Este no es un servidor MCP listo
Servidor MCP de GCP
Una implementación integral del servidor del Protocolo de contexto de modelo (MCP) para los servicios de Google Cloud Platform (GCP), que permite a los asistentes de IA interactuar con los recursos de GCP y administrarlos a través de una interfaz estandarizada.
Descripción general
El servidor MCP de GCP proporciona a los asistentes de IA capacidades para:
Consultar recursos de GCP : obtener información sobre su infraestructura en la nube
Administrar recursos en la nube : crear, configurar y administrar servicios de GCP
Recibir asistencia : obtenga ayuda guiada por IA con las configuraciones y las mejores prácticas de GCP
La implementación sigue la especificación MCP para permitir que los sistemas de IA interactúen con los servicios de GCP de manera segura y controlada.
Servicios de GCP compatibles
Esta implementación incluye soporte para los siguientes servicios de GCP:
Registro de artefactos : gestión de contenedores y paquetes
BigQuery : almacenamiento y análisis de datos
Registros de auditoría en la nube : registro y análisis de registros de auditoría
Cloud Build : gestión de canalizaciones de CI/CD
Cloud Compute Engine : instancias de máquinas virtuales
Monitoreo de la nube : métricas, alertas y paneles
Cloud Run : Implementaciones de contenedores sin servidor
Almacenamiento en la nube : gestión del almacenamiento de objetos
Arquitectura
El proyecto se estructura de la siguiente manera:
Componentes clave:
Módulos de servicio : cada servicio de GCP tiene su propio módulo con recursos, herramientas y avisos.
Instancias de cliente : gestión centralizada de clientes para autenticación y acceso a recursos
Componentes principales : funcionalidad básica para la implementación del servidor MCP
Empezando
Prerrequisitos
Python 3.10+
Proyecto de GCP con API habilitadas para los servicios que desea utilizar
Credenciales de GCP autenticadas (se recomiendan las credenciales predeterminadas de la aplicación)
Instalación
Clonar el repositorio:
git clone https://github.com/yourusername/gcp-mcp-server.git cd gcp-mcp-serverConfigurar un entorno virtual:
python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activateInstalar dependencias:
pip install -r requirements.txtConfigure sus credenciales de GCP:
# Using gcloud gcloud auth application-default login # Or set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/service-account-key.json"Configurar variables de entorno:
cp .env.example .env # Edit .env with your configuration
Ejecución del servidor
Inicie el servidor MCP:
Para desarrollo y pruebas:
Implementación de Docker
Construir y ejecutar con Docker:
Configuración
El servidor se puede configurar a través de variables de entorno o un archivo de configuración:
Variable de entorno | Descripción | Por defecto |
| ID de proyecto de GCP predeterminado | Ninguno (obligatorio) |
| Región/zona predeterminada |
|
| Puerto del servidor |
|
| Nivel de registro |
|
Consulte .env.example
para obtener una lista completa de las opciones de configuración.
Desarrollo
Agregar un nuevo servicio de GCP
Crea un nuevo archivo en el directorio
services/
Implementar el servicio siguiendo el patrón de los servicios existentes
Registrar el servicio en
main.py
Consulte el archivo README de servicios para obtener una guía de implementación detallada.
Consideraciones de seguridad
El servidor utiliza las credenciales predeterminadas de la aplicación para la autenticación
La autorización está determinada por los permisos de la identidad autenticada.
No hay credenciales codificadas en las implementaciones del servicio
Considere ejecutar con una cuenta de servicio con los permisos adecuados
Contribuyendo
¡Agradecemos sus contribuciones! No dude en enviar una solicitud de incorporación de cambios.
Bifurcar el repositorio
Crea tu rama de funciones (
git checkout -b feature/amazing-feature
)Confirme sus cambios (
git commit -m 'Add some amazing feature'
)Empujar a la rama (
git push origin feature/amazing-feature
)Abrir una solicitud de extracción
Licencia
Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.
Expresiones de gratitud
El equipo de Google Cloud Platform por sus API integrales
Protocolo de contexto modelo para proporcionar una forma estandarizada para que la IA interactúe con los servicios
Usando el servidor
Para utilizar este servidor:
Coloque el archivo de clave de su cuenta de servicio de GCP como
service-account.json
en el mismo directorioInstale el paquete MCP:
pip install "mcp[cli]"
Instale el paquete GCP requerido:
pip install google-cloud-run
Ejecutar:
mcp dev gcp_cloudrun_server.py
O instálalo en Claude Desktop:
Configuración del servidor MCP
Se puede agregar la siguiente configuración a su archivo de configuración para GCP Cloud Tools:
Detalles de configuración
Esta configuración configura un servidor MCP para las herramientas de Google Cloud Platform con lo siguiente:
Comando : utiliza el administrador de paquetes
uv
para ejecutar el servidorDependencias : incluye varias bibliotecas de Google Cloud (Artifact Registry, BigQuery, Cloud Build, etc.)
Variables de entorno :
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS
: Ruta a las credenciales de su cuenta de servicio de GCPGCP_PROJECT_ID
: Su ID de proyecto de Google CloudGCP_LOCATION
: Región de GCP (us-east1)
Uso
Agregue esta configuración a su archivo de configuración de MCP para habilitar la funcionalidad de GCP Cloud Tools.
This server cannot be installed
remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
Permite que los asistentes de IA interactúen con los recursos de Google Cloud Platform y los administren, incluidos Compute Engine, Cloud Run, Storage, BigQuery y otros servicios de GCP a través de una interfaz MCP estandarizada.
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