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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
VibOpsai의 vibops-mcp는 AI 앱 개발을 코딩부터 GPU 프로덕션 환경까지 연결하는 통합 인프라 엔진입니다. 이 도구는 Git, Docker, CI/CD, Kubernetes 등 9가지 이상의 복잡한 도구를 단일 인터페이스와 대화형 방식으로 통합하여 배포, 운영, 모니터링, 거버넌스, 재무 관리를 한 번에 처리합니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 GitHub Claude Ecosystem의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기License: MIT
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VibOps — AI 인프라 엔진을 위한 MCP 서버입니다. 코드부터 GPU까지 하나의 대화로 구현합니다.
AI 앱을 코드를 작성하는 단계에서 GPU를 사용하는 프로덕션 환경으로 가져가려면 git, Docker, CI/CD, Helm, kubectl, GPU 모니터링, 비용 관리, 규정 준수(compliance), 알림(alerting) 등 9가지 이상의 도구를 연결해야 합니다. 각 도구는 자체 API, 대시보드, 그리고 비용 모델을 가지고 있습니다. 이 모든 파이프라인을 아우르는 단일 인터페이스가 없습니다.
vibops-mcp는 AI 비서와 VibOps에 연결합니다. VibOps는 어떤 GPU, 어떤 클러스터, 어떤 클라우드에서 앱과 에이전트를 복제(clones), 빌드(builds), 배포(deploys), 확장(scales), 모니터링(monitors), 수정(fixes), 그리고 청구(bills)하는 엔진입니다. 단 한 번의 pip install로 117개의 도구를, 하나의 대화로 사용합니다.
모든 작업은 사용자의 VibOps 인스턴스를 거치며 불변의 감사 로그에 기록됩니다.
pip install git+https://github.com/VibOpsai/vibops-mcp.git
버전이 출시된 버전은 PyPI에서도 사용할 수 있습니다. 특정 버전을 고정하고 싶다면 다음 명령어를 사용하세요:
pip install vibops-mcp
두 가지 환경 변수가 필요합니다:
| Variable | Description |
|---|---|
VIBOPS_URL | VibOps 인스턴스의 기본 URL입니다. 예: https://vibops.example.com |
VIBOPS_TOKEN | API 토큰입니다 — VibOps → Settings → API Tokens에서 생성합니다. |
vibops-mcp는 Model Context Protocol을 사용하므로, 동일한 서버 항목이 모든 MCP 호환 클라이언트에서 작동합니다. 이를 클라이언트의 MCP 설정에 추가하세요:
{
"mcpServers": {
"vibops": {
...
해당 파일의 위치는 클라이언트에 따라 다릅니다:
| Client | Configuration file |
|---|---|
| Claude Desktop | ~/.config/claude/claude_desktop_config.json — macOS의 경우, ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json |
| Cursor | 프로젝트 루트에 있는 .cursor/mcp.json, 또는 전역 설정 |
다른 MCP 클라이언트들은 자체 구성 파일에서 동일한 블록을 읽습니다. 위치는 사용 중인 클라이언트의 문서를 참조하세요. 일부는 수동으로 파일을 편집하는 대신 해당 항목을 작성해주는 명령어를 제공합니다.
| Tool | Description |
|---|---|
list_clusters | 클러스터 목록 및 GPU 활용률 보기 |
| ... |
| Tool | Description |
|---|---|
scale_deployment | K8s 배포 복제본 수 조정 |
| ... |
| Tool | Description |
|---|---|
vme_list_instances | HPE VME에서 관리하는 모든 VM 목록 보기 |
| ... |
가장 마지막에 문서화되었으며 여기에 전체 목록으로 나열되어 있습니다: 이들은 등록되고 제공되었지만 이 README에는 누락되어 있어, 섹션을 세는 독자는 첫 줄에서 약속한 117개 중 87개를 발견했습니다. 이제 그 숫자가 맞습니다.
Proxmox VE (5개 도구)
| Tool | Description |
|---|---|
proxmox_list_vms | 클러스터 전체의 VM 목록, 상태 및 크기 보기 |
| ... | |
| VMware vSphere (9개 도구) |
| Tool | Description |
|---|---|
vsphere_list_vms | 전원 상태, 호스트 및 리소스와 함께 VM 목록 보기 |
| ... | |
| Xen Orchestra / XCP-ng (15개 도구) |
| Tool | Description |
|---|---|
xo_list_vms | 모든 풀(pool)에 걸친 VM 목록 보기 |
| ... | |
| Cross-hypervisor |
| Tool | Description |
|---|---|
get_vm_usage | 모든 선언된 하이퍼바이저(hypervisor)의 VM 사용량 및 비용 |
| Tool | Description |
|---|---|
set_cluster_rate | 클러스터의 GPU 비용률 설정 (관리자 전용) |
| ... |
AI 에이전트와 GPU 플릿 사이에 존재하는 누락된 계층. 모든 프레임워크(n8n, LangChain, CrewAI, Dify)에서 작동하며, VibOps LLM Proxy만 지정하면 됩니다.
| Tool | Description |
|---|---|
| FinOps per agent | |
| ... |
| Tool | Description |
|---|---|
list_anomalies | 선택적 클러스터/상태 필터를 사용하여 GPU 이상 징후 목록 보기 |
| ... |
| Tool | Description |
|---|---|
get_budget | 현재 GPU 예산 및 소비된 지출량 가져오기 |
| ... |
VibOps는 AI 에이전트와 LLM 추론 서버(vLLM, Ollama, TGI) 사이에 위치하는 투명한 OpenAI 호환 프록시(포트 8004)를 포함합니다. 모든 추론 요청은 FinOps를 위해 에이전트 기여도와 함께 기록됩니다.
에이전트는 LLM을 직접 가리키는 대신 프록시를 가리킵니다:
# 이전 방식
OPENAI_BASE_URL=http://vllm:8000/v1
...
다음과 같이 X-VibOps-Agent-Id 헤더를 추가하여 에이전트별 비용을 기여시킵니다:
curl -X POST http://vibops-proxy:8004/v1/chat/completions \
-H
이는 [FastMCP](https://github.com/jlowin/fastmcp)와 [VibOps](https://vibops.ai) — AI 인프라 엔진을 기반으로 구축되었습니다.