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:

gcp-mcp-server/
├── core/            # Core MCP server functionality auth context logging_handler security 
├── prompts/         # AI assistant prompts for GCP operations
├── services/        # GCP service implementations
│   ├── README.md    # Service implementation details
│   └── ...          # Individual service modules
├── main.py          # Main server entry point
└── ...

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-server
Configurar un entorno virtual:
python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
Instalar dependencias:
pip install -r requirements.txt
Configure 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:

python main.py

Para desarrollo y pruebas:

# Development mode with auto-reload
python main.py --dev

# Run with specific configuration
python main.py --config config.yaml

Implementación de Docker

Construir y ejecutar con Docker:

# Build the image
docker build -t gcp-mcp-server .

# Run the container
docker run -p 8080:8080 -v ~/.config/gcloud:/root/.config/gcloud gcp-mcp-server

Configuración

El servidor se puede configurar a través de variables de entorno o un archivo de configuración:

Variable de entorno	Descripción	Por defecto
`GCP_PROJECT_ID`	ID de proyecto de GCP predeterminado	Ninguno (obligatorio)
`GCP_DEFAULT_LOCATION`	Región/zona predeterminada	`us-central1`
`MCP_SERVER_PORT`	Puerto del servidor	`8080`
`LOG_LEVEL`	Nivel de registro	`INFO`

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 directorio
Instale 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:

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

Configuración del servidor MCP

Se puede agregar la siguiente configuración a su archivo de configuración para GCP Cloud Tools:

"mcpServers": {
  "GCP Cloud Tools": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "run",
      "--with",
      "google-cloud-artifact-registry>=1.10.0",
      "--with",
      "google-cloud-bigquery>=3.27.0",
      "--with",
      "google-cloud-build>=3.0.0",
      "--with",
      "google-cloud-compute>=1.0.0",
      "--with",
      "google-cloud-logging>=3.5.0",
      "--with",
      "google-cloud-monitoring>=2.0.0",
      "--with",
      "google-cloud-run>=0.9.0",
      "--with",
      "google-cloud-storage>=2.10.0",
      "--with",
      "mcp[cli]",
      "--with",
      "python-dotenv>=1.0.0",
      "mcp",
      "run",
      "C:\\Users\\enes_\\Desktop\\mcp-repo-final\\gcp-mcp\\src\\gcp-mcp-server\\main.py"
    ],
    "env": {
      "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "C:/Users/enes_/Desktop/mcp-repo-final/gcp-mcp/service-account.json",
      "GCP_PROJECT_ID": "gcp-mcp-cloud-project",
      "GCP_LOCATION": "us-east1"
    }
  }
}

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 servidor
Dependencias : 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 GCP
- GCP_PROJECT_ID : Su ID de proyecto de Google Cloud
- GCP_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.

GCP MCP Server

Integrations