Inspektor Gadget MCP Server

Inspektor Gadget MCP Server

Inspektor Gadget MCP Server は、Inspektor Gadget の低レベルなカーネル可観測性と LLM を、Model Context Protocol (MCP) を介して橋渡しします。eBPF を活用した生のテレメトリーデータ——DNS トレース、TCP 接続、プロセス実行、ファイルアクティビティ、システムコールなど——を、AI エージェントが推論できる実用的なインテリジェンスに変換し、IDE や AI チャットインターフェースから直接、データに基づく根本原因分析を可能にします。

flowchart LR
    User["👤 User<br/>(IDE / Chat)"]
    LLM["🤖 LLM"]
    MCP["⚙️ IG MCP Server"]
    IG["🔍 Inspektor Gadget"]
    Kernel["🐧 Linux Kernel<br/>(eBPF)"]
    K8s["☸️ Kubernetes<br/>Cluster"]

    User -- prompt --> LLM
    LLM -- MCP tool calls --> MCP
    MCP -- run gadgets --> IG
    IG -- eBPF hooks --> Kernel
    Kernel -. telemetry .-> IG
    IG -. enriched data .-> MCP
    MCP -. structured JSON .-> LLM
    LLM -- analysis & RCA --> User
    IG -- metadata --> K8s

機能

• AI による根本原因分析 — LLM が複数のガジェットにまたがる低レベルなカーネルデータを相関させ、推測ではなく証拠に基づいて問題を高い信頼性で特定します。
• ガジェットのライフサイクル全体の管理 — AI チャットから離れることなく、Inspektor Gadget のツールをデプロイ、実行、停止し、結果を取得できます。
• フォアグラウンドモードとバックグラウンドモード — 迅速なデバッグにはフォアグラウンドで、継続的な可観測性にはバックグラウンドでガジェットを実行し、準備ができたら結果を取得できます。
• 動的なツール登録 — 各ガジェットが独自の MCP ツール（例: gadget_trace_dns、gadget_trace_tcp）となり、パラメーター、フィールドの説明、フィルタリングはガジェットのメタデータから自動的に生成されます。
• 読み取り専用モード — 本番環境で安全に使用するために、サーバーを非破壊的な操作に制限します。
• 柔軟なデプロイ — ローカルバイナリ（stdio）、Docker コンテナとして実行するか、Kubernetes クラスターに直接デプロイ（HTTP トランスポート）できます。

背景

可観測性のギャップ

Kubernetes のトラブルシューティングは困難です。従来のツールはログ、メトリクス、高レベルのリソース状態を提供しますが、ネットワーク、システムコール、カーネルレベルで問題が発生した場合、見えるもの と 実際に起きていること の間にギャップが存在します。

Inspektor Gadget は、このギャップを埋めます。ガジェットと呼ばれるモジュール式の可観測性ユニット——Linux カーネルにフックして低レベルなテレメトリーデータをリアルタイムで収集する eBPF プログラム——を提供します。ガジェットは DNS クエリ、TCP 接続、プロセス実行、ファイルオープン、シグナル、OOM キル、システムコールなどをトレースでき、そのすべてが Kubernetes のメタデータ（Pod、Namespace、コンテナ、ノード）で強化されています。

LLM が状況を一変させる理由

このカーネルレベルのデータは強力な武器ですが、同時に 高密度 でもあります。わずか 10 秒の DNS トレースでさえ、数十の Pod にまたがる数百のイベントを生成することがあります。生のテレメトリを手作業で精査し、イベントを関連付け、異常を特定し、根本原因を突き止めるには、深い専門知識とかなりの時間が必要です。

LLM はその欠けていたピースです。Inspektor Gadget を MCP 経由で公開することで、AI エージェントは次のことができるようになります。

1. 適切なガジェットを自律的に選択する — 問題の説明が与えられると、LLM はどのテレメトリを収集すべきか（DNS トレース？ TCP 接続？ プロセス実行？）を判断します。どのガジェットを実行すべきかをあなたが知っている必要はありません。
2. データソースを横断して関連付ける — AI は複数のガジェットを実行し、それらの出力を照合して、何が起きたのかの完全な全体像を構築できます。
3. 確信を持ったデータ駆動型の RCA を実行する — 推測する代わりに、LLM は実際のカーネルレベルの証拠に基づいて分析を行い、失敗した正確な DNS ルックアップ、拒否された正確な TCP 接続、あるいは OOM kill を引き起こした特定のプロセスを特定します。
4. 調査結果を平易な言葉で説明する — 生の eBPF 出力が、具体的な次のステップを伴う明確で実行可能なサマリーになります。

sequenceDiagram
    actor User
    participant LLM
    participant MCP as IG MCP Server
    participant IG as Inspektor Gadget
    participant K8s as Kubernetes

    User->>LLM: "DNS is failing for my pod in default namespace"
    activate LLM
    LLM->>MCP: ig_deploy(action: is_deployed)
    MCP-->>LLM: ✅ Deployed
    LLM->>MCP: gadget_trace_dns(namespace: default, duration: 10s)
    MCP->>IG: Run trace_dns gadget
    IG->>K8s: Attach eBPF probes
    K8s-->>IG: DNS events (queries, responses, latencies)
    IG-->>MCP: Enriched telemetry (pod, namespace, container)
    MCP-->>LLM: Structured JSON results
    LLM->>MCP: gadget_trace_dns(namespace: kube-system, duration: 10s)
    MCP->>IG: Run trace_dns on kube-system
    IG-->>MCP: CoreDNS telemetry
    MCP-->>LLM: Structured JSON results
    deactivate LLM
    LLM->>User: 📋 RCA: "NXDOMAIN errors for service.wrong-ns.svc.cluster.local — the service is in a different namespace. Latency is normal (2-5ms), CoreDNS is healthy."

実際の動作を見る

AI は関連するガジェットを選択し、データを収集し、結果を分析します — これらすべてを 1 つの会話の流れの中で行います。

https://github.com/user-attachments/assets/0f146943-3bf9-4c4d-90c8-76a101d7a4b4

LLM は gadget_tcpdump と gadget_snapshot_socket を自律的に実行して TCP 接続の RESET イベントを捕捉し、その後、強化されたテレメトリを分析して、拒否された正確な接続を特定し、それを Pod およびコンテナのメタデータと関連付けることで、正確な根本原因分析を提供します。

クイックスタート

1. Docker と有効な kubeconfig ファイルがあることを確認します
2. IDE または CLI で MCP サーバーを設定します — VS Code、GitHub Copilot CLI、Claude Code、その他の MCP 互換クライアントを対象としたセットアップガイドについては INSTALL.md を参照してください
3. チャットを開始します: 「DNS トラフィックを見せて」、「失敗した TCP 接続はありますか？」、または 「Inspektor Gadget をデプロイして」
4. 詳細なウォークスルーについては examples を参照してください

インストール

IG MCP Server は Docker、バイナリ、または Kubernetes クラスタへ直接 デプロイしてインストールできます。完全な手順、クライアントのセットアップ（VS Code、Copilot CLI、Claude Code）、およびすべての設定オプションについては、インストールガイド を参照してください。

利用可能なツール

Inspektor Gadget のライフサイクル

ツール	説明
ig_deploy	クラスタ上の Inspektor Gadget をデプロイ、アップグレード、アンデプロイ、またはステータスの確認を行います

ガジェット管理

ツール	説明
ig_gadgets	実行中のガジェットの一覧表示、バックグラウンド実行からの結果の取得、またはガジェットの停止を行います

Gadget ツール（動的に登録）

各 Gadget は、gadget_ というプレフィックスが付いた独自の MCP ツールとして登録され、完全なパラメーターをサポートします。利用可能な Gadget は設定によって異なります：

カテゴリ	ツールの例	機能
トレーシング	gadget_trace_dns、gadget_trace_tcp、gadget_trace_exec、gadget_trace_open、gadget_trace_signal、gadget_trace_bind	リアルタイムイベント（DNS クエリ、TCP 接続、プロセス実行、ファイルオープン、シグナル、ソケットバインド）をキャプチャします
スナップショット	gadget_snapshot_process、gadget_snapshot_socket	実行中のプロセスまたは開いているソケットの特定時点のスナップショット
Top	gadget_top_file、gadget_top_tcp、gadget_top_blockio	リソース消費量の上位（ファイル I/O、TCP トラフィック、ブロック I/O）を定期的にレポートします
プロファイリング	gadget_profile_blockio、gadget_profile_tcprtt	ブロック I/O レイテンシーまたは TCP ラウンドトリップ時間をプロファイリングします
セキュリティ	gadget_trace_capabilities、gadget_advise_seccomp、gadget_audit_seccomp、gadget_trace_lsm	ケイパビリティチェックのトレース、seccomp プロファイルの提案/監査、LSM フックのトレース
高度な機能	gadget_traceloop、gadget_trace_oomkill、gadget_trace_ssl、gadget_deadlock	システムコールフライトレコーダー、OOM kill トレーシング、SSL/TLS キャプチャ、デッドロック検出

各ツールはフォアグラウンド（デフォルト）とバックグラウンドの実行モード、フィールドレベルの出力フィルタリングをサポートし、LLM が自動的に要約する構造化 JSON 出力を生成します。

⚠️ コンテキストウィンドウに関する注意： 登録されたすべての MCP ツールは LLM のコンテキストウィンドウの一部を消費します — ツール定義、パラメータースキーマ、フィールドの説明はすべて制限にカウントされます。コンテキストウィンドウが小さいモデルを使用している場合、または Gadget の出力と分析に利用できるスペースを最大化したい場合は、Artifact Hub を通じて利用可能なすべての Gadget を検出する代わりに、-gadget-images を使用して必要な Gadget だけをロードしてください。たとえば、-gadget-images=trace_dns:latest,trace_tcp:latest は 30 以上のツールではなく 2 つのツールだけを登録します。

Gadget の検出

利用可能な Gadget を制御します：

• 自動: Artifact Hub から検出（-gadget-discoverer=artifacthub）
• 手動: 正確な Gadget を指定（-gadget-images=trace_dns:latest,trace_tcp:latest）

すべての設定オプションについては INSTALL.md を参照してください。

例

例	説明	スクリーンショット
DNS デバッグ	クエリをトレースし、障害を検出し、レイテンシーパターンを分析することで DNS 解決の問題をトラブルシューティングします
Kubernetes の理解	バックグラウンドモードで複数の Gadget を使用して、デプロイ中のリアルタイムのクラスターアクティビティを観察します
セキュリティオブザーバビリティ	プロセスの実行とファイルアクセスパターンを監視することで疑わしいアクティビティを検出します
システムコールの記録	ポッドの動作を深くデバッグするためにシステムコールのシーケンスを記録および再生します

セキュリティに関する注意

• kubeconfig ファイルへの読み取り専用アクセスが必要です
• Artifact Hub の検出のためにネットワークアクセスが必要です
• 非破壊的な操作に制限する -read-only モードをサポートします
• 最小限の権限でサーバーをセットアップする方法については セキュリティガイド を参照してください

リソース

• 📖 ドキュメント
• 🔍 サンプル
• 📋 インストールガイド
• 🐛 イシュー
• 💬 Slack
• 🌐 ウェブサイト
• 📋 トラブルシューティング
• 🔒 セキュリティガイド
• 🤝 コントリビューション

関連プロジェクト

• Inspektor Gadget — Linux および Kubernetes 向けの eBPF ベースの可観測性ツール
• MCP 仕様 — Model Context Protocol

ライセンス

Apache License 2.0 — 詳細は LICENSE をご覧ください。