이것은 Ready MCP 서버가 아닙니다.

GCP MCP 서버

Google Cloud Platform(GCP) 서비스를 위한 포괄적인 MCP(Model Context Protocol) 서버 구현으로, AI 어시스턴트가 표준화된 인터페이스를 통해 GCP 리소스와 상호 작용하고 이를 관리할 수 있도록 합니다.

개요

GCP MCP 서버는 AI 어시스턴트에게 다음과 같은 기능을 제공합니다.

GCP 리소스 쿼리 : 클라우드 인프라에 대한 정보 가져오기
클라우드 리소스 관리 : GCP 서비스 생성, 구성 및 관리
지원 받기 : GCP 구성 및 모범 사례에 대한 AI 가이드 도움말 받기

구현은 AI 시스템이 안전하고 통제된 방식으로 GCP 서비스와 상호 작용할 수 있도록 MCP 사양을 따릅니다.

지원되는 GCP 서비스

이 구현에는 다음 GCP 서비스에 대한 지원이 포함됩니다.

아티팩트 레지스트리 : 컨테이너 및 패키지 관리
BigQuery : 데이터 웨어하우징 및 분석
클라우드 감사 로그 : 로깅 및 감사 추적 분석
클라우드 빌드 : CI/CD 파이프라인 관리
Cloud Compute Engine : 가상 머신 인스턴스
클라우드 모니터링 : 메트릭, 알림 및 대시보드
Cloud Run : 서버리스 컨테이너 배포
클라우드 스토리지 : 객체 스토리지 관리

건축학

이 프로젝트는 다음과 같이 구성됩니다.

지엑스피1

주요 구성 요소:

서비스 모듈 : 각 GCP 서비스에는 리소스, 도구 및 프롬프트가 포함된 자체 모듈이 있습니다.
클라이언트 인스턴스 : 인증 및 리소스 액세스를 위한 중앙 집중식 클라이언트 관리
핵심 구성 요소 : MCP 서버 구현을 위한 기본 기능

시작하기

필수 조건

파이썬 3.10+
사용하려는 서비스에 대한 API가 활성화된 GCP 프로젝트
인증된 GCP 자격 증명(애플리케이션 기본 자격 증명 권장)

설치

저장소를 복제합니다.
git clone https://github.com/yourusername/gcp-mcp-server.git cd gcp-mcp-server
가상 환경 설정:
python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
종속성 설치:
pip install -r requirements.txt
GCP 자격 증명을 구성하세요.
# Using gcloud gcloud auth application-default login # Or set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/service-account-key.json"
환경 변수 설정:
cp .env.example .env # Edit .env with your configuration

서버 실행

MCP 서버를 시작합니다.

python main.py

개발 및 테스트를 위해:

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

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

도커 배포

Docker로 빌드하고 실행:

# 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

구성

서버는 환경 변수나 구성 파일을 통해 구성할 수 있습니다.

환경 변수	설명	기본
`GCP_PROJECT_ID`	기본 GCP 프로젝트 ID	없음(필수)
`GCP_DEFAULT_LOCATION`	기본 지역/존	`us-central1`
`MCP_SERVER_PORT`	서버 포트	`8080`
`LOG_LEVEL`	로깅 레벨	`INFO`

구성 옵션의 전체 목록은 .env.example 참조하세요.

개발

새로운 GCP 서비스 추가

services/ 디렉토리에 새 파일을 만듭니다.
기존 서비스의 패턴을 따라 서비스를 구현합니다.
main.py 에 서비스를 등록하세요

자세한 구현 지침은 서비스 README를 참조하세요.

보안 고려 사항

서버는 인증을 위해 애플리케이션 기본 자격 증명을 사용합니다.
권한은 인증된 신원의 권한에 따라 결정됩니다.
서비스 구현에는 자격 증명이 하드코딩되어 있지 않습니다.
적절한 권한이 있는 서비스 계정으로 실행하는 것을 고려하세요.

기여하다

기여를 환영합니다! 풀 리퀘스트를 제출해 주세요.

저장소를 포크하세요
기능 브랜치를 생성합니다( git checkout -b feature/amazing-feature )
변경 사항을 커밋하세요( git commit -m 'Add some amazing feature' )
브랜치에 푸시( git push origin feature/amazing-feature )
풀 리퀘스트 열기

특허

이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.

감사의 말

포괄적인 API를 제공하는 Google Cloud Platform 팀
AI가 서비스와 상호 작용할 수 있는 표준화된 방식을 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜

서버 사용

이 서버를 사용하려면:

GCP 서비스 계정 키 파일을 service-account.json 으로 같은 디렉토리에 넣으세요.
MCP 패키지를 설치하세요: pip install "mcp[cli]"
필요한 GCP 패키지를 설치하세요: pip install google-cloud-run
실행: mcp dev gcp_cloudrun_server.py

또는 Claude Desktop에 설치하세요:

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

MCP 서버 구성

다음 구성을 GCP Cloud Tools의 구성 파일에 추가할 수 있습니다.

"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"
    }
  }
}

구성 세부 정보

이 구성은 다음을 사용하여 Google Cloud Platform 도구에 대한 MCP 서버를 설정합니다.

명령 : uv 패키지 관리자를 사용하여 서버를 실행합니다.
종속성 : 다양한 Google Cloud 라이브러리(Artifact Registry, BigQuery, Cloud Build 등)가 포함됩니다.
환경 변수 :
- GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS : GCP 서비스 계정 사용자 인증 정보 경로
- GCP_PROJECT_ID : Google Cloud 프로젝트 ID
- GCP_LOCATION : GCP 지역(us-east1)

용법

GCP Cloud Tools 기능을 활성화하려면 이 구성을 MCP 구성 파일에 추가하세요.

GCP MCP Server

Integrations