ops-mcp MCPサーバー

「ops-mcp」MCPサーバーは何をするのか？

ops-mcp MCPサーバーは、nanos/opsツールチェーンを用いてユニカーネル・エコシステムと連携するよう設計されています。AIアシスタントとOPSプラットフォームの強力な機能の橋渡し役となり、AI駆動ワークフローからユニカーネルインスタンスやイメージの操作・管理が可能になります。利用可能なユニカーネルイメージの一覧取得、稼働中インスタンスの管理、新規デプロイの作成などの操作を公開することで、ops-mcpは開発者やAIクライアントによるクラウドネイティブインフラ管理の自動化を効率的に実現します。このサーバーはインフラ自動化やクラウドデプロイ、軽量かつセキュアなユニカーネルの管理などのタスクに特に有用であり、nanos/opsを活用するチームの開発・運用ワークフローを効率化します。

プロンプト一覧

利用可能なドキュメントやリポジトリファイルにテンプレートプロンプトは記載されていません。

リソース一覧

リポジトリやREADMEに明記されたリソースはありません。

ツール一覧

• インスタンス一覧取得
  OPSツールチェーンで管理されている稼働中または利用可能なユニカーネルインスタンスを一覧表示します。
• イメージ一覧取得
  デプロイまたは管理可能なユニカーネルイメージの一覧を取得します。
• インスタンス作成 <image_name>
  指定したイメージから新しいユニカーネルインスタンスを作成します。
• インスタンス作成 redis-server
  Redisサーバーユニカーネルイメージを用いた新規インスタンスを特別に作成します。

このMCPサーバーのユースケース

• ユニカーネルインスタンス管理
  開発者はすべてのアクティブなユニカーネルインスタンスを一覧・監視でき、クラウドネイティブインフラ管理を効率化します。
• 自動化されたユニカーネルデプロイ
  利用可能なイメージからユニカーネルインスタンスの迅速な作成・デプロイが可能で、CI/CDパイプラインをサポートします。
• イメージの発見・監査
  すべての利用可能なユニカーネルイメージを一覧表示し、チームによるデプロイアーティファクトの監査や選定、管理に役立ちます。
• 専門サービスの即時インスタンス化
  Redis等のプリセットサービスをユニカーネルとして迅速にデプロイでき、手動設定を最小化しセキュリティを最大化します。
• AI駆動のインフラ自動化
  AIエージェントは公開されたツールを利用し、インフラタスクを自動化。手動作業や運用ミスを削減できます。

セットアップ方法

Windsurf

ドキュメントやリポジトリにWindsurf用のセットアップ手順はありません。

Claude

1. ops-mcpサーバーを標準的なGoアプリケーションとしてビルドします。
2. Claudeの設定ファイル（通常は ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）を探します。
3. mcpServers セクションにops-mcpを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "ops-mcp": {
         "command": "/Users/eyberg/go/src/github.com/nanovms/ops-mcp/ops-mcp",
         "args": [],
         "env": {
           "HOME":"/Users/eyberg",
           "LOGNAME":"eyberg",
           "PATH":"/bin:/Users/eyberg/.ops/bin",
           "SHELL":"/bin/zsh",
           "USER":"eyberg"
         }
       }
     }
   }
   

4. 保存し、PATH環境変数にops-mcpバイナリのディレクトリが含まれていることを確認します。
5. Claudeを再起動し、MCPサーバーが利用可能か確認します。

APIキーのセキュリティ:
設定ファイルのenvセクションで機密性の高い環境変数を指定できます。
例:

"env": {
  "API_KEY": "${YOUR_OPS_API_KEY}"
}

Cursor

ドキュメントやリポジトリにCursor用のセットアップ手順はありません。

Cline

ドキュメントやリポジトリにCline用のセットアップ手順はありません。

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでのMCP利用方法

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントに接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定セクションで以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します。

{
  "ops-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定後、AIエージェントはこのMCPの全機能とツールにアクセスできるようになります。「ops-mcp」の部分は実際のMCPサーバー名に、URLも自分のMCPサーバーのURLに置き換えてください。

概要

総評

ops-mcpはMCP経由でユニカーネルワークロード管理の基本的かつ有用な機能を提供し、主要なツールを公開していますが、プロンプトテンプレートやリソースのドキュメントがなく、詳細なセットアップもClaudeに限定されます。より充実したドキュメントや広範な統合サポートが求められます。

MCPスコア

MCPテーブルスコア: 4/10
理由: ops-mcpは基本的なツールセットを持つオープンソースかつ実用的なMCPですが、ドキュメントやプロンプト/リソース/ルート/サンプリング等の高度なMCP機能へのサポートが不足しており、より広範なAI自動化ワークフローでの活用には限界があります。