Vertex Ai MCP Server

该项目是一个基于Google Cloud Vertex AI Gemini模型的MCP服务器,提供丰富的工具集用于代码辅助和通用问答,支持网络搜索增强回答、文档解释生成、文件系统操作等功能。
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什么是Vertex AI MCP服务器?

Vertex AI MCP服务器是一个强大的工具集,通过集成Google Cloud的Vertex AI Gemini模型,提供全面的编码辅助和自然语言处理能力。它支持多种功能,如Web搜索增强问答、直接知识查询以及文件系统操作。

如何使用Vertex AI MCP服务器?

只需简单配置环境变量并运行服务器,即可开始使用。服务器支持多种工具,包括问答、代码生成和文件管理等功能。

适用场景

适用于开发者、研究人员和技术爱好者,可用于代码编写、项目规划、知识查询和文件管理等任务。

主要功能

Web搜索增强问答通过结合Google搜索结果,提供更准确的自然语言查询答案。
直接知识查询利用Gemini模型的内部知识库直接回答用户问题。
代码片段生成从官方文档中提取权威代码片段或简洁答案。
文件系统操作支持文件读取、写入、编辑和目录管理等功能。
综合AI+文件操作结合AI工具和文件系统操作,实现更高效的开发流程。

优势与局限性

优势
强大的AI模型支持,适用于多种应用场景。
丰富的工具集,涵盖问答、代码生成和文件管理。
支持Web搜索增强,提高查询准确性。
灵活的配置选项,可根据需求调整参数。
局限性
需要Google Cloud项目和适当的API权限。
部分高级功能可能需要额外费用。
对网络环境有一定依赖性。

如何使用

安装依赖
确保已安装Node.js和Bun,然后运行`bun install`安装项目依赖。
配置环境变量
创建`.env`文件并设置必要的环境变量,例如Google Cloud项目ID和API密钥。
构建服务器
运行`bun run build`编译TypeScript代码。
启动服务器
运行`bun run start`启动MCP服务器。

使用案例

案例1:生成项目指南根据指定技术栈生成详细的项目指南。
案例2:获取代码片段从官方文档中提取权威代码片段。

常见问题

如何安装Vertex AI MCP服务器?
是否支持多个模型?
需要付费吗?

相关资源

GitHub仓库
源代码和文档
Google Cloud Vertex AI
了解Vertex AI更多信息
Vertex AI MCP服务器演示
在线演示
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。
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