Helm MCP について
Helm MCPは、Kubernetesのデプロイ作業向けに、HelmリポジトリのチャートデータをAIアシスタントに提供します。推測した設定項目に頼らず、チャートのバージョン、値、依存関係、インストール後の説明を取得できます。
主な機能
- 01Helmリポジトリのチャート検索
- 02利用可能なチャートバージョンの一覧
- 03values.yamlの一部とスキーマの取得
- 04チャート依存関係の確認
- 05チャートのインストール後の説明取得
活用シーン
- 01Kubernetesチャートで有効な設定値の確認
- 02最新の利用可能なチャートバージョンの検索
- 03デプロイ前のチャート依存関係の確認
- 04インストール後の手順の取得
MCP 対応
MCPクライアントにHelmチャートの検索・確認ツールを公開します。パブリックHTTPエンドポイントとstdio接続に対応し、HTTPでセルフホストすることもできます。
設定
リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。
https://helm-mcp.kubedoll.com/mcpclaude mcp add --transport http kubedoll-heavy-industries-helm https://helm-mcp.kubedoll.com/mcp{"mcpServers":{"kubedoll-heavy-industries-helm":{"type":"http","url":"https://helm-mcp.kubedoll.com/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"kubedoll-heavy-industries-helm":{"type":"http","url":"https://helm-mcp.kubedoll.com/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"kubedoll-heavy-industries-helm":{"type":"http","url":"https://helm-mcp.kubedoll.com/mcp"}}}{"mcpServers":{"kubedoll-heavy-industries-helm":{"serverUrl":"https://helm-mcp.kubedoll.com/mcp"}}}コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。
ツール
5| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| chart_name | string | はい | チャート名(例:postgresql) |
| chart_version | string | いいえ | チャートのバージョン(デフォルトは最新) |
| repository_url | string | はい | Helm リポジトリ URL(例:https://charts.bitnami.com/bitnami)または OCI レジストリ(例:oci://ghcr.io/traefik/helm) |
詳細
mcp-helm
AI アシスタントから実際の Helm チャートデータにアクセスできるようにします。values.yaml の幻覚はもうありません。
これは何ですか?
Claude、Cursor、その他の AI アシスタントに Kubernetes デプロイを手伝うよう頼んでも、Helm チャートのスキーマにはアクセスできません。そのため推測してしまい、もっともらしく見えても実際とは一致しない答えになります。
mcp-helm がない場合:
- :x: 正しそうに見えても存在しないフィールド名を幻覚します
- :x: 古い、または非推奨のチャートバージョンを提案します
- :x: Web の取得や推測にトークンを浪費します
mcp-helm がある場合:
- :white_check_mark: 実際の Helm リポジトリを照会して、本物のチャートデータを取得します
- :white_check_mark: 最新のチャートバージョンを自動的に取得します
- :white_check_mark: 最初から正しい設定を行えます
mcp-helm は、AI アシスタントが外部データソースにアクセスするための標準的な方法である Model Context Protocol (MCP) を実装しています。
今すぐ試す
公開インスタンスを使うには、エディターの MCP 設定に次を追加してください(レート制限あり、インストール不要):
{
"mcpServers": {
"helm": {
"type": "http",
"url": "https://helm-mcp.kubedoll.com/mcp"
}
}
}
次に、AI に「bitnami/postgresql チャートではどのような値を設定できますか?」と尋ねてみてください。
エディターの設定
Claude Code
~/.claude/mcp.json を編集します:
{
"mcpServers": {
"helm": {
"command": "docker",
"args": ["run", "--rm", "-i", "ghcr.io/kubedoll-heavy-industries/mcp-helm", "--transport=stdio"]
}
}
}
Claude Desktop
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json(macOS)または %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json(Windows)を編集します:
{
"mcpServers": {
"helm": {
"command": "docker",
"args": ["run", "--rm", "-i", "ghcr.io/kubedoll-heavy-industries/mcp-helm", "--transport=stdio"]
}
}
}
Cursor
Cursor の設定で MCP 設定を編集します:
{
"mcpServers": {
"helm": {
"command": "docker",
"args": ["run", "--rm", "-i", "ghcr.io/kubedoll-heavy-industries/mcp-helm", "--transport=stdio"]
}
}
}
VS Code + Continue
Continue の設定(~/.continue/config.json)に追加します:
{
"experimental": {
"modelContextProtocolServers": [
{
"transport": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": ["run", "--rm", "-i", "ghcr.io/kubedoll-heavy-industries/mcp-helm", "--transport=stdio"]
}
}
]
}
}
Docker を使わない場合
バイナリを直接実行する場合は、mcp-helm をインストールし、Docker の設定を次の内容に置き換えます:
{
"mcpServers": {
"helm": {
"command": "mcp-helm"
}
}
}
利用可能なツール
| ツール | 機能 | 便利なパラメーター |
|---|---|---|
search_charts | Helm リポジトリ内のチャートを一覧表示または検索します | keyword(部分文字列によるフィルター)、limit |
get_versions | チャートの利用可能なバージョンを取得します(新しい順) | 最新バージョンのみの場合は limit=1 |
get_values | チャートの values.yaml を取得します。特定のサブセクションに絞り込むこともできます | path(例:.ingress)、depth(デフォルトは 2、完全な YAML の場合は 0)、include_schema=true、include_examples=true(path が必要) |
get_dependencies | チャートのサブチャートを取得します(リポジトリ URL も含まれ、他のツールに渡して再利用できます) | — |
get_notes | チャートの NOTES.txt(インストール後の手順)を取得します | — |
OCI レジストリ(oci://...)は参照に対応していません。OCI では、まずチャート名を把握したうえで、その名前を指定して get_versions または get_values を直接呼び出す必要があります。
インストール
Docker(推奨 — インストール不要。上記の「エディターの設定」で使用):
docker pull ghcr.io/kubedoll-heavy-industries/mcp-helm:latest
バイナリ:
curl -fsSL https://github.com/kubedoll-heavy-industries/helm-mcp/releases/latest/download/mcp-helm_$(uname -s)_$(uname -m).tar.gz | tar xz
sudo mv mcp-helm /usr/local/bin/
Go:
go install github.com/kubedoll-heavy-industries/helm-mcp/cmd/mcp-helm@latest
セルフホスト
共有環境へのデプロイや HTTP エンドポイントが必要な場合:
docker run -p 8012:8012 ghcr.io/kubedoll-heavy-industries/mcp-helm:latest \
--transport=http --listen=:8012
# Connect to http://localhost:8012/mcp
ヘルスエンドポイントと本番環境向けの推奨事項については、docs/self-hosting.md を参照してください。
ドキュメント
- 設定リファレンス — CLI フラグ、環境変数、トランスポートモード
- セルフホスティングガイド — Docker HTTP、ヘルスエンドポイント、本番環境向けのヒント
- トラブルシューティング — よくある問題と解決方法
- コントリビューション — 開発環境のセットアップ、テスト、PR のガイドライン
- セキュリティポリシー — 脆弱性の報告
ライセンス
MIT — LICENSE を参照してください。
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。