Adrianozagallo Home MCP Server
このプロジェクトは、Model Context Protocol(MCP)サーバーのKubernetesデプロイ構成で、Dockerイメージの構築、Azureコンテナレジストリへのプッシュ、K8sクラスターへのデプロイの流れを含み、ヘルスチェック、セキュリティ保護、弾性拡張をサポートしています。
スコア : 2ポイント
ダウンロード数 : 4.8K
MCPサーバーとは?
MCPサーバーは、KubernetesベースのAIモデル管理サービスで、ユーザーがAIモデルを安全にデプロイ、管理、拡張するのを支援します。標準化されたプロトコルインターフェースを通じて、ユーザーはさまざまなAIモデルと簡単にやり取りできます。MCPサーバーの使い方は?
単純なAPI呼び出しでMCPサーバーを使用でき、基盤となるインフラストラクチャを気にする必要はありません。サーバーは自動的にリクエストルーティング、負荷分散、セキュリティ検証を処理します。適用シーン
MCPサーバーは、複数のAIモデルを同時に管理する必要がある企業や、高可用性と自動拡張機能が必要なAIアプリケーションシーンに非常に適しています。主要機能
自動拡張
負荷に応じてサービスインスタンスの数を自動的に増減し、安定したパフォーマンスを確保します。
安全な通信
組み込みのHTTPSサポートとセキュリティヘッダー保護により、データ転送の安全性を確保します。
ヘルスモニタリング
サービスのヘルスチェック用の/healthエンドポイントを提供し、システムモニタリングを容易にします。
複数モデルサポート
複数のAIモデルを同時に管理およびサービス提供でき、統一されたインターフェース規格があります。
利点
Kubernetesベースの高可用性アーキテクチャ
組み込みのセキュリティ保護措置(HTTPS、CORS、レート制限)
簡単なデプロイと管理プロセス
柔軟な拡張能力
制限
デプロイには基本的なKubernetesの知識が必要です。
Azureクラウド環境に依存しています。
初期設定が複雑になる可能性があります。
使い方
環境の準備
必要なツールをインストールします:Azure CLI、kubectl、Docker、Node.js
Dockerイメージの構築
提供されたDockerfileを使用してサービスコンテナイメージを構築します。
イメージをコンテナレジストリにプッシュ
構築したイメージをAzureコンテナレジストリ(ACR)にプッシュします。
Kubernetesへのデプロイ
Kubernetes構成ファイルを適用してサービスをデプロイします。
デプロイの検証
サービスが正常に動作していることを確認します。
使用例
AIチャットモデルのデプロイ
MCPサーバーを使用してチャットAIモデルをデプロイし、APIを通じてサービスを提供します。
モデルサービスの自動拡張
トラフィックのピーク時に自動的にサービスインスタンスを増やして、より多くのリクエストを処理します。
よくある質問
MCPサーバーはどのようなAIフレームワークをサポートしていますか?
サービスの動作状態をどのように監視できますか?
サービスはデフォルトでどのポートを使用しますか?
関連リソース
Azure Kubernetesサービスドキュメント
公式AKSドキュメント
Kubernetes入門ガイド
Kubernetesの基礎チュートリアル
Docker公式ドキュメント
Dockerの使用ガイド

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