Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh
ag2-mcp-servers

Resource Settings MCP Server

by ag2-mcp-servers
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
Python
Remote

MCPサーバー

このプロジェクトは、AG2 のMCP ビルダーを使用して自動生成された、指定された OpenAPI URL - https://api.apis.guru/v2/specs/googleapis.com/resourcesettings/v1/openapi.json用の MCP (Multi-Agent Conversation Protocol) サーバーです。

前提条件

  • Python 3.9以上

  • pipとuv

Related MCP server: Cloud Monitoring API Server

インストール

  1. リポジトリをクローンします。

    git clone <repository-url>
cd mcp-server

  2. 依存関係のインストール： .devcontainer/setup.shスクリプトはpip install -e ".[dev]"を使用して依存関係のインストールを処理します。dev コンテナを使用していない場合は、このコマンドを手動で実行できます。

    pip install -e ".[dev]"

    あるいは、 uvを使用することもできます。

    uv pip install --editable ".[dev]"

発達

このプロジェクトでは、リンティングとフォーマットにruffを使用し、静的型チェックにmypy使用し、テストにpytest使用します。

リンティングとフォーマット

リンティングの問題を確認するには:

ruff check

コードをフォーマットするには:

ruff format

これらのコマンドは、scripts/lint.shスクリプト経由でも利用できます。

静的分析

静的分析を実行するには (mypy、bandit、semgrep):

./scripts/static-analysis.sh

このスクリプトは、 .pre-commit-config.yamlでコミット前フックとしても構成されます。

テストの実行

カバレッジ付きテストを実行するには:

./scripts/test.sh

pytest が実行され、カバレッジレポートが生成されます。レポートとクリーンアップを組み合わせたものを作成するには、以下を使用します。

./scripts/test-cov.sh

コミット前フック

このプロジェクトでは、 .pre-commit-config.yamlで定義されたコミット前フックを使用します。フックをインストールするには、以下の手順に従います。

pre-commit install

フックは各コミットの前に自動的に実行されます。

サーバーの実行

MCPサーバーは、mcp_server/main.pyスクリプトを使用して起動できます。様々なトランスポートモード（例： stdio 、 sse ）をサポートしています。

サーバーを起動するには（例：stdio モード）：

python mcp_server/main.py stdio

サーバーは環境変数を使用して設定できます。

  • CONFIG_PATH : JSON 構成ファイルへのパス (例: mcp_server/mcp_config.json )。

  • CONFIG : 構成を含む JSON 文字列。

  • SECURITY : セキュリティ パラメータ (API キーなど) の環境変数。

これらがどのようにロードされるかの詳細については、 mcp_server/main.pyのif __name__ == "__main__":ブロックを参照してください。

tests/test_mcp_server.pyファイルは、テストのためにプログラムでサーバーを起動して操作する方法を示しています。

建築と出版

このプロジェクトは、ビルドと公開にHatchを使用しています。プロジェクトをビルドするには：

hatch build

プロジェクトを公開するには:

hatch publish

これらのコマンドは、scripts/publish.shスクリプト経由でも利用できます。

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

Resources

Related MCP Connectors

  • Google Compute EngineA
    com.googleapis.compute

    The Google Compute Engine MCP server is a fully-managed Model Context Protocol server that provides tools to manage Google Compute Engine resources through AI agents. It enables capabilities including instance management (creating, starting, stopping, resetting, listing), disk management, handling instance templates and group managers, viewing machine and accelerator types, managing images, and accessing reservation and commitment information. The server operates as a zero-deployment, enterprise-grade endpoint at https://compute.googleapis.com/mcp with built-in IAM-based security.

    Cloud PlatformsVirtualizationAgent Orchestration
    292
  • jumpcloud-genaiOAuth
    com.jumpcloud

    An MCP server that provides an API to LLMs to manage their JumpCloud resources.

    Cloud PlatformsSecurityDeveloper Tools
    2
  • Google GKEA
    com.googleapis.container

    The Google GKE MCP server is a managed Model Context Protocol server that provides AI applications with tools to manage Google Kubernetes Engine (GKE) clusters and Kubernetes resources. It exposes a structured, discoverable interface that allows AI agents to interact with GKE and Kubernetes APIs, enabling them to inspect cluster configurations, retrieve Kubernetes resource YAMLs, monitor operations like cluster upgrades, diagnose issues, and optimize costs—all without needing to parse text output or use complex kubectl commands.

    Cloud PlatformsVirtualizationObservability
    232
  • Google Big QueryA
    com.googleapis.bigquery

    The BigQuery remote MCP server is a fully managed service that uses the Model Context Protocol to connect AI applications and LLMs to BigQuery data sources. It provides secure, standardized tools for AI agents to list datasets and tables, retrieve schemas, generate and execute SQL queries through natural language, and analyze data—enabling direct access to enterprise analytics data without requiring manual SQL coding.

    DatabasesCloud PlatformsSearch
    83

Related MCP Servers