Defang MCP 用 AI エージェント
Defang Model Context Protocol (MCP) サーバーを開発ワークフローにシームレス統合。IDE 内で強力な AI エージェントを活用し、サービスのデプロイ、管理、削除を簡単操作。Defang MCP はワンコマンドでセットアップでき、Cursor、Windsurf、VS Code、Claude Desktop などに直接統合可能。自動クラウド管理やサービスのリアルタイム可視化で、開発者の生産性を向上させます。
ワンコマンドでサービスをデプロイ
IDE からわずか一つのコマンドでクラウドサービスをデプロイ。Defang MCP サーバーが Dockerfile や Compose ファイルを自動検出し、デプロイ作業を効率化します。Defang Portal でリアルタイム監視も可能、透明性とコントロール性が向上します。
- 自動デプロイ:
- AI駆動の自動化と最小限の設定でクラウドサービスを素早くデプロイ。
- リアルタイム監視:
- Defang Portal でデプロイの進捗やサービス状況を直接確認。
- ワンライン設定:
- npx コマンドひとつで IDE に統合、素早い導入が可能。
- 複数IDE対応:
- Cursor、Windsurf、VS Code、Claude Desktop など幅広い IDE で利用可能。
サービス管理も手間いらず
Defang MCP でデプロイしたすべてのサービスを可視化。アクティブなデプロイ一覧、公開URL、ステータス確認、クラウドインフラの管理まで、すべて IDE のチャットインターフェースから即座に実行。クラウド運用をシンプルにし、作業の切り替えも削減。
- サービス一覧:
- デプロイ済みサービスの名前、ID、URL、ステータスを一覧表示。
- シームレス管理:
- IDE から離れずにデプロイや監視を一括管理。
- IDEチャット連携:
- 対応IDE内の会話型AIでクラウドリソースを操作可能。
インテリジェントなサービス削除
Defang MCP の destroy ツールで未使用や不要なサービスを簡単特定・削除。リソースを効率化し、セキュアな環境を維持。AIによる高精度な最適化でクラウド構成を常に最適に保ちます。
- 自動クリーンアップ:
- 不要・未使用のサービスを迅速かつ安全に削除。
- リソース最適化:
- クラウドリソースの効率利用と安全な環境維持を実現。
MCP 連携
Defang MCP 連携ツール一覧
Defang MCP 連携で利用可能なツールは以下の通りです:
- deploy
プロジェクト内の Dockerfile や compose ファイルをスキャンし、Defang を使って検出されたサービスをデプロイします。
- services
現在デプロイ中のサービスの詳細（名前、デプロイID、URL、ステータスなど）を表示します。
- destroy
指定したプロジェクトやディレクトリで Defang によりデプロイされたサービスを特定し、削除します。
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Defang とは
Defang は、AI駆動のソフトウェア開発ツールを専門とするテクノロジー企業です。中核となる Defang Model Context Protocol (MCP) サーバーは、AIベースの開発ワークフローへクラウドサービスを直接統合できるよう設計されています。Defang を使えば、開発者は IDE やチャットインターフェースからシームレスにサービスの管理・更新・再デプロイが可能。クラウド基盤とAIエージェントをつなぐことで、ソフトウェア開発ライフサイクルの効率化・生産性向上・サービスオーケストレーションの簡素化を実現します。
できること
Defang でできること
Defang の MCP サーバーを使えば、クラウドサービスをAI対応の開発環境に取り込み、チャットや IDE から様々な操作が実現できます。
- サービス監視
- 開発環境からデプロイしたサービスの状態やヘルスを確認。
- サービス更新
- IDE やチャットワークフローからクラウドサービスをシームレスにアップデート。
- インフラ再デプロイ
- クラウドリソースやサービスを必要に応じて再デプロイし、反復開発を簡単に。
- ワークフロー自動化
- クラウド管理タスクをAIエージェントが自動化されたワークフローに統合。
- 安全なコラボレーション
- チームでのクラウドサービス変更の管理や監査も安全に実施。
AIエージェントは Defang をどう活用できる？
AI エージェントは Defang の MCP サーバーを活用して、クラウドリソースの自律管理、サービスヘルス監視、デプロイのトリガー、反復的な運用タスクの自動化が可能です。この連携により、AI 主導の開発・運用が実現し、手動介入を減らし、エンジニアリングチームのリリースサイクルを加速します。