Integrations
Provides tools for interacting with Google Datastream API, enabling management of streaming data pipelines between databases and Google Cloud services through the googleapis.com/datastream/v1 endpoint.
MCP-Server
Dieses Projekt ist ein MCP-Server (Multi-Agent Conversation Protocol) für die angegebene OpenAPI-URL – https://api.apis.guru/v2/specs/googleapis.com/datastream/v1/openapi.json , automatisch generiert mit dem MCP-Builder von AG2.
Voraussetzungen
- Python 3.9+
- Pip und UV
Installation
- Klonen Sie das Repository:Copy
- Abhängigkeiten installieren: Das Skript .devcontainer/setup.sh übernimmt die Installation von Abhängigkeiten mit
pip install -e ".[dev]"
. Wenn Sie den Dev-Container nicht verwenden, können Sie diesen Befehl manuell ausführen.Alternativ können SieCopyuv
verwenden:Copy
Entwicklung
Dieses Projekt verwendet ruff
zum Lint-Test und Formatieren, mypy
zur statischen Typprüfung und pytest
zum Testen.
Lintierung und Formatierung
So prüfen Sie, ob Probleme mit der Flusenbildung vorliegen:
So formatieren Sie den Code:
Diese Befehle sind auch über das Skript scripts/lint.sh verfügbar.
Statische Analyse
So führen Sie eine statische Analyse aus (mypy, bandit, semgrep):
Dieses Skript ist auch als Pre-Commit-Hook in .pre-commit-config.yaml konfiguriert.
Ausführen von Tests
So führen Sie Tests mit Abdeckung durch:
Dadurch wird pytest ausgeführt und ein Abdeckungsbericht generiert. Für einen kombinierten Bericht und eine Bereinigung können Sie Folgendes verwenden:
Pre-Commit-Hooks
Dieses Projekt verwendet Pre-Commit-Hooks, die in .pre-commit-config.yaml definiert sind. So installieren Sie die Hooks:
Die Hooks werden vor jedem Commit automatisch ausgeführt.
Ausführen des Servers
Der MCP-Server kann mit dem Skript mcp_server/main.py gestartet werden. Er unterstützt verschiedene Transportmodi (z. B. stdio
, sse
).
So starten Sie den Server (z. B. im Standardmodus):
Der Server kann mithilfe von Umgebungsvariablen konfiguriert werden:
CONFIG_PATH
: Pfad zu einer JSON-Konfigurationsdatei (z. B. mcp_server/mcp_config.json ).CONFIG
: Eine JSON-Zeichenfolge, die die Konfiguration enthält.SECURITY
: Umgebungsvariablen für Sicherheitsparameter (z. B. API-Schlüssel).
Weitere Informationen zum Laden finden Sie im Block if __name__ == "__main__":
in mcp_server/main.py .
Die Datei tests/test_mcp_server.py zeigt, wie Sie den Server zum Testen programmgesteuert starten und mit ihm interagieren.
Erstellen und Veröffentlichen
Dieses Projekt verwendet Hatch zum Erstellen und Veröffentlichen. So erstellen Sie das Projekt:
So veröffentlichen Sie das Projekt:
Diese Befehle sind auch über das Skript scripts/publish.sh verfügbar.
This server cannot be installed
Ein Multi-Agent Conversation Protocol-Server, der die Interaktion mit der Google Cloud Datastream API ermöglicht, um Datenreplikationsdienste zwischen verschiedenen Quell- und Zielsystemen über Befehle in natürlicher Sprache zu verwalten.
Related MCP Servers
- AsecurityAlicenseAqualityA Model Context Protocol server that enables AI assistants like Claude to interact with Google Cloud Platform environments through natural language, allowing users to query and manage GCP resources during conversations.Last updated -910262TypeScriptMIT License
- -securityFlicense-qualityA Model Context Protocol server that connects to Google Cloud services, allowing users to query logs, interact with Spanner databases, and analyze Cloud Monitoring metrics through natural language interaction.Last updated -162TypeScript
- -securityAlicense-qualityA Machine Conversation Protocol server that enables AI assistants to manage Google Contacts and search Google Workspace directories, providing tools for listing, creating, updating, and deleting contacts within your Google account.Last updated -PythonMIT License
- AsecurityAlicenseAqualityA Model Context Protocol server that enables AI agents to interact with Google Workspace services including Drive, Docs, and Sheets through natural language commands.Last updated -8PythonMIT License