AIを活用してCloudifyのデプロイ失敗をトラブルシューティングする方法

AIが特定の実行履歴とノードの状態を取得し、ワークフローのどのステップでエラーが発生したかを分析します。ログを一つずつ手動で確認する必要はありません。AIが停止した正確なノードを特定し、失敗した箇所を明確に示します。

1. 01

   デプロイの特定

   AIが指示された特定のデプロイメントを探し出し、調査に必要なコンテキストを取得します。

   get_deployment
2. 02

   ノード状態の確認

   環境内のすべてのノードをスキャンし、アクティブなものや停止しているものを判別します。

   list_nodes
3. 03

   実行履歴の確認

   直近の実行履歴を取得し、失敗に至るまでの一連のイベントの流れを分析します。

   list_executions
4. 04

   失敗原因の要約

   ノードの状態と実行ログを組み合わせ、何が起きたのかを一つのレポートとしてまとめます。

   get_deploymentlist_executions

Cloudify Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_YIdeRn0hAqBloQdQ3tH0JMinN2MrEDBkMrsxMQwv/mcpコピー

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
3. 3Click Add and start a new chat — Cloudify capabilities are ready to use.

設定 · claude_desktop_config.jsonコピー

{
  "mcpServers": {
    "cloudify-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_YIdeRn0hAqBloQdQ3tH0JMinN2MrEDBkMrsxMQwv/mcp"
    }
  }
}

• Claude
• ChatGPT
• Cursor
• VS Code
• Windsurf
• Claude Code
• JetBrains
• Cline

リンクをクリックして接続するだけです。認証情報は暗号化されて保持されるため、すぐにCloudifyのワークフローについてAIに質問を開始できます。

• 01

  AIは失敗したデプロイを自動で修正できますか？

  いいえ。AIはノードの状態や実行履歴を読み取り、何が起きたかを伝えることのみが可能です。実際の修正作業はユーザー自身が行う必要があります。

• 02

  AIはデプロイを削除できますか？

  いいえ。このMCPには情報のリスト取得や取得を行うツールのみが含まれています。Cloudifyのリソースを削除したり変更したりすることはできません。

• 03

  AIはCloudifyのすべてのデータにアクセスできますか？

  AIがアクセスできるのは、ノードリストやデプロイ詳細など、提供された特定のツールを通じて取得可能なデータのみです。

• 04

  AIはどのデプロイを調査すべきか、どうやって判断しますか？

  プロンプトの中で、ユーザーが特定のデプロイ名やIDをAIに伝えることで、AIはその情報を手がかりに調査対象を特定します。

• 05

  どのAIクライアントでも利用できますか？

  はい。Vinkius経由で接続すれば、Claude、Cursor、Windsurfなど、MCPに対応しているあらゆるクライアントで使用可能です。

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