gcp-compute について
Google Cloudのアーキテクチャと運用を案内し、プロビジョニングや実行は公式のGoogle Cloud Pythonクライアントライブラリに委ねるスキルです。サービス選定、コスト計画、ID要件、IaCの選択肢、Vertex AIのエージェント構成を扱います。
主な機能
- 01GCPサービス選定のガイダンス
- 02コスト見積もりと最適化の案内
- 03IAMとWorkload Identity Federationの前提条件
- 04IaC方式の選択に関する案内
- 05Vertex AIエージェントとマルチエージェント構成
活用シーン
- 01ワークロードに適したGCPサービスの比較
- 02プロビジョニング前のコスト計画
- 03デプロイ前のID要件確認
- 04Vertex AIのマルチエージェントワークフロー設計
MCP 対応
Vertex AI ExtensionsがMCP互換であると記載されています。MCPサーバーのインターフェースについては説明されていません。
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
$
npx skills add https:/ / github.com/ alphaonedev/ openclaw-graph --skill gcp-computeインストール後、Claude Code で/gcp-computeを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
gcp-compute
Google Cloud との統合
このスキルでは、すべての GCP のプロビジョニングと運用を、Google Cloud 公式の Python クライアントライブラリに委任します。
# Core GCP client library
pip install google-cloud-python
# Vertex AI + Agent Engine (AI/ML workloads)
pip install google-cloud-aiplatform
# Specific service clients (install only what you need)
pip install google-cloud-bigquery # BigQuery
pip install google-cloud-storage # Cloud Storage
pip install google-cloud-pubsub # Pub/Sub
pip install google-cloud-run # Cloud Run
SDK ドキュメント: https://github.com/googleapis/google-cloud-python Vertex AI SDK: https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/python-sdk/use-vertex-ai-python-sdk
すべての GCP のプロビジョニングと運用アクションには、Google Cloud Python SDK を使用してください。このスキルではアーキテクチャに関するガイダンス、コストのモデル化、実行前の要件を提供し、実際の処理は SDK が担います。
アーキテクチャに関するガイダンス
次の項目について、このスキルを参照してください。
- GCP サービスの選定とトレードオフの分析
- コストの見積もりと最適化(確約利用割引、継続利用)
- 実行前に必要な IAM/Workload Identity Federation の要件
- IaC のアプローチ(Terraform AzureRM、Deployment Manager、Config Connector の比較)
- Google Workspace やその他の GCP サービスとの統合パターン
- マルチエージェントのワークフロー設計における Vertex AI Agent Engine
エージェントと AI の機能
| 機能 | ツール |
|---|---|
| LLM エージェント | Vertex AI Agent Engine |
| モデルのサービング | Vertex AI Model Garden |
| RAG | Vertex AI Search + Embeddings API |
| マルチエージェント | Agent Development Kit (google/adk-python) |
| MCP | Vertex AI Extensions(MCP 互換) |
参考資料
コメント
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