RHEL環境のAIによる自動管理、Red Hatがセットアップ手順を公開

Red Hatはこのほど、「Enable intelligent insights with Red Hat Satellite MCP Server」において、Red Hat Satelliteで管理されるRHEL（Red Hat Enterprise Linux）環境に対し、より高度な運用支援を実現する仕組みとして、Satellite向けモデルコンテキストプロトコル(MCP: Model Context Protocol)サーバの利用方法を紹介した。

この仕組みでは、モデルコンテキストプロトコル（MCP: Model Context Protocol）サーバを介して、大規模言語モデル（LLM）と運用データを連携。従来は人手に依存していた分析やトラブルシューティングを、AIが支援または自動化できるようになる。

MCPは、LLMと外部ツールやデータソースを接続するためのオープンプロトコルであり、AIアプリケーションの実用化を支える基盤技術として注目されている。Red HatはすでにSatellite向けMCPサーバを技術プレビューとして公開しており、今回その具体的な活用方法を示した形だ。

Enable intelligent insights with Red Hat Satellite MCP Server

RHEL管理にAIを導入、SatelliteとMCPで運用を高度化

Red Hat Satelliteは、RHELをはじめとするインフラ環境を一元管理するためのツールであり、複数のデータセンターにまたがる数千台規模のシステム管理にも対応する。

一方で、大規模環境ではログや構成情報が膨大になり、問題の特定や対応には高度な専門知識と時間が求められるという課題があった。

今回紹介された仕組みでは、Satelliteに蓄積されたデータをMCPサーバ経由でLLMと接続。これにより、自然言語での問い合わせや分析が可能となり、運用担当者はAIの支援を受けながら効率的に管理業務を進められる。

Red Hatは、Satellite、MCPサーバ、LLMの3つを組み合わせることで、従来の運用モデルを拡張し、より高度な自動化を実現できるとしている。

Goose CLIとOllamaで構築、MCPサーバ導入手順

今回Red Hatはセットアップの一例として、Goose CLI(チャットクライアント)とOllama(モデル管理ツール)を利用した手順を解説している。導入にはSatellite 6.18が必要であり、事前にインストールしておく必要がある。

Satelliteのインストールガイド：第2章 Red Hat Satellite のインストール | インストールガイド | Red Hat Satellite | 6.0 | Red Hat Documentation

利用するLLMは好みに合わせて選択可能。今回の解説では、OpenAIが公開したオープンモデルの「gpt-oss-120b」を利用し、OpenAI o4-miniと同等のAI支援を受けられる環境を構築している。なお、LLMを動作させるには十分な空きメモリが必要になる。gpt-oss-120bの場合は、GPUと主記憶メモリの合計で、64GB以上の空きが必要とされる。