こんにちは、もーすけです。 この記事は、OpenShift Advent Calendar 2025 の記事です。
OpenShift LightspeedにMCP (Model Context Protocol) をインストールできる（まだDeveloper Previewですが）と知ったので、さっそく試してみました。
MCPについては、以下のRed Hatの記事でも紹介されています。
今回は、記事のまま試すだけでは面白くないので、違うMCPサーバーを入れてみたいと思います。
利用するのは kubernetes-mcp-server です。
GitHub
まずは普通にMCPを試してみる
OpenShift Lightspeedに組み込む前に、まずは手元の環境でMCPサーバーの動作を確認してみます。 環境は OpenShift 4.19 に対して、Claude Code (claude cli) から実行します。
インストールは以下のコマンドで行います。
$ claude mcp add kubernetes -- npx -y kubernetes-mcp-server@latest
$ claude mcp list
Checking MCP server health...
kubernetes: npx -y kubernetes-mcp-server@latest - ✓ Connected
npx は、Node.jsのパッケージをインストールせずに一時的にダウンロードして実行するためのコマンドです。
MCPサーバーがコンテナやバックグラウンドサービスとして常駐するのではなく、必要なときにローカルマシン上のプロセスとして直接起動されることを意味します。手元でサクッと動作確認したい場合に非常に便利です。
実行は claude CLIから行います。
プロンプトから明示的にMCPを指定する必要はありません。文脈から利用するMCPを推測してくれます。
例えば、「openshift-lightspeed namespaceにあるPodを一覧表示して。そのときに、Pod名とステータス、起動しているノードの3つを表示して」と依頼すれば、自動的に kubernetes-mcp-server のツールを呼び出して実行してくれます。
$ claude
> openshift-lightspeed namespaceにあるPodを一覧表示して。そのときに、Pod名とステータス、起動しているノードの3つを表示して
openshift-lightspeed namespaceのPod一覧です：
| Pod名 | ステータス | ノード |
|--------------------------------------------------------|-----------|---------------------------|
| kubernetes-mcp-server-1-build | Completed | worker3.ocp.mosuke5.local |
| kubernetes-mcp-server-6dd44bd84c-glrd6 | Running | worker3.ocp.mosuke5.local |
| lightspeed-app-server-76f7578674-wkl6n | Running | worker2.ocp.mosuke5.local |
| lightspeed-console-plugin-67df8f7675-fv8xh | Running | worker2.ocp.mosuke5.local |
| lightspeed-operator-controller-manager-5fb96b455-vxnwl | Running | worker1.ocp.mosuke5.local |
| lightspeed-postgres-server-6d59f9b488-79mb7 | Running | worker2.ocp.mosuke5.local |
計6つのPodがあり、1つはビルド完了状態（Completed）、残り5つは実行中（Running）です。ワークロードは worker1, worker2, worker3 の3つのノードに分散配置されています。
OpenShift Lightspeedから実行する
動作確認ができたので、次は本題のOpenShift Lightspeedからの実行です。
MCPサーバーのデプロイ
まずは、kubernetes-mcp-server をコンテナとしてOpenShift上にデプロイします。
Dockerfileが用意されているので、oc new-app で簡単に立ち上げることができます。
$ oc project openshift-lightspeed
$ oc new-app https://github.com/containers/kubernetes-mcp-server
...
$ oc get pod,service
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod/kubernetes-mcp-server-1-build 0/1 Completed 0 103m
pod/kubernetes-mcp-server-6dd44bd84c-glrd6 1/1 Running 0 92m
...
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
service/kubernetes-mcp-server ClusterIP 172.30.96.169 <none> 8080/TCP 92m
...
権限の付与
MCPサーバーがOpenShiftのリソース情報を読み取るために、Service Accountに適切な権限を付与する必要があります。
今回は cluster-reader 権限を付与します。
$ oc adm policy add-cluster-role-to-user cluster-reader -z default -n openshift-lightspeed
OpenShift Lightspeedの設定
次に、OpenShift Lightspeed側でMCPサーバーを利用するための設定を入れます。
OLSConfig リソース（または適切な設定リソース）に以下のような設定を追加します。
apiVersion: ols.openshift.io/v1alpha1
kind: OLSConfig
metadata:
name: cluster
spec:
# まだPreview機能
featureGates:
- MCPServer
# MCPサーバの設定
mcpServers:
- name: kubernetes-mcp-server
streamableHTTP:
enableSSE: true
headers:
kubernetes-authorization: kubernetes
sseReadTimeout: 10
timeout: 5
url: http://kubernetes-mcp-server.openshift-lightspeed.svc.cluster.local:8080/sse
#...
ここで、設定項目にある SSE (Server-Sent Events) について少し触れておきます。
SSEは、サーバーからクライアントへプッシュ型でデータを送信するための仕組みです。MCPにおいては、サーバー側で発生したイベントやログ、長い処理の経過などを、クライアント（この場合はOpenShift Lightspeed）に対してリアルタイムに通知するために利用されます。今回の設定では enableSSE: true としています。kubernetes-mcp-server はSSEをサポートしており、これを有効にすることで、実行状況のリアルタイムなフィードバックなど、よりインタラクティブな体験が可能になります。
実際に利用したユースケース
設定が完了したので、実際にOpenShift Lightspeedのチャット画面から利用してみました。
「openshift-lightspeed namespaceにあるPodを一覧表示して。そのときに、Pod名とステータス、起動しているノードの3つを表示して 」
Podを出力するだけなら、正直 oc コマンドを直接うったほうが速いですが、そのデータの加工までするとなると、MCPサーバーを利用することで、より便利な体験が可能になります。 日頃から使っていないと、細かいオプション忘れちゃいますので。。。
openshift-lightspeed のPod一覧（名前 / ステータス / ノード）:
kubernetes-mcp-server-1-build / Completed / worker3.ocp.mosuke5.local
kubernetes-mcp-server-6dd44bd84c-glrd6 / Running / worker3.ocp.mosuke5.local
lightspeed-app-server-56bbbbf5f5-bth4v / Running / worker2.ocp.mosuke5.local
lightspeed-console-plugin-67df8f7675-fv8xh / Running / worker2.ocp.mosuke5.local
lightspeed-operator-controller-manager-5fb96b455-vxnwl / Running / worker1.ocp.mosuke5.local
lightspeed-postgres-server-6d59f9b488-79mb7 / Running / worker2.ocp.mosuke5.local
削除のユースケースとHuman in the loop
次のユースケースとして、リソースの削除をやってみます。 「openshift-lightspeed namespaceにあるLabelがapp=testのPodを削除して」 というプロンプトを利用します。
注意点として、先ほど付与した cluster-reader 権限では削除はできません。試す場合は、一時的に cluster-admin などの強い権限を付与する必要があります（権限を広く与えると怖いですが…）。
プロンプトに打ち込むと削除してくれたのですが、デフォルトだと削除に人間の確認がありませんでした。 AIエージェントに強い権限を与えている場合、これは非常に危険です。
そこで、事前に 「なにかリソースを削除したり変更する場合には必ず人に確認を求めてください」 と指示しておくと、次のように確認をしてくれるようになりました。
わたし）「openshift-lightspeed namespaceにあるLabelがapp=testのPodを削除して」
AI）
削除系は要確認のため、実行前に確認します。
対象Pod（1件、label app=test）:
test-676c79db58-qd62f / Running / worker3.ocp.mosuke5.local 所有者: ReplicaSet test-676c79db58（配下のため削除しても再作成される可能性あり）
どうしますか？
1. このPodを削除する
2. 先に Deployment test を replicas=0 にスケールダウンしてから Pod を削除する
3. 中止する
このように、危険な操作の前にワンクッション置く（Human in the loop）ことで、AIエージェントをより安全に利用できるようになります。
まとめ
OpenShift LightspeedにMCPサーバーを追加することで、標準の機能だけでは手が届かない操作や、独自のツールとの連携が可能になることがわかりました。
今回は kubernetes-mcp-server を使いましたが、他にも様々なMCPサーバーを組み合わせることで、運用の自動化や効率化がさらに進みそうです。
ぜひみなさんも試してみてください。
おまけ：この記事の執筆について
最後におまけですが、実はこの記事、Google DeepmindのAIエージェント「Antigravity」と、その裏側にある「Gemini 3 Pro」モデルを使って書いています。 文体についても、私の過去の記事を学習させることで、いつもの「もーすけらしさ」が出るように調整してもらいました。違和感ありましたでしょうか？（笑）
もちろん、記事内の検証作業やコマンドの実行結果の確認は、私自身の手でしっかりと行っていますのでご安心ください。 AIエージェントと共にブログを書く、そんな新しい体験もまた面白いですね。
