Dot Ai

🚀 DevOps AI Toolkit

AIを搭載したプラットフォームエンジニアリングとDevOps自動化を、高度なKubernetesオペレーションと会話型ワークフローを通じて実現します。

📚 クイックスタート | 🔧 MCPセットアップ | 🛠️ 機能とツール

🚀 クイックスタート

3つの手順で始めましょう。

1. MCPサーバーを設定します（Dockerまたはnpm）
2. AIコーディングアシスタント（Claude Code、Cursor、VS Code）を接続します
3. 会話型ワークフローの使用を開始します

✨ 主な機能

🔍 リソースプロビジョニングの高度化

セマンティックな機能管理を使用してクラスターリソースを自動的に検出します。AIは各リソースの実際の機能を理解し、Kubernetesをコントロールプレーンとして使用してクラウド全体でリソースをプロビジョニングするための高度な推奨事項を提供します。一致する機能が存在しない場合、ArtifactHubからのHelmチャートを介してサードパーティのツール（Prometheus、Argo CD、Crossplaneなど）を自動的に検出してインストールします。 📖 デプロイメントガイド | 機能管理

🛠️ 問題解決

AIによる根本原因分析を行い、多段階の調査、実行可能な解決コマンド、および手動または自動実行のための安全メカニズムを提供します。 📖 詳細を学ぶ →

🏛️ パターンとポリシー管理

組織の知識とガバナンスポリシーを捕捉し、ベストプラクティスとコンプライアンス要件でAIの推奨事項を自動的に強化します。ベクトル検索を使用して高度なセマンティックマッチングを行います。 📖 パターン管理 | ポリシー管理

📦 プロジェクトセットアップとガバナンス

リポジトリの標準化のために、25以上のガバナンス、法的、および自動化ファイル（LICENSE、CODE_OF_CONDUCT、CONTRIBUTING、SECURITY、GitHubワークフロー、Renovate、OpenSSF Scorecard）を生成します。 📖 詳細を学ぶ →

💬 共有プロンプトライブラリ

コーディングエージェントでネイティブのスラッシュコマンド（/dot-ai:prompt-name）として、プロジェクト全体で一貫したワークフローのために選りすぐりのプロンプトにアクセスできます。

• PRD管理：製品要件文書の作成、追跡、および完了（prd-create、prd-next、prd-doneなど）
• Dockerfile生成：任意のプロジェクト用の本番環境で使用可能な安全なマルチステージDockerfileを生成します（generate-dockerfile）

📖 詳細を学ぶ →

⚡ AI統合

Model Context Protocolを介してClaude Code、Cursor、VS Codeと連携します。柔軟性とコスト最適化のために、複数のAIプロバイダー（Claude、GPT、Gemini）をサポートします。 📖 AIモデルの設定

📚 ドキュメント

はじめに

• クイックスタートガイド - 数分で始めることができます
• MCPセットアップガイド - 完全な設定手順
• ツールの概要 - 利用可能なすべてのツールと機能

機能ガイド

• リソースプロビジョニング - AIによるデプロイメントの推奨事項
• 機能管理 - セマンティックなリソース検出
• 問題解決 - AIによるトラブルシューティング
• パターン管理 - 組織のデプロイメントパターン
• ポリシー管理 - ガバナンスとコンプライアンス
• プロジェクトセットアップ - リポジトリのガバナンス自動化

📄 ライセンス

MITライセンス - 詳細はLICENSEファイルを参照してください。

DevOps AI Toolkitとは？

DevOps AI Toolkitは、AIを搭載した高度な機能をプラットフォームエンジニアリング、Kubernetesオペレーション、および開発ワークフローにもたらします。機能発見とセマンティックマッチングを通じて高度なKubernetesデプロイメントの推奨事項を提供し、AIによる問題解決、ガバナンスとセキュリティファイルを含む自動化されたリポジトリセットアップ、および一貫した開発ワークフローのための共有プロンプトライブラリを、自然言語による会話を通じて提供します。

Model Context Protocol (MCP) をベースに構築されており、Claude Code、Cursor、およびVS Codeとシームレスに統合して、複雑なDevOpsおよび開発タスクのための会話型インタラクションを提供します。

ミッション

DevOps AI Toolkitは、AIによる自動化を通じて複雑なワークフローを簡単に利用できるようにすることで、プラットフォームエンジニアリングとクラウドネイティブオペレーションを民主化します。Kubernetesオペレーション、リポジトリガバナンス、および標準化された開発ワークフローにおけるベストプラクティスの採用を妨げる専門知識の障壁を取り除き、自然言語インタラクションを通じて専門レベルのDevOpsを利用可能にします。

対象ユーザー

DevOps AI Toolkitは、以下のことをしたいチームに適しています。

• Kubernetesをコントロールプレーンとして使用してクラウドリソース（AWS、Azure、GCP）を管理する（開発者、プラットフォームエンジニア）
• クラスターとインフラストラクチャの問題を迅速に診断して解決する（SRE、DevOpsエンジニア）
• 組織のパターンとポリシーを使用してリソースのプロビジョニングを標準化する（セキュリティエンジニア、プラットフォームチーム）
• ガバナンスとセキュリティファイルを含むリポジトリを初期設定する（プロジェクトメンテナ）
• ネイティブのスラッシュコマンドを通じて選りすぐりの開発プロンプトにアクセスする（開発チーム）

対象範囲

対象内

• Kubernetesをコントロールプレーンとして使用したAIによるリソースプロビジョニングの推奨事項
• 高度な問題解決と根本原因分析
• セマンティック検索を使用した組織のパターンとポリシー管理
• MCPベースのAIコーディングアシスタントとの統合
• 複数のプロバイダーのAIモデルサポート（Claude、GPT、Gemini）
• ガバナンス、法的、およびセキュリティファイルを含むプロジェクトのセットアップ

対象外

• Kubernetesクラスターのプロビジョニング/管理（既存のツールに委任）
• CI/CDパイプラインの実行（推奨事項のみ提供）
• アプリケーションのランタイムモニタリング（既存の監視ツールと統合）

サポート

• サポートガイド - ヘルプの取得方法と質問する場所
• GitHubの問題：バグレポートと機能要求
• GitHubのディスカッション：コミュニティの質問と議論
• トラブルシューティング：一般的な問題についてはトラブルシューティングガイドを参照してください

コントリビューションとガバナンス

コミュニティからのコントリビューションを歓迎します！ 以下を確認してください。

• コントリビューションガイドライン - コード、ドキュメント、およびアイデアのコントリビュート方法
• 行動規範 - コミュニティの基準と期待値
• セキュリティポリシー - セキュリティ脆弱性の報告方法
• ガバナンス - プロジェクトのガバナンスと意思決定
• メンテナ - 現在のプロジェクトメンテナ
• ロードマップ - プロジェクトの方向性と優先事項

改善にご協力ください

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謝辞

DevOps AI Toolkitは以下のものをベースに構築されています。

• Model Context Protocol - AI統合フレームワーク
• Vercel AI SDK - 統一されたAIプロバイダーインターフェイス
• Kubernetes - クラウドネイティブの基盤
• CNCF - クラウドネイティブエコシステム

DevOps AI Toolkit - AIによる高度な機能を通じてクラウドネイティブオペレーションを簡単に利用可能にします。