y @ganakailabs/cloudeval-cliCLOUDEVAL_ACCESS_KEYシークレットCloudeval access key with permissions for the selected project and report reads. Create it in the Cloudeval app under Developer > API & CLI access keys.ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。
ツール
45掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| baseUrl | string | いいえ | Cloudeval API のベース URL。デフォルトは MCP サーバーの --base-url、アクティブなプロファイル、CLOUDEVAL_BASE_URL、またはパブリック API です。 |
| profile | string | いいえ | デフォルト値の読み取り元となる Cloudeval CLI 設定プロファイル。デフォルトはサーバーの --profile または CLOUDEVAL_PROFILE です。 |
| frontendUrl | string | いいえ | 生成リンクに使用する Cloudeval フロントエンドのベース URL。デフォルトは --frontend-url、アクティブなプロファイル、CLOUDEVAL_FRONTEND_URL、またはパブリックフロントエンドです。 |
詳細
Cloudeval CLI
ターミナルでクラウドを活用:評価、レポート作成、エージェント対応まで。
Cloudeval CLI は、ARM テンプレート、GitHub でホストされた IaC、Azure のライブコンテキストを、コスト、アーキテクチャ、Well-Architected に関するシグナルに変換します。ターミナル UI、スクリプトで自動化できるクライアント、または Codex、Cursor、Claude、VS Code、およびあらゆる stdio JSON-RPC クライアント向けの MCP サーバーとして利用できます。
選ばれる理由
| 対象 | 得られるもの |
|---|---|
| ターミナルユーザー | チャット、エージェントモード、ワークスペースタブ、スレッド切り替え、スラッシュコマンド、コンテキストレール、タスク台帳、アーティファクトチップ、ローカル SQLite セッション履歴を備えた完全な TUI。 |
| 自動化 | 安定した json、ndjson、markdown、テキスト出力。stdout へのペイロード出力、stderr への進捗状況とプロンプト出力、予測可能な終了コード。 |
| エージェントと CI | スコープ付きアクセスキー認証情報、デフォルトでの出力の秘匿化、MCP ツールセット、レシピ、機械可読な機能メタデータ。 |
インストール
Node.js 20 以降をお使いの場合は、npm からインストールできます。
npm install -g @ganakailabs/cloudeval-cli
cloudeval --help
macOS、Linux、WSL2、Git Bash、および Windows または Linux 上の PowerShell 7 以降では、 スタンドアロン版のリリースインストーラーを使用できます。
curl -fsSL https://cli.cloudeval.ai/install.sh | bash
irm https://cli.cloudeval.ai/install.ps1 | iex
その後、シェルを再読み込みしてサインインします。
source ~/.bashrc # or: source ~/.zshrc
cloudeval login
cloudeval status
cloudeval chat
デバイスログインは cloudeval.ai を経由し、ブラウザーの認証プロバイダーに必ずアカウント選択画面の表示を要求するため、別のアカウントでサインイン済みの場合でも、意図した仕事用メールアドレスを選択できます。通常の CLI の使用では、ローカルの Azure アプリ登録は必要ありません。
インストーラーの動作と制御方法
インストーラーは次の処理を行います。
- チェックサム検証済みの GitHub リリースアセットをダウンロードし、
cloudevalをインストールします。 - Windows 以外のプラットフォームでは、
evaとcloudのエイリアスを作成します。 - bash、zsh、fish のシェル補完をインストールできます。
- 検出した Codex、Claude Desktop、Cursor、VS Code クライアント向けに簡潔な MCP セットアップを提案します。Cloudeval MCP がすでに設定されているクライアントはスキップし、手動のみのセットアップが残っている場合は確認を求めません。
- 限定的な CLI テレメトリを共有するか確認します。既定では「はい」です。拒否すると、
telemetry.enabled=falseが書き込まれます。 - 認証情報の設定方法を説明しますが、アクセスキーの作成や、MCP クライアント設定へのシークレットの書き込みは行いません。
- 対話型ターミナルでは、ラベル付きのコンパクトな進行状況バーを表示します。
- 接続タイムアウトと停滞タイムアウトを使用するため、CDN からの転送が遅い場合も、明確なエラーになります。
便利な制御方法:
curl -fsSL https://cli.cloudeval.ai/install.sh | CLOUDEVAL_INSTALL_AGENT_SETUP=0 bash
curl -fsSL https://cli.cloudeval.ai/install.sh | CLOUDEVAL_INSTALL_MCP_CLIENTS=codex,cursor bash
curl -fsSL https://cli.cloudeval.ai/install.sh | CLOUDEVAL_TELEMETRY=0 bash
$env:CLOUDEVAL_ASSUME_YES = "1"
irm https://cli.cloudeval.ai/install.ps1 | iex
bash インストーラーはエージェントクライアントも検出し、MCP のセットアップを提案できます。PowerShell インストーラーは、検証済みのバイナリ、yoga.wasm、ライセンス通知、PATH、およびオプションの PowerShell タブ補完をインストールします。MCP クライアントの設定を行う場合は、その後に cloudeval mcp setup を実行してください。
テレメトリ
Cloudeval CLI は、既定で Azure Application Insights に厳選されたカスタムイベントを送信します。イベントには、コマンドファミリー、成功の有無、所要時間、安全なオプションの列挙値、CLI のバージョン、Node/ランタイムのバージョン、OS のメジャーバージョン、アーキテクチャ、インストール元、更新/インストールの結果、MCP ツール名、TUI の起動/終了メタデータが含まれます。ログイン後のイベントには、サインイン中のメールアドレス、氏名、名、姓が含まれる場合があります。
テレメトリが、生のプロンプト、コマンド出力、トークン、ローカルパス、プロジェクトまたはリソースの識別子、アカウント/セッション/テナントの識別子、クラウドリソース名、スタックトレース、生のエラーメッセージを送信することはありません。いつでも無効化または再有効化できます。
cloudeval config set telemetry.enabled false
cloudeval config get telemetry.enabled --format json
cloudeval config set telemetry.enabled true
cloudeval config unset telemetry.enabled
環境変数による上書きは、1 回の実行に限り優先されます。
CLOUDEVAL_TELEMETRY=0 cloudeval status --format json
CLOUDEVAL_TELEMETRY=1 cloudeval --help
後で更新するには、次のコマンドを実行します。
cloudeval update --check
cloudeval update --yes
更新後、新たに公開された Cloudeval のツール、リソース、プロンプトを読み込む準備ができたら、設定済みの MCP クライアントを再起動または再読み込みしてください。Cloudeval が Codex、Claude、Cursor、VS Code、その他の MCP ホストを自動的に再起動することはありません。
Cloudeval の設定、セッション、認証情報は既定で保持したまま、ローカルにあるインストーラー管理の成果物をアンインストールします。
cloudeval uninstall --dry-run
cloudeval uninstall --yes
cloudeval uninstall --yes --remove-config # also removes ~/.config/cloudeval
npm uninstall -g @ganakailabs/cloudeval-cli # if installed through npm
まずはこちら
cloudeval # Terminal UI
cloudeval tui --graph-diagram ascii
cloudeval ask "Summarize my cloud risk" --format json
cloudeval agent "Find cost and architecture risks" --format json
cloudeval agents list
cloudeval agents run cost --project <project-id> --format json
cloudeval recipes list
cloudeval projects list
cloudeval uninstall --dry-run
cloudeval projects graph insights <project-id> --focus impact --resource <resource-id> --format json
cloudeval validate template --template-file template.json --parameters-file parameters.json --rule <check-id> --details --wait --progress stderr --wait-timeout 600000 --format json
cloudeval validate tests --template-file template.json --parameters-file parameters.json --wait --progress stderr --wait-timeout 600000 --format json
cloudeval rules search "public network" --format json
cloudeval reports list
cloudeval actions list --type architecture,cost,unit-tests --format json
cloudeval actions open --print-url --no-open
cloudeval review --repo owner/repo --ref feature/infra-change --commit-sha <sha> --github-checks --sarif --output cloudeval-review --format json --non-interactive
cloudeval capabilities --format json
cloudeval doctor --deep
ドキュメント全文: CLI の使用を開始する および CLI コマンドリファレンス。
ターミナル UI 内では、Thread コントロールまたは /thread を使用して、開いているチャットセッション、最近の Cloudeval チャットスレッド、ローカル CLI セッションを切り替えます。/thread new は別の独立したオープンセッションを開始し、アクティブなセッションにスレッド ID がある場合、/open は Cloudeval 内の同じチャットスレッドを開きます。幅に余裕のあるターミナルでは、プロジェクト、スレッド、モデル、モード、プロファイル、レポート成果物のチップを表示するコンテキストレールが表示されます。幅の狭いターミナルではチャットを優先し、同じコントロールをコンポーザーとスラッシュコマンドから利用できます。/ を入力すると、画面下部にコマンド補完バーが開きます。Tab または Up/Down で移動し、Right でゴーストテキストを確定し、Enter でハイライトされたコマンドを選択します。ストリーミング中の作業はスレッド内のタスク台帳に表示され、プロンプトの入力がトランスクリプトと競合しないよう、画面下部のコンポーザーは固定表示されます。根拠に基づく回答では、生の [S_tool_...] タグの代わりに番号付きの引用と Sources セクションが表示され、引用番号は本文内でハイライトされます。/copy は最新のアシスタントの応答をコピーし、/download は同じ参照を含む Markdown のトランスクリプトを書き出します。グラフのインサイトブロックは、生の graph-insight マーカーではなく、枠線付きのターミナルカードとして描画されます。カードに保守的な Mermaid フローチャートが含まれる場合、--graph-diagram auto は幅に余裕のある TTY でターミナル図を描画し、unicode または ascii は表示モードを強制し、off は Mermaid ソースをフォールバックとして表示します。サポートされていない Mermaid 構文は、トランスクリプトを壊さずにソースとして表示されます。ネゴシエートされたチャットの可視化は、TUI に直接描画されます。
折れ線/面グラフのトレンドには Unicode プロットが使われ、棒グラフ、縦棒グラフ、ヒストグラム、円グラフ、ドーナツグラフ、レーダーチャート、極座標グラフのデータには幅に応じたバーが使われます。散布図とヒートマップのデータにはコンパクトなターミナルグリッドが使われ、サポートされていないグラフ種別には成果物の表がフォールバックとして使われます。Mermaid のフローエッジはエッジリストとして描画され、エッジを抽出できない場合は、長さを制限した Mermaid ソースがフォールバックとして表示されます。HITL の承認プロンプトでは、明示的なオプション選択または入力された回答が必要です。承認プロンプトが空の状態で Enter を押しても、推奨オプションは選択されません。Project タブと Connection タブには、バックエンドのフィールド、レポートのカバレッジ、同期状態、リンクされたレコードを示す選択項目の詳細ペインが表示されます。Projects と Connections では、J/K または Up/Down で選択行を移動し、Enter で確定します。課金ヘッダーでは、残りのクレジットと確認済みの使用クレジットが分けて表示されるため、使用量が現在の予算のように見えることはありません。Profile コントロールまたは /profile cost を使用すると、Agent Profile で現在のプロンプトを実行できます。プロファイルを選択すると TUI が Agent モードに切り替わり、Ask モードを選択するとプロファイルが解除され、デフォルトのチャットフローに戻ります。スタータープロンプトは /starter を実行するまで表示されません。プロンプト入力欄で Esc を押すとテキスト編集を終了でき、タブ、矢印、数字のショートカットでコントロールやタブを移動できます。再び入力すると編集を再開します。--no-anim を指定すると、動作中のローダーと入力カーソルを無効にできます。バナーの詳細には、ログイン中のユーザーが含まれます。フォーカスされたコントロールとアクティブな上部タブには、共通の暖色系のバナーイエローのアクセントが使われ、アクティブなタブはボタン内部全体が塗りつぶされます。
CLI はチャットリクエストで cloudeval.visualization/v1、flint-v1、mermaid-v11 の機能を通知します。バックエンドがグラフの意図をコンパイルし、CLI はサイズが制限された成果物を検証して、ブラウザーやネイティブ SVG ヘルパーを使わずにターミナル向けの出力を描画します。ask と agent の JSON 結果には、該当する場合に data.visualizations が含まれます。また NDJSON では visualization イベントが出力され、最終的な result にも成果物が含まれます。ストリーミングされた文章にグラフのペイロードが含まれない場合や破損している場合でも、最終的な JSON/NDJSON 応答、Markdown 出力、ローカルの会話履歴には、検証済みの成果物フェンスが保持されます。テキスト出力には、ライブの文章ストリームがそのまま表示されます。
可視化成果物の仕様をご覧ください。
主なワークフロー
| 目標 | ターミナル UI | スクリプトまたは CI | MCP |
|---|---|---|---|
| クラウドチャットで根拠を確認 | cloudeval または cloudeval chat | cloudeval ask "..." --format json | ask |
| より深い分析 | TUI のエージェントモード | cloudeval agent "..." --format json | プランナー形式のツールフロー |
| エージェントプロファイル | TUI のプロファイルコントロールとチャット選択ツール | cloudeval agents list/show/run | agent_profiles_* ツール |
| 再利用可能なワークフロー | プロンプトの候補 | cloudeval recipes list/show/run | recipes_* ツール |
| プロジェクトとレポート | ワークスペースパネル | projects、reports、open | projects_*、reports_* |
| 課題 | /app/issues | issues list/get/open | なし(CLI を使用してください。MCP にはレポート/ディープリンク用ツールがあります) |
| グラフインテリジェンス | プロジェクトのグラフビュー | projects graph ... | projects_graph_* ツール |
| テンプレートの検証 | なし | validate、rules | template_*、rules_* |
| 請求 | 請求パネルとリンク | billing、credits | billing_* ツールセット |
| 自動化機能の確認 | なし | capabilities --format json | capabilities_get |
エージェントプロファイル ID には、architecture、cost、triage、remediation、
visual-explainer、scripter、change-reviewer、evidence-auditor、
security-reviewer があります。表示名にはスペースが含まれる場合があります。Architecture プロファイルには
Well-Architected のレビュー観点が含まれているため、Well-Architected の
エージェントプロファイルは別途ありません。agents run でプロンプトを省略すると、CLI は選択した
プロジェクトソースとプロファイルモード(テンプレートまたはライブ同期、ask または
agent)に応じたスタータープロンプトを使用します。この選択は自動化において決定的です。プロファイルの実行では
agent_profile_id のみが送信され、Cloudeval はバックエンドでプロファイルの指示、プランニングの観点、
応答のデフォルト設定を適用します。agents list と agents show はまず
バックエンドのプロファイルカタログを試します。プロファイルカタログのエンドポイントでサインインが必要な場合、または
利用できない場合は、同梱の公開カタログにフォールバックするため、引き続きプロファイルを確認できます。agents run では、
引き続き認証済みのバックエンドアクセスが必要です。TUI では、
プロファイルセレクターが同じ正規 ID を使用し、チャットストリームとともに選択した
agent_profile_id を送信します。
正確なフラグを確認するには、cloudeval <command> --help を実行してください。
CI とエージェント用のアクセスキー
人間が使用する場合は cloudeval login を使います。ブラウザーの承認ページでは、ログインのたびにアカウント選択画面が表示されます。CI、ホスト型エージェント、長時間実行する自動化には、スコープ付きアクセスキーを使用します。
保存済みのデバイスログインセッションは、認証が必要なリクエストの前に自動で更新されます。TUI または cloudeval ask がチャットストリームから期限切れトークンの応答を受け取ると、CLI は保存済みセッションを更新し、そのリクエストを1回再試行します。リフレッシュトークンが取り消されたか期限切れの場合は、再度 cloudeval login を実行してください。
ログインしてプロジェクトを選択した後、アクセスキーを作成します。
cloudeval projects list
cloudeval credentials templates --format json
cloudeval credentials create \
--template ci \
--name github-actions-prod \
--project <project-id> \
--expires 90d \
--idempotency-key "$(uuidgen)" \
--format github-actions
--format github-actions は CLOUDEVAL_ACCESS_KEY と CLOUDEVAL_PROJECT_ID を一度だけ出力します。未加工のキーは、credentials list や credentials inspect では再表示されません。
シェルの履歴に残さず、スコープ付きアクセスキーをテストします。
printf '%s\n' "$CLOUDEVAL_ACCESS_KEY" | cloudeval projects list \
--access-key-stdin \
--format json \
--non-interactive
認証情報のルール:
--access-key-stdinまたはCLOUDEVAL_ACCESS_KEYを優先してください。--access-keyも使用できますが、プロセスの引数やシェルの履歴から漏れる可能性があるため、警告が表示されます。- ベータ版で使われていた旧名称
--api-key、--api-key-stdin、CLOUDEVAL_API_KEYは、移行エラーで失敗します。 - アクセスキー形式の文字列、認証ヘッダー、機密情報を含む URL クエリパラメーターは、デフォルトでマスキングされます。
- 認証情報の作成時に出力するファイルには、POSIX システムでプライベートな権限が設定されます。
コーディングエージェント向け MCP
サインイン後に MCP を起動するか、ホスト環境でスコープ付きの CLOUDEVAL_ACCESS_KEY を指定してください。
cloudeval login
cloudeval mcp serve
cloudeval mcp serve --toolset readonly
クライアントの設定例:
codex mcp add cloudeval -- cloudeval mcp serve --toolset readonly
cloudeval mcp setup cursor --dry-run --toolset reports --format json
cloudeval mcp setup vscode --dry-run --toolset readonly --format json
MCP のルール:
- ツール名には
projects_list、recipes_list、billing_summaryなど、アンダースコアを使用します。 - ドット区切りのツール名は、互換性のために引き続き使用できます。
- 標準出力には JSON-RPC のみを出力し、
[cloudeval-mcp]の診断情報は標準エラー出力に送ります。 - MCP ツールのスキーマでは、呼び出しごとのアクセスキー引数を受け付けません。
mcp serveは--access-key-stdinをサポートしません。標準入力がプロトコルストリームとして使われるためです。readonlyには、プロジェクト、レポート、請求、接続、認証情報、設定、モデル、セッション、認証、ステータス、doctor、レシピを安全に調査するツールが含まれます。生成、ダウンロード、チェックアウト、認証情報の変更、ブラウザーの起動、図ファイルへの書き込みは、明示的に選択する必要があります。
請求内容の確認には、個々の使用試行とクレジット請求には billing_ledger、集計には billing_usage、現在の利用権には billing_summary を使用してください。台帳のフィルターは、デフォルトで過去30暦日を対象とします。startAt と endAt を指定すると、それぞれ対応する期間の境界が上書きされます。data.has_more が true の間は、同じフィルターを指定して data.next_cursor を cursor として渡してください。台帳のページサイズはデフォルトで25で、1~100の範囲に制限されます。
billing_invoices は、サブスクリプションの請求書、支払い済みのトップアップ履歴、請求サイクルのステータスを返します。このデータを取得すると、支払い済みのトップアップに対して、まだ存在しないプロバイダーの請求書レコードが作成され、領収書のリンクが保存される場合があります。そのため、この機能を使うには --toolset billing または --toolset all を明示的に選択する必要があり、readonly からは除外されています。結果の上限はデフォルトで25で、コレクションごとに1~50の範囲に制限されます。ページネーションカーソルはありません。これらのツールでは、サーバーに設定された認証情報を通じて請求情報の読み取り権限が必要です。購入の開始やサブスクリプションの変更は行いません。
開発者向けの設定詳細:cli.cloudeval.ai/developer/。
レシピとスキル
Cloudeval のレシピは、エージェントと人が再利用できるワークフローです。現在のレシピでは、コストレビュー、WAF のトリアージ、アーキテクチャレビュー、テンプレートプロジェクトレビュー、レポートの要約、レポート生成の計画、レポートのエクスポートパック、請求のレビュー、トップアップの準備状況、プロジェクトのインベントリとヘルスチェック、接続の監査、認証情報の設定とローテーション、モデルの選択、セッションの復旧、CLI のオンボーディングチェック、フロントエンドのワークスペースリンク、アーキテクチャ/依存関係図のエクスポート、MCP のセットアップを扱います。
cloudeval recipes list
cloudeval recipes show cloudeval-cloud-cost-review
cloudeval recipes run cloudeval-cloud-cost-review --project <project-id> --format json --non-interactive
cloudeval recipes show cloudeval-architecture-diagram-export
cloudeval recipes run cloudeval-dependency-diagram-export --project <project-id> --output-path ./dependency.svg
Ask/agent が実行するレシピでは、モデルのクレジットを消費する場合があります。プロジェクトの作成、レポートまたは図のファイルへの書き込み、MCP 設定の変更、認証情報の変更、ブラウザーの起動、チェックアウトフローの開始を行うレシピは、そうした副作用を暗黙に実行せず、明示的なコマンドを表示します。ポータブルなエージェント向け手順は skills/ にあります。Codex、Cursor、Claude、その他のエージェントには、引き続き MCP を優先的な実行方法として使用してください。
プロジェクト例
curl -L -o template.json \
https://raw.githubusercontent.com/Azure/azure-quickstart-templates/master/quickstarts/microsoft.compute/1vm-2nics-2subnets-1vnet/azuredeploy.json
cloudeval projects create \
--name "Azure VM network review" \
--provider azure \
--template-file ./template.json \
--format json
ローカルファイルを使わない場合は、--template-url を使用してください。必要に応じて、続けて reports run、reports download、projects export-diagram を実行してください。
出力、認証、プライバシー
cloudeval login
cloudeval login --headless
cloudeval auth status
cloudeval auth status --show-sensitive-ids
cloudeval help agents
cloudeval agents list
出力仕様:
cloudeval loginは、ウェブ認証プロバイダーのアカウント選択のヒント付きで、cloudeval.ai/device/loginの承認 URL を開くか表示します。- 機械可読形式に対応したコマンドは、ペイロードを標準出力に書き込みます。
- プロンプト、進捗、ブラウザーを開くメッセージ、警告は標準エラー出力に送られます。
askとagentは--progress none、--quiet、または--format ndjson --progress ndjsonに対応しています。validate templateとvalidate testsは、--waitと組み合わせて--progress stderrまたは--progress ndjsonに対応しています。検証の進捗は常に標準エラー出力に送られ、最終的な JSON/NDJSON を標準出力から解析できるようにします。完了時の進捗には、失敗したチェック/テストの詳細(メッセージ、推奨事項、重大度、利用可能な場合はファイル/テンプレートまたはリソースの場所など)が含まれます。完了したバックエンドの結果にワーカーのローカル一時ファイルパスしかない場合、Cloudeval は送信されたテンプレートのファイル名を報告します。--non-interactiveを指定した場合、人による承認が必要になるとコード6で終了し、HITL_REQUIREDを返します。- 対話型 HITL プロンプトでは、明示的なオプション番号、はい/いいえ形式の回答、または入力した応答が必要です。Enter キーのみを押しても、推奨オプションは承認されません。
--show-sensitive-idsを指定すると、信頼できるマシン上でのみ、アカウント/セッション形式の ID 全体を表示します。トークンのマスキングは解除されません。
ドキュメント
| リンク | 目的 |
|---|---|
| CLI を使い始める | インストール、ログイン、プロジェクトの作成、根拠に基づく質問 |
| CLI コマンドリファレンス | コマンドとフラグの一覧 |
| ターミナル UI | TUI の操作方法とキーボードの使い方 |
| MCP クライアントのセットアップ | Codex、Cursor、Claude、VS Code、汎用 MCP ホスト |
| エージェントの動作と自動化の安全性 | 安全な自動化の規約 |
| トラブルシューティング | サインイン、オンボーディング、レポート、請求 |
ソースからビルドする
認証、認証情報、スモークテスト成果物、ユーザー向けコマンドの動作に手を加える前に、AGENTS.md をお読みください。
git clone https://github.com/ganakailabs/cloudeval-cli.git
cd cloudeval-cli
pnpm install
pnpm build
pnpm -C packages/cli dev --help
現在の OS 向けにスタンドアロンバイナリをビルドします:
pnpm --filter @ganakailabs/cloudeval-cli build:executable:current
./packages/cli/dist/bin/cloudeval --help
チェックを実行します:
pnpm lint
pnpm test
pnpm test:npm-package
(cd packages/cli && npm pack --dry-run)
pnpm -C packages/cli test:cli:noninteractive
pnpm security:scan
コミュニティ
ライセンス
Cloudeval CLI は、Cloudeval CLI ライセンスに基づいて提供されるプロプライエタリソフトウェアです。
本番環境で使用するサードパーティ製パッケージの帰属情報は
THIRD_PARTY_NOTICES.mdに記載されており、リリース版の SBOM は
sbom.spdx.jsonにあります。公開済みのインストーラーリリースでは、これらの通知ファイルも
~/.local/share/cloudeval/licensesにダウンロードされます。リリース
ポリシーについては、ライセンスコンプライアンスに記載されています。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。
