Gke (google Kubernetes Engine) Mcp

GKE MCP サーバーと Gemini CLI 拡張機能

MCP 互換の AI エージェントが Google Kubernetes Engine と連携できるようにします。

インストール

MCP サーバーをインストールする方法を選択し、AI に接続します。

Gemini CLI 拡張機能として使用する

1. Gemini CLI をインストールします。

2. 拡張機能をインストールします

gemini extensions install https://github.com/GoogleCloudPlatform/gke-mcp.git

MCP クライアント / その他の AI で使用する

クイックインストール (Linux および macOS のみ)

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/gke-mcp/main/install.sh | bash

手動インストール

まだ Go をインストールしていない場合は、こちらの手順に従ってください。

Go をインストールしたら、次のコマンドを実行して gke-mcp をインストールします:

go install github.com/GoogleCloudPlatform/gke-mcp@latest

gke-mcp バイナリは、GOBIN 環境変数で指定されたディレクトリにインストールされます。GOBIN が設定されていない場合は $GOPATH/bin がデフォルトとなり、GOPATH も設定されていない場合は $HOME/go/bin にフォールバックします。

正確な場所は go env GOBIN を実行して確認できます。コマンドが空の値を返した場合は、go env GOPATH を実行してインストールディレクトリを確認してください。

さらに詳しいヘルプについては、トラブルシューティングのセクションを参照してください: gke-mcp: command not found。

MCP サーバーを AI に追加する

Cursor、Visual Studio Code、Claude Desktop、Claude Code など、さまざまな AI クライアントに GKE MCP サーバーを接続する方法の詳細な手順については、専用のインストールガイドを参照してください。

Developer Knowledge API の構成

マニフェスト生成エージェント (generate_manifest ツール) は、Developer Knowledge API を使用して、公式の GKE ドキュメント、必要なアノテーション、ベストプラクティスを取得できます。

この機能を有効にするには:

1. API を有効にする: Google Cloud プロジェクトで Developer Knowledge API を有効にします (詳細は Developer Knowledge API のドキュメントを参照してください)。
2. API キーを生成する: Developer Knowledge API を呼び出す権限を持つ API キーを作成します。
3. 環境変数を構成する: MCP サーバーを起動するときに DK_API_KEY 環境変数を設定します:
   • Gemini CLI / ターミナル:

     export DK_API_KEY="your-api-key-here"
     

   • Cursor / Claude Desktop / Visual Studio Code: クライアントの MCP 構成に環境変数を追加します。たとえば、claude_desktop_config.json では次のようになります:

     {
       "mcpServers": {
         "gke-mcp": {
           "command": "gke-mcp",
           "env": {
             "DK_API_KEY": "your-api-key-here"
           }
         }
       }
     }
     

オプションの構成:

• DK_BASE_URL: Developer Knowledge API のベース URL (デフォルトは https://knowledge.googleapis.com)。

MCP ツール

• cluster_toolkit_download: Cluster Toolkit の Git リポジトリをダウンロードします。
• list_clusters: GKE クラスターを一覧表示します。
• get_cluster: 単一の GKE クラスターに関する詳細情報を取得します。
• create_cluster: 新しい GKE クラスターを作成します（デフォルトは Autopilot）。
• get_kubeconfig: GKE クラスターの kubeconfig を構成します。
• update_cluster: GKE クラスターを更新します。
• get_node_sos_report: GKE ノードから SOS レポートを生成してダウンロードします。
• delete_cluster: GKE クラスターを削除します（有効な場合）。
• list_node_pools: GKE クラスター内のノードプールを一覧表示します。
• get_node_pool: GKE ノードプールの詳細を取得します。
• create_node_pool: GKE クラスターに新しいノードプールを作成します。
• update_node_pool: GKE ノードプールを更新します。
• delete_node_pool: GKE ノードプールを削除します（有効な場合）。
• gke_deploy: 構成ファイルを使用してワークロードを GKE クラスターにデプロイします。
• query_logs: Logging Query Language（LQL）を使用して Google Cloud Platform のログをクエリします。
• get_log_schema: 特定の GKE ログタイプのスキーマを取得します。
• list_monitored_resource_descriptors: GKE のモニタリング対象リソース記述子を一覧表示します。
• list_recommendations: GKE クラスターの推奨事項を一覧表示します。
• get_k8s_changelog: アップグレード用の Kubernetes 変更履歴を取得します。
• get_gke_release_notes: GKE リリースノートを取得します。
• generate_manifest: Vertex AI を使用して Kubernetes マニフェストを生成します。
• get_k8s_resource: クラスターから 1 つ以上の Kubernetes リソースを取得します。
• list_k8s_events: Kubernetes クラスターからイベントを取得します。
• get_k8s_version: 指定されたクラスターの Kubernetes サーバーバージョンを取得します。
• apply_k8s_manifest: サーバーサイド apply を使用して Kubernetes マニフェストをクラスターに適用します。
• get_k8s_logs: Pod 内の Kubernetes コンテナからログを取得します。
• delete_k8s_resource: クラスターから Kubernetes リソースを削除します。

MCP プロンプト

プロンプトは、ガイド付きのワークフローと専門知識のテンプレートを提供します。

• gke:cost: GKE 関連のコストに関する自然言語の質問に回答します。
• gke:deploy: 構成ファイルを使用してワークロードを GKE クラスターにデプロイします。
• gke:upgrade-risk-report: GKE コントロールプレーンのアップグレードリスクレポートで、現在のバージョンからターゲットバージョンへのアップグレードに伴う潜在的なリスクを分析します。アップグレード前のチェック、API の非推奨スキャンなどを実行します。
• gke:upgrades-best-practices-risk-report: 指定されたクラスターに適用される GKE コントロールプレーンのアップグレードベストプラクティスです。アップグレードを問題なく進めるのに役立ちます。

MCP コンテキスト

上記のツールに加えて、同梱のコンテキスト指示を通じて多くの価値が提供されます。

• コスト: 提供される指示により、AI はクラスター、名前空間、Kubernetes ワークロードに関するクエリを含む、GKE のコストに関連する多くの質問に回答できます。

• GKE の既知の問題: 提供される指示により、AI は最新の GKE の既知の問題を取得し、クラスターがこれらの既知の問題のいずれかの影響を受けているかどうかを確認できます。

サポートされる MCP トランスポート

デフォルトでは、gke-mcp は stdio トランスポートを使用します。さらに、Streamable HTTP トランスポートもサポートされています。

トランスポートモードは、以下のオプションを使用して設定できます。

--server-mode: サーバーで使用するトランスポート: stdio（デフォルト）または http

--server-host: server-mode が http の場合に使用するサーバーホスト。デフォルトは 127.0.0.1

--server-port: server-mode が http の場合に使用するサーバーポート。デフォルトは 8080

gke-mcp --server-mode http --server-host 127.0.0.1 --server-port 8080

警告

デフォルトでは、HTTP サーバーは 127.0.0.1 にバインドされるため、アクセスはローカルマシンに限定されます。 --server-host 0.0.0.0 または別の非ループバックアドレスを明示的に設定すると、サーバーがネットワーク上の他のマシンから到達可能になる可能性があります。 サーバーをプライベートにしておく意図がない場合は、ファイアウォールやその他のセキュリティ対策を講じていることを確認してください。

Gemini CLI を HTTP サーバーに接続する

Gemini CLI を gke-mcp HTTP サーバーに接続するには、CLI が正しいエンドポイントを指すように設定する必要があります。これは ~/.gemini/settings.json ファイルを更新することで行えます。認証なしの基本的なセットアップでは、ファイルは次のようになります。

{
  "mcpServers": {
    "gke": {
      "httpUrl": "http://127.0.0.1:8080/mcp"
    }
  }
}

この設定は、ローカルマシンのポート 8080 で実行されている gke-mcp サーバーに Gemini CLI がどのように到達するかを指定します。

開発

バイナリをコンパイルし、gemini-cli 拡張機能をローカルの変更で更新するには、次の手順に従ってください。

1. グローバルな gke-mcp 設定を削除します

   rm -rf ~/.gemini/extensions/gke-mcp
   

2. プロジェクトのルートからバイナリをビルドします:

   go build -o gke-mcp .
   

3. インストールコマンドを実行して拡張機能マニフェストを更新します:

   ./gke-mcp install gemini-cli --developer
   

   これにより、gemini-cli はローカルでコンパイルしたバイナリを使用するようになります。

免責事項

• Google Cloud Platform 利用規約(https://cloud.google.com/terms/ で入手可能)およびデータ処理とセキュリティに関する規約(https://cloud.google.com/terms/data-processing-terms で入手可能)は、GKE MCP Server ソフトウェアのいかなるコンポーネントにも適用されません。
• このツールは教育および実験用に提供されており、公式にサポートされた Google 製品ではありません。ベストエフォートベースで保守されており、予告なく変更される場合があります。
• このプロジェクトは大規模言語モデルと連携するため、固有のリスクを伴います。
  • 自己責任での使用: このソフトウェアは実験的かつ非決定的であり、「現状のまま」提供され、いかなる保証も伴いません。
  • 本番環境での使用は禁止です。
  • データの機密性: 信頼できないデータの使用は避けてください。シークレット、API キー、機密情報を絶対に入力しないでください。
  • 出力の検証: LLM の応答は予測不能で、不正確である可能性があります。常に結果を検証してください。