MCP Argo Server

🚀 MCP Argo サーバー

MCP Argo サーバーは、MCP 標準に準拠した軽量な CLI ツールで、Argo Workflows を実行するために Golang で作成されています。JSON - RPC プロトコルを使用して STDIN と STDOUT で通信します。

🚀 クイックスタート

MCP Argo サーバーは、Foxy Contexts を利用して RPC リクエストを処理し、client - go を使用して Kubernetes および Argo ワークフローリソースとやり取りします。このプロジェクトでは、ワークフローの起動、ワークフローの状態の確認、結果の取得などのツールが提供されています。

✨ 主な機能

• MCP Argo サーバーは Foxy Contexts を利用して RPC リクエストを処理します。
• client - go を使用して Kubernetes と Argo ワークフローリソースと交互します。
• ワークフローの起動、状態の確認、結果の取得などの機能を提供します。

📦 インストール

このプロジェクトは開発コンテナでの実行に設定されています。VS Code Remote - Containers のようなリモートコンテナをサポートするコードエディタでこのリポジトリを開くと、すべての依存関係が自動的にインストールされます。
もしローカルで実行したい場合は、リポジトリをクローンして以下のコマンドを実行してください。

go mod tidy

💻 使用例

基本的な使用法

1. プロジェクトを開発コンテナに開きます。
2. make cluster コマンドを実行すると、k3d クラスタがインストールされ、Argo 上での設定が行われます。
3. kubectl cluster - info を入力することで、正常に動作しているかを確認できます。
4. argo submit -n argo --watch ./kube/argo - hello - world.yaml を入力することで、テストワークフローを実行できます。
5. https://localhost:2746/workflows/argo/ から Argo インターフェイスにアクセスできます。
6. make run を実行することで、アプリケーションがビルドされているか、MCP が正常に動作しているかを確認できます。

高度な使用法

Python を使用したテスト

このプロジェクトには、MCP Argo サーバーとのやり取り方法を示す Python テストクライアントが含まれています。テストクライアントは python/test_with_autogen.py にあり、以下の機能を示しています。

• Argo ワークフローの送信
• ワークフローの状態の確認
• ワークフローの完了を待つ
• ワークフローの結果の取得

Python テストを実行するには：

1. Python の依存関係がインストールされていることを確認します。

   cd python
   make install
   

2. テストスクリプトを実行します。

   python test_with_autogen.py
   

または、直接デバッグしてステップ実行することもできます。
このスクリプトは以下のことを行います。

• MCP Argo サーバーに接続します。
• ツールを反復処理して表示します。
• kube/argo - hello - world.yaml からのサンプルワークフローを送信します。
• ワークフローの状態を完了するまで監視します。
• ワークフローの結果を表示します。

🤝 貢献

貢献を歓迎します！問題を開いてプルリクエストを送信してください。変更を提出する前に、プロジェクトのコーディングガイドラインに従い、すべてのテストが通過することを確認してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいて配布されています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。

📚 追加リソース

• Argo ワークフロー
• Foxy Contexts