gcp-vertexai について
gcp-vertexai は、Google Cloud の構築や運用を計画するためのスキルで、GCP と Vertex AI を利用するチーム向けです。アーキテクチャ、コスト、事前要件を案内し、実作業は Google Cloud Python ライブラリに委ねます。
主な機能
- 01GCP サービス選定のガイダンス
- 02コストの見積もりと最適化
- 03IAM と ID フェデレーションの前提条件
- 04Infrastructure as Code の方式に関する助言
- 05Vertex AI エージェント構成のガイダンス
活用シーン
- 01GCP サービスの選択肢を比較
- 02クラウドコストの見積もりと最適化
- 03プロビジョニング前の IAM 要件を計画
- 04Vertex AI Agent Engine でマルチエージェントのワークフローを設計
MCP 対応
Vertex AI Extensions が MCP に対応すると記載されています。このスキル自体が MCP サーバーまたはクライアントであると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-vertexaiインストール後、Claude Code で/gcp-vertexaiを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
gcp-vertexai
Google Cloud との統合
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。
アーキテクチャに関するガイダンス
以下について、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 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) |
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