Kb Cloud MCP Server

🚀 KubeBlocks クラウド MCP サーバー

KubeBlocks クラウド MCP サーバーは、モデルコンテキストプロトコル (MCP) に基づくサーバーで、KubeBlocks クラウド API とスムーズに統合できます。これにより、AI アシスタントは標準化されたツールを介してインターフェースを呼び出し、KubeBlocks クラウドリソースとやり取りできます。

🚀 クイックスタート

KubeBlocks クラウド MCP サーバーを使用することで、AI アシスタントが KubeBlocks クラウドリソースとやり取りできるようになります。以下に、使用方法やインストール手順を説明します。

✨ 主な機能

• MCP ベースの API を通じて、KubeBlocks クラウドリソースにアクセスできます。
• KubeBlocks クラウド API キーとシークレットを使用した安全な認証が可能です。
• 一般的な KubeBlocks クラウドリソースをサポートしています。
  • 組織
  • 環境
  • インスタンス
  • バックアップ
• 言語翻訳機能を提供しています（現在は中国語をサポート）。
• 完全なドキュメントと技術サポートを提供しています。

📦 インストール

前提条件

• Go 言語の基本的なプログラミング知識が必要です。
• KubeBlocks クラウドプラットフォームに関する基本的な知識が必要です。
• Git と依存関係管理ツール（例: Glide）がインストールされている必要があります。

ソースコードからのインストール

1. リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/apecloud/kb-cloud-mcp-server.git
cd kb-cloud-mcp-server

2. 依存関係をインストールします。

glide install

3. コンパイルして実行します。

go build && ./kb-mcp-server

Docker を使用したインストール

1. イメージを取得します。

docker pull apecloud/kb-cloud-mcp-server:latest

2. コンテナを実行します。

docker run -it --rm apecloud/kb-cloud-mcp-server:latest

📚 ドキュメント

使用シーン

• KubeBlocks クラウドリソースの自動管理
• KubeBlocks クラウド環境内のデータの取得と分析
• AI ベースのツールを構築し、KubeBlocks クラウドエコシステムとやり取りする
• AI アシスタントによるデータベースインスタンスのプロビジョニングと管理を実現する

設定方法

環境変数による設定

以下はよく使用される環境変数です。

• KB_API_KEY: KubeBlocks クラウド API のアクセスキー
• KB_API_SECRET: KubeBlocks クラウド API のシークレットキー
• KB_ENDPOINT: KubeBlocks クラウド API のエンドポイントアドレス
• PORT: MCP サーバーがリッスンするポート。デフォルトは 8080 です。

設定ファイルの例

{
  "api_key": "your_api_key",
  "api_secret": "your_api_secret",
  "endpoint": "https://api.kubecloud.com/v1",
  "port": 8080,
  "log_level": "info"
}

ライブラリの使用

このモジュールがエクスポートする Go API は、現時点では不安定と見なされ、重大な変更が加えられる可能性があります。将来的に安定性が提供される可能性があります。有用なユースケースがある場合は、問題を提出してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトは Apache 2.0 ライセンスの下でライセンスされています。詳細な条項は LICENSE ファイルを参照してください。