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GCP

GCP MCP服务器是一个标准化的AI助手接口，用于查询和管理Google云平台资源

云平台开发者工具 #云管理 #AI接口 #GCP工具 #自动化运维 .Python

2.5分

2025-04-28 09:55:13

概述

安装

内容详情

替代品

什么是Google Cloud Platform MCP服务器？

Google Cloud Platform MCP服务器是一个标准化接口，允许AI助手通过Model Context Protocol（MCP）与Google Cloud服务进行交互。它支持查询、管理和优化您的GCP资源。

如何使用Google Cloud Platform MCP服务器？

您可以通过简单的命令启动服务器，并根据需要管理GCP资源，例如创建实例、监控日志等。

适用场景

适用于需要高效管理和优化Google Cloud资源的企业和个人开发者，尤其适合那些希望借助AI助手提升工作效率的用户。

主要功能

容器和包管理通过Artifact Registry管理容器镜像和其他软件包。

数据分析与查询利用BigQuery快速构建复杂的数据分析查询。

审计日志分析查看和分析Cloud Audit Logs以追踪操作记录。

CI/CD管道管理使用Cloud Build自动化构建、测试和部署流程。

虚拟机实例管理轻松创建、配置和管理Compute Engine实例。

性能监控实时监控云资源性能并设置警报通知。

无服务器部署快速部署和管理无服务器应用。

对象存储管理高效存储和检索大量数据。

优势与局限性

优势

简化复杂的GCP操作流程

支持多种主流GCP服务集成

通过AI助手实现智能化资源管理

局限性

需要适当的GCP权限配置

可能对网络环境有一定依赖

如何使用

安装MCP服务器克隆代码仓库并安装所需依赖。

配置环境变量设置必要的环境变量如GCP_PROJECT_ID和GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS。

启动服务器运行主脚本以启动MCP服务器。

使用案例

查询所有Compute Engine实例获取当前项目的Compute Engine实例状态。

部署新的Cloud Run服务使用MCP服务器部署一个简单的Hello World服务。

常见问题

如何确保安全地使用MCP服务器？建议使用服务账户密钥文件，并限制其访问范围。

是否支持其他GCP服务？目前支持多个核心服务，更多服务将持续添加。

相关资源

官方文档了解Google Cloud的各项服务。

GitHub仓库访问开源代码仓库。

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这不是准备好的 MCP 服务器

GCP MCP 服务器

一个全面的模型上下文协议 (MCP) 服务器实现，专为谷歌云平台 (GCP) 服务设计，使 AI 助手能够通过标准化接口交互和管理 GCP 资源。

概述

GCP MCP 服务器赋予 AI 助手以下能力：

查询 GCP 资源
管理 GCP 资源
操作 GCP 资源

支持的服务包括：

Artifact Registry: 资产注册表
BigQuery: 大查询
Build: 构建
Cloud Functions: 云函数
Compute: 计算
Logging: 日志记录
Monitoring: 监控
Run: 运行
Storage: 存储

架构

项目的架构由以下部分组成：

核心功能: 包括日志记录、异常处理和配置管理。
服务模块: 每个 GCP 服务对应独立的模块。
客户端实例管理: 负责创建和销毁 GCP 客户端实例。

入门指南

先决条件

安装 Python 和 pip
下载并安装 Google Cloud SDK

安装步骤

克隆仓库：

git clone https://github.com/yourusername/gcp-mcp-server.git
cd gcp-mcp-server

安装依赖项：
```
pip install -r requirements.txt
```

环境配置

将以下内容添加到 config.json 文件中：

{
  "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "path/to/service-account-key.json",
  "GCP_PROJECT_ID": "your-gcp-project-id",
  "GCP_LOCATION": "us-east1"
}

启动服务器

python main.py

Docker 部署

创建 Dockerfile：

FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["python", "main.py"]

构建并运行镜像：

docker build -t gcp-mcp-server .
docker run -it --rm -v $(pwd)/config.json:/app/config.json gcp-mcp-server

配置选项

可以在 config.json 中设置以下参数：

GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS: GCP 服务账号密钥路径
GCP_PROJECT_ID: GCP 项目 ID
GCP_LOCATION: GCP 区域，默认为 "us-east1"

开发新 GCP 服务

要开发新的 GCP 服务模块，请参考 services/ 目录中的现有实现，并遵循以下步骤：

创建新服务模块
实现接口方法
注册服务提供者
更新文档和示例

安全注意事项

凭据管理: 使用环境变量或加密存储来管理 GCP 凭据。
访问控制: 限制对 MCP 服务器的访问，防止未授权操作。
审计日志: 记录所有 API 调用，便于后续审核。

贡献指南

Fork 仓库
创建功能分支
提交更改
Push 到远程仓库
提交 Pull Request

许可证

本项目遵循 MIT 许可证。请查看 LICENSE 文件以获取详细信息。

致谢

感谢以下团队和项目的贡献：

谷歌云平台团队，提供了丰富的 API。
模型上下文协议团队，制定了标准化交互方式。

使用说明

使用本服务器的步骤如下：

将 GCP 服务账号密钥文件命名为 service-account.json 并放置在当前目录。
安装 MCP 包：
```
pip install "mcp[cli]"
```
安装所需的 GCP 包：
```
pip install google-cloud-run
```
启动服务器：
```
mcp dev gcp_cloudrun_server.py
```

或者在 Claude Desktop 中安装：

mcp install gcp_cloudrun_server.py --name "GCP Cloud Run Manager"

MCP 服务器配置

将以下配置添加到您的 MCP 配置文件中，以启用 GCP 云工具：

"mcpServers": {
  "GCP 云工具": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "run",
      "--with",
      "google-cloud-artifact-registry>=1.10.0",
      "--with",
      "google-cloud-bigquery>=3.27.0",
      "--with",
      "google-cloud-build>=1.6.0",
      "--with",
      "google-cloud-functions>=2.24.0",
      "--with",
      "google-cloud-storage>=1.38.0"
    ]
  }
}

感谢使用 GCP MCP 服务器！如需帮助或反馈，请联系维护团队。

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