mcpField
G
gcp-pubsub

gcp-pubsub

github.com/alphaonedevクラウド・DevOps44 回インストール
リポジトリ

gcp-pubsub について

gcp-pubsubは、Google Cloudを扱うチームやエージェント向けのスキルです。アーキテクチャ、コスト、実行前の要件を案内し、構成や運用はGoogle Cloud Pythonクライアントライブラリに委ねます。

主な機能

  1. 01GCPサービス選定のガイダンス
  2. 02コストの見積もりと最適化
  3. 03IAMと認証の事前確認
  4. 04IaC方式のガイダンス
  5. 05Vertex AIエージェント設計の案内

活用シーン

  1. 01GCPサービスの選択肢を比較
  2. 02クラウドコストの見積もりと最適化
  3. 03構成前にIAM要件を確認
  4. 04Vertex AIのマルチエージェントワークフローを計画

MCP 対応

MCP互換としてVertex AI Extensionsが挙げられていますが、具体的なMCPの利用方法は記載されていません。

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-pubsub

インストール後、Claude Code で/gcp-pubsubを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

gcp-pubsub

Google Cloud との統合

このスキルでは、GCP のプロビジョニングと運用をすべて、Google Cloud の公式 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指針、コストモデル、実行前の要件を提供し、実行は SDK が担当します。

アーキテクチャの指針

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、継続利用割引）
  • 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）
  • 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
RAGVertex AI Search + Embeddings API
マルチエージェントAgent Development Kit (google/adk-python)
MCPVertex AI Extensions（MCP 互換）

参考資料

コメント

Markdown 対応