Integrations
Supports environment variable configuration through .env files for setting up GCP project details, locations, server ports, and other configuration parameters.
Provides tools for querying and managing GCP resources including Artifact Registry, BigQuery, Cloud Audit Logs, Cloud Build, Compute Engine, Cloud Monitoring, Cloud Run, and Cloud Storage, enabling operations like container management, data warehousing, logging analysis, CI/CD pipeline management, VM provisioning, metrics monitoring, and serverless deployments.
これは準備完了のMCPサーバーではありません
GCP MCP サーバー
Google Cloud Platform (GCP) サービス向けの包括的な Model Context Protocol (MCP) サーバー実装。これにより、AI アシスタントは標準化されたインターフェースを通じて GCP リソースと対話し、管理できるようになります。
概要
GCP MCP サーバーは、AI アシスタントに次の機能を提供します。
- GCP リソースのクエリ: クラウド インフラストラクチャに関する情報を取得します
- クラウド リソースの管理: GCP サービスの作成、構成、管理
- サポートを受ける: GCP の構成とベスト プラクティスに関する AI ガイド付きのサポートを受ける
この実装は MCP 仕様に準拠しており、AI システムが安全かつ制御された方法で GCP サービスと対話できるようにします。
サポートされている GCP サービス
この実装には、次の GCP サービスのサポートが含まれます。
- Artifact Registry : コンテナとパッケージの管理
- BigQuery : データウェアハウスと分析
- クラウド監査ログ: ログ記録と監査証跡の分析
- Cloud Build : CI/CD パイプライン管理
- Cloud Compute Engine : 仮想マシンインスタンス
- クラウド モニタリング: メトリクス、アラート、ダッシュボード
- Cloud Run : サーバーレスコンテナのデプロイメント
- クラウドストレージ:オブジェクトストレージ管理
建築
プロジェクトは次のように構成されています。
主なコンポーネント:
- サービスモジュール: 各 GCP サービスには、リソース、ツール、プロンプトを含む独自のモジュールがあります。
- クライアントインスタンス: 認証とリソースアクセスのための集中クライアント管理
- コアコンポーネント: MCP サーバー実装の基本機能
はじめる
前提条件
- Python 3.10以上
- 使用したいサービス用の API が有効になっている GCP プロジェクト
- 認証済みの GCP 認証情報(アプリケーションのデフォルト認証情報を推奨)
インストール
- リポジトリをクローンします。Copy
- 仮想環境をセットアップします。Copy
- 依存関係をインストールします:Copy
- GCP 資格情報を設定します。Copy
- 環境変数を設定します。Copy
サーバーの実行
MCP サーバーを起動します。
開発とテストの場合:
Docker デプロイメント
Docker でビルドして実行します。
構成
サーバーは環境変数または構成ファイルを通じて構成できます。
環境変数 | 説明 | デフォルト |
---|---|---|
GCP_PROJECT_ID | デフォルトの GCP プロジェクト ID | なし(必須) |
GCP_DEFAULT_LOCATION | デフォルトの地域/ゾーン | us-central1 |
MCP_SERVER_PORT | サーバーポート | 8080 |
LOG_LEVEL | ログレベル | INFO |
設定オプションの完全なリストについては、 .env.example
参照してください。
発達
新しい GCP サービスの追加
services/
ディレクトリに新しいファイルを作成する- 既存のサービスのパターンに従ってサービスを実装する
main.py
でサービスを登録する
詳細な実装ガイダンスについては、サービスの README を参照してください。
セキュリティに関する考慮事項
- サーバーは認証にアプリケーションのデフォルト認証情報を使用します
- 承認は認証されたIDの権限によって決定されます
- サービス実装に資格情報がハードコードされていない
- 適切な権限を持つサービス アカウントで実行することを検討してください
貢献
貢献を歓迎します!お気軽にプルリクエストを送信してください。
- リポジトリをフォークする
- 機能ブランチを作成します(
git checkout -b feature/amazing-feature
) - 変更をコミットします (
git commit -m 'Add some amazing feature'
) - ブランチにプッシュする (
git push origin feature/amazing-feature
) - プルリクエストを開く
ライセンス
このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。
謝辞
- 包括的なAPIを提供するGoogle Cloud Platformチーム
- AIがサービスと対話するための標準化された方法を提供するモデルコンテキストプロトコル
サーバーの使用
このサーバーを使用するには:
- GCPサービスアカウントキーファイルを
service-account.json
として同じディレクトリに配置します。 - MCP パッケージをインストールします:
pip install "mcp[cli]"
- 必要な GCP パッケージをインストールします:
pip install google-cloud-run
- 実行:
mcp dev gcp_cloudrun_server.py
または、Claude Desktop にインストールします。
MCP サーバーの構成
GCP Cloud Tools の構成ファイルに次の構成を追加できます。
構成の詳細
この構成では、次の内容で Google Cloud Platform ツール用の MCP サーバーをセットアップします。
- コマンド:
uv
パッケージ マネージャーを使用してサーバーを実行します - 依存関係: さまざまな Google Cloud ライブラリ (Artifact Registry、BigQuery、Cloud Build など) が含まれます
- 環境変数:
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS
: GCP サービス アカウントの認証情報へのパスGCP_PROJECT_ID
: Google Cloud プロジェクト IDGCP_LOCATION
: GCPリージョン(us-east1)
使用法
GCP Cloud Tools 機能を有効にするには、この構成を MCP 構成ファイルに追加します。
This server cannot be installed
AI アシスタントが、標準化された MCP インターフェースを通じて、Compute Engine、Cloud Run、Storage、BigQuery、その他の GCP サービスなどの Google Cloud Platform リソースと対話し、管理できるようにします。