ramen

Python で MCP ツールを構築し、GKE、EKS、AKS 上の複数ゾーンにデプロイできます。
Rust MCP ノード＋Python 3.12 ランタイムワーカー、エッジでは Streamable HTTP、内部では gRPC、ツールごとのガードレール、
Entra ID と Google Workspace によるサインイン、自動スケーリングを、1 つの FastAPI コンソールから管理できます。

ドキュメント：https://bkraad47.github.io/ramen/ · 始める · 仕組み · MCP リポジトリ · OAuth でクライアントを接続 · GCP にデプロイ · AWS · Azure · コントラクト · リリース

Streamable HTTP が入口です。 すべてのワーカーは POST /mcp を提供します。インストール不要で、URL とベアラーヘッダーだけで利用できます。0.3.1 以降対応している gRPC サービスと同じポートで、同じガードを通じて提供されます。stdio のみを話すクライアント向けには、stdio ブリッジも引き続き利用できます。

ステータス。 現在のリリースは 0.8.0 です。2026-10-17 に GKE、EKS、AKS で実環境検証を実施し、各クラウドでスモークテスト、63 項目のリリーステスト、および 6 つの負荷テストシナリオを実行してから環境を破棄しました。CI では Linux と Windows の両方で、2 つのトランスポートを検証します。各実行で検証した内容と、テストのみの項目を記録した唯一の一覧は、トランスポート → 検証済みの内容をご覧ください。

独自の MCP ツールを構築し、複数ゾーンにデプロイできます。 Ramen は、ツール、リソース、プロンプトを含む Git リポジトリを、クラウドロードバランサーの背後にある MCP ワーカー群へと変換します。また、誰が何を呼び出せるか、シークレット、ガードレール、カナリアゲート、監査証跡を 1 つのコンソールで管理します。他社のサービスの前段に置くゲートウェイではなく、あなたのツールのためのプラットフォームです。各ワーカーは、1 つのポートで Streamable HTTP と gRPC を提供し、ベアラー認証、IP 許可リスト、ヘルスチェック、ログを備える Rust MCP ノードと、コードを pip でインストールして実行する Python 3.12 ランタイムを組み合わせています。ユーザーコードは、鍵を保持するプロセス内では決して実行されません。全体の構成、データモデル、各要素がその場所にある理由については、仕組みをご覧ください。

• Git → バケット → ワーカー。 デプロイ時にリポジトリをバケットへ同期し、ワーカーはコンテンツハッシュで読み込みます。Pod に Git 認証情報はありません。
• デフォルトでカナリアデプロイし、ゲートで制御します。 カナリアをデプロイし、tools/list のスモークテストを実行して、ツールスキーマを安定版と比較します（breaking: true と指定しない限り、破壊的変更があると停止します）。リポジトリのゴールデンケースを実行した後、安定版をデプロイします。失敗しても安定版には影響しません。
• 初日からマルチゾーンに対応します。 グループ → 環境 → ゾーン → ワーカーという構成です。ロードバランサーは ramen-group／ramen-zone に基づいてルーティングするため、どのゾーンでも同じクライアント設定を使えます。
• ガードレールはワーカー内で実行します。 ツールごとに、呼び出し前と結果取得後のチェックを有効にできます。チェックはツールと同じ Python ランタイムで実行されます。NVIDIA NeMo Guardrails のレール（決定論的または LLM によるもの。モデルとキーはお客様が指定）か、独自の policy.py を利用できます。ブロックされた呼び出しは内容を読み取れるツールエラーとなり、アクセスログにはレール名が記録されます。デフォルトではフェイルクローズです。
• 認証プロバイダーの判断を尊重し、管理者が上書きできます。 任意のクラウドで、Config ページから Microsoft Entra ID、Google Workspace、または任意の OIDC プロバイダーを追加できます。サインイン時に Graph または Cloud Identity からユーザーのグループを取得して、グループごとにロールへ割り当て、管理者が手動で設定した内容も保持します。
• グループごとのロールと、独自に定義できるロール。 Group Admin、Viewer、MCP User、またはこれらをベースにしたカスタムロール（Viewer をベースにした analyst など）を、メンバーシップ、プロバイダールール、ツールごとのアクセス制御に使用できます。ロールはOAuth 専用にもできます。環境ごとに、各ツールを閲覧できるユーザーと呼び出せるユーザーを決定できます。ドリフトシグナルにより、呼び出し元が同じ呼び出しを繰り返していることを検知できます。
• Ramen によるオートスケーリング。 各ゾーンでは、管理者が設定する最大数まで、ワーカー数を 1 から増減します。負荷が高いときはコンソールがすばやくスケールアップし、負荷が落ち着くとスケールダウンします。3 つのクラウドすべてで同じように動作し、HPA は不要です。すべての操作は監査ログに記録されます。
• 3 つのクラウドに対応。 GKE、EKS、AKS 向けの Terraform と Helm を提供し、どのクラウドでも同じコンソールとガードレールを利用できます（クラウドへのデプロイ）。
• エンタープライズ向けの制御機能。 rmk_ MCP キーと rmn_ API キーはソルト付きハッシュとして保存されます。ゾーンごとの IP ルールはノードとクラウドエッジで適用され、シークレットが表示されることはありません。Redis によるスロットリング、すべての操作を記録する監査ログも備えています。
• ツールごとではなく、ゾーンごとに 1 つの Deployment。 ワーカーはグループ内のすべてのツールを読み込むため、30 個のツールをゾーンごとに 1 つの Deployment（カナリア稼働時は 2 つの Pod）で実行し、1 つのロードバランサーの背後に配置できます。オートスケーリングではツール数ではなく負荷に応じて Pod を追加します。

こちらから始めましょう · デモ用グループリポジトリ ramen-demo-mcp-group （グループをこのリポジトリに向けて Deploy を押します） · stdio ブリッジ ramen-mcp-bridge on PyPI （uvx ramen-mcp-bridge@latest） · Docker Hub と GHCR のイメージ bkraad47/ramen-worker および bkraad47/ramen-console。

クイックスタート（ローカル、5 コマンド）

Docker（compose v2 対応）、uv、git、make が必要です。make up はリリースの 2 つのイメージを Docker Hub から取得し、約 1 分で完了します。代わりにソースからビルドする場合は make up BUILD=1 を実行します（3〜5 分）。

git clone https://github.com/bkraad47/ramen && cd ramen
make up       # Firestore emulator + console https://localhost:8443 + one worker (localhost:8080: Streamable HTTP + gRPC)
make demo     # zone, group `demo` from the demo repo, an rmk_ key, a canary deploy, then a tools/call
#   PASS: demo_calculator_tool(2,3,add) -> 5      <- the success line
open https://localhost:8443    # self-signed cert; [email protected] + the generated password: grep ADMIN_PASSWORD deploy/local/.env
make down     # stop and remove volumes

make demo は安全に再実行できます。既存のゾーン、グループ、環境がある場合は「exists」と応答し、実行のたびに新しいキーが生成されます。スタックに静的なシークレットはありません。make up は管理者パスワード、Fernet キー、MCP キー、管理者キー、セッションシークレットを deploy/local/.env（Git の追跡対象外）に生成します。また、scripts/check_secrets.py は、固定値が再び含まれた場合に CI を失敗させます。

クライアントを接続する

ワーカーは、URL（/mcp）と2つのルーティングヘッダーramen-group、ramen-zoneで構成されます。認証情報によって、呼び出しがどのユーザー名で実行されるかが決まります。

• グループキー（rmk_）：Authorization: Bearerに指定し、エージェントや自動化で使用します。HTTPに対応するクライアントであれば利用できます。
• ユーザーのサインイン：コンソール経由（OAuth 2.1、Ramenのパスワード、Entra ID、またはGoogleを使用）で行います。HTTP経由のClaude Code、またはブリッジ経由のstdioクライアントで利用できます。

各接続方法と表示されるページはこちらです： はじめに → クライアントを接続する · OAuthで接続する · トランスポート → 接続。クラウド環境では、グループページの MCPユーザーのサインイン方法カードに、インストール環境に応じた正確なコマンドが表示されます。

スクリーンショット

ログイン	ダッシュボード、ゾーンおよびグループごとの負荷

グループ：環境、デプロイジョブ、ゾーン／ワーカー、MCPキー	ストリーミングログを表示するデプロイジョブ

シークレット（名前のみ表示、値は表示されません）	ログ（MCP呼び出しごとにJSONの1行を記録、ダウンロード可能）

IDプロバイダー：グループ検索とロールルールに対応したEntra ID	カスタムロール（うち1つはOAuthのみ）

ゾーンのアクション：数、上限、最後の自動スケーリング判断	グループごとの上限を表示するゾーンとワーカー

トランスポートとセキュリティの概要

ワーカーは、すべての保護機能を共通の実装で備えた1つのポートを通じて、Streamable HTTP（POST /mcp、MCP仕様2025-06-18）と gRPC（ramen.v1.Mcp/Call）を使用します。そのため、チェックは両方のトランスポートで適用されるか、どちらにも適用されないかのいずれかです。TLSはロードバランサーで終端します。ノードは認証情報、プロバイダーのx-forwarded-forホップでの接続元範囲、ブロック対象の名前、サイズ上限、同時実行数の上限をチェックします。ランタイムはゾーン固有のクラウドIDでバケットにアクセスし、ランタイムとツールの間でガードレールが動作します。各ホップについて、保護する仕組みと検証される内容はこちらをご覧ください： トランスポート。境界と対象外の項目： 脅威モデル。

クラウドにデプロイする

対象	TerraformとHelmで構築するもの	ガイド
GCP	GKE Autopilot、Firestore、GCS、Secret Manager、グローバルHTTPS LB（GKE Gateway、ヘッダールーティングによるgRPC および Streamable HTTP）、Cloud Armor	ドキュメント · deploy/README.md
AWS	EKS、DynamoDB、S3、Secrets Manager、ALB（gRPCおよびHTTP/1.1ターゲットグループ）、WAF（TerraformまたはCloudFormation）	ドキュメント
Azure	AKS（ワークロードID）、Table Storage、Blob Storage、Key Vault、Let's Encrypt証明書を使用するEnvoy Gateway	ドキュメント
ローカル	docker compose：Firestoreエミュレーター、コンソール、ワーカー1台；プッシュごとにCI e2eを実行	deploy/local/README.md

各環境での起動手順は同じです：terraform apply → helm upgrade --install（リリースの公開イメージを使うか、make pushで独自のレジストリにプッシュ）→ コンソールでゾーンとグループを追加 → デプロイ。所要時間は約25分で、その大半はクラスターとロードバランサーの起動待ちです。エッジには、無料のsslip.ioホスト名を使って、公開信頼済み証明書が発行されます（AKSではLet's Encryptを使用）。そのため、クライアントではhttps://<public_hostname>/mcpを使用し、ブリッジには<public_hostname>:443 --tlsを指定すればよく、証明書のインポートは不要です。各クラウドで確認した実行内容はこちらです： トランスポート → 検証される内容。

独自のツールを作成する

グループリポジトリとは、mcp/tools/<name>/<name>.py と <name>.json（および resources/、prompts/、requirements.txt）を含む任意の git リポジトリです。シークレットは {{$group.NAME}} として参照するか、mcp/env.yaml を通じてエクスポートします。トランスポートに関する情報がツールコードに漏れることはありません。output を宣言すると、ワーカーはそれを outputSchema として公開し、すべての結果を検証します。mcp/tests.yaml を追加すると、指定したテストケースがすべてのデプロイのゲートになります。mcp/guardrails.yaml を追加すると、NeMo のレールまたは policy.py が、ツールの実行前に引数を、ワーカーから出る前に結果をチェックします。ramen-demo-mcp-group から始めてください。コントラクト、ローカル開発、重量級の依存関係については、The MCP repo · Guardrails をご覧ください。

リポジトリ

ディレクトリ	内容
console/	FastAPI + Jinja2 + HTMX の管理 UI と /api/v1。ワーカーへの gRPC クライアント
node-rs/	Rust MCP サーバーノード（tonic: ramen.v1.Mcp、ramen.v1.Admin、grpc.health.v1.Health。認証、CIDR、サイドカーのスーパーバイザー）
runtime-py/	Python 3.12 ランタイム（proto の読み込み、pip によるインストール、呼び出しの実行、シークレットの解決、ガードレールの実行）
proto/	ramen/v1/mcp.proto、admin.proto — トランスポートのコントラクト。Rust と Python のスタブの唯一のソース
deploy/	Compose、Helm チャート、Terraform（GCP、AWS、Azure）、CloudFormation
glama/、mcpb/	セルフコンテインドなディレクトリイメージと Smithery バンドル。どちらもブリッジのバージョンを固定します
skills/	クラウド運用エージェントのスキル：deploy-gcp、deploy-aws、rotate-keys、backup-restore、scale-zone
tests/	ブラックボックスの適合性テスト（gRPC + ブリッジ）、E2E テスト、クラウドテスト
docs/	このサイトのソース。すべてのコンポーネントで docs/CONTRACTS.md が拘束力を持ちます（§11 = トランスポート）

アーキテクチャ：ARCHITECTURE.md · 変更点：CHANGELOG.md · バージョン：tracker · 対応するバージョン：Releases

開発

make up BUILD=1      # the compose stack from source instead of the published images
make test            # runtime-py and console (pytest, 90% coverage gate) plus node-rs (fmt, clippy, test)
make test-harness    # tests/: conformance + e2e (skips without a running stack)
make proto           # regenerate Python stubs from proto/ (Rust stubs build via tonic-build)
make demo-worker     # node + runtime locally without Docker
uv run --project docs --group docs mkdocs serve   # docs at http://127.0.0.1:8000

コントリビューション

CONTRIBUTING.md をご覧ください。出典を明記したうえで、利用、フォーク、変更してください。独自の商用製品として名称を変更することは認められません。

ライセンス

BSD-3-Clause © 2026 Raad。LICENSE をご覧ください。