gcp-iam について
Google Cloudのプロビジョニングと運用について設計指針を示し、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、IAMの前提条件、インフラ方式、AIワークロードを扱います。
主な機能
- 01GCPサービス選定とトレードオフの指針
- 02コスト見積もりと最適化の指針
- 03IAMとWorkload Identity Federationの事前確認
- 04Infrastructure as Code方式の検討支援
- 05Vertex AIとマルチエージェント設計の参考情報
活用シーン
- 01プロジェクト向けGCPサービスの比較
- 02クラウドコストの見積もりと最適化
- 03デプロイ前のIAM要件確認
- 04Vertex AIエージェントワークフローの計画
MCP 対応
Vertex AI ExtensionsがMCP互換であると記載されています。GCPのプロビジョニングと運用はGoogle Cloud Pythonクライアントライブラリに委ねます。
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-iamインストール後、Claude Code で/gcp-iamを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
gcp-iam
Google Cloud の統合
このスキルは、すべての GCP のプロビジョニングと運用を公式の Google Cloud 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。このスキルはアーキテクチャのガイダンス、コストモデル、事前確認の要件を提供し、実行は SDK が担います。
アーキテクチャのガイダンス
以下については、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分析
- コストの見積もりと最適化(確約利用割引、継続利用)
- 事前確認が必要な IAM/Workload Identity Federation の要件
- IaC のアプローチ(Terraform AzureRM、Deployment Manager、Config Connector)
- Google Workspace および他の 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向け 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-compatible) |
参考情報
コメント
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