kube-mcp

Gemini APIキーを取得する

https://aistudio.google.com/にアクセスしてAPIキーを取得してください。現在、gemini-2.0-pro-exp-02-05 LLMは完全に無料でご利用いただけます。その他のモデルも非常にお手頃な価格でご利用いただけます。

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コードネーム・グースをインストールする

Gooseは、コーディングタスクを自動化することでソフトウェア開発を加速させるオープンソースのAIエージェントです。MCPクライアントが組み込まれているため、Codename Gooseを使用します。https ://block.github.io/goose/docs/getting-started/installationの手順に従ってCodename Gooseをインストールしてください。GooseがGemini APIを使用するように、GOOGLE_API_KEY環境変数を設定してください。goose goose configureを使って設定する方法と、 goose sessionを使ってセッションとして起動する方法を理解してください。

MCPサーバーの開発

MCPについては、ドキュメント（ https://modelcontextprotocol.io/introduction ）とPython SDK（ https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk ）をご覧ください。このリポジトリをクローンし、 mcp dev server.pyを使ってテストしてください。このプロジェクトでは、pipではなくuvパッケージマネージャーを使用していることに注意してください。UVについては、ドキュメント（ https://github.com/astral-sh/uv）をご覧ください。このプロジェクトでは、kubernetes pythonクライアント（ https://github.com/kubernetes-client/python uvを使用しています。

Minikubeをインストールする

以下の手順に従ってminikubeをインストールしてください： https: KubernetesManager ?arch=%2Flinux%2Fx86-64%2Fstable%2Fbinary+download クラスターの設定がMCPサーバーに提供されていることを確認してください。KubernetesManagerとconfig.load_kube_config()を調べて、設定がどのようにロードされるかを理解してください。

MCPサーバーをCodename Gooseに接続します

次のドキュメントを読んで、MCP サーバーを拡張機能として追加します: https://block.github.io/goose/docs/getting-started/using-extensionsコマンドgoose session --with-builtin developer --with-extension "uvx kube-mcp"を使用して、新しい Goose セッションを開始します。