mcp-google-agent-platform-docs

MCP-сервер, предоставляющий AI-агентам доступ к документации платформы Google AI.

Часть OpenGerwin MCP Servers

Что это такое?

Сервер MCP (Model Context Protocol), который предоставляет AI-агентам прямой доступ к документации платформы Google AI — как к актуальной Gemini Enterprise Agent Platform (GEAP), так и к устаревшей документации Vertex AI Generative AI.

Вместо того чтобы гадать о деталях API, ваш AI-ассистент может искать актуальную документацию в режиме реального времени.

Related MCP server: RAG Docs MCP Server

Возможности

• 🔍 Полнотекстовый поиск по более чем 3400 страницам документации

• 📄 Загрузка по запросу — страницы скачиваются и кэшируются по мере необходимости

• 🗂️ Двойной источник — актуальная документация GEAP + устаревшая Vertex AI

• ⚡ Умное кэширование — TTL 72 часа, использование устаревших данных при сетевых ошибках

• 🗺️ Автообнаружение — новые страницы находятся через сканирование карты сайта (еженедельно)

• 🧩 Plug & play — работает с Claude Desktop, Cursor, VS Code и любым MCP-клиентом

Быстрый старт

Установка

# Using pip
pip install mcp-google-agent-platform-docs

# Using uv (recommended)
uv pip install mcp-google-agent-platform-docs

Настройка Claude Desktop

Добавьте в ваш claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "google-agent-platform-docs": {
      "command": "mcp-google-agent-platform-docs"
    }
  }
}

Настройка Antigravity (Google)

Добавьте в ~/.gemini/antigravity/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "google-agent-platform-docs": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/mcp-google-agent-platform-docs",
        "run",
        "mcp-google-agent-platform-docs"
      ]
    }
  }
}

Настройка Cursor / VS Code

Добавьте в настройки MCP:

{
  "mcpServers": {
    "google-agent-platform-docs": {
      "command": "mcp-google-agent-platform-docs",
      "transport": "stdio"
    }
  }
}

Инструменты

search_docs

Поиск по документации по ключевым словам.

search_docs("Memory Bank setup", source="geap")
search_docs("function calling", source="vertex-ai")

get_doc

Получение полного содержимого конкретной страницы.

get_doc("scale/memory-bank/setup", source="geap")
get_doc("multimodal/function-calling", source="vertex-ai")

list_sections

Просмотр структуры документации.

list_sections(source="geap")

list_models

Краткий справочник по всем доступным AI-моделям (Gemini, Imagen, Veo, Claude и др.).

list_models()

Источники документации

Разделы GEAP

• Agent Studio — Визуальный конструктор агентов

• Agents → Build — Runtime, ADK, Agent Garden, RAG Engine

• Agents → Scale — Сессии, Банк памяти, Выполнение кода

• Agents → Govern — Политики, Agent Gateway, Model Armor

• Agents → Optimize — Наблюдаемость, Оценка, Оповещения о качестве

• Models — Gemini, Imagen, Veo, Lyria, Партнеры, Открытые модели

• Notebooks — Учебные пособия Jupyter

Конфигурация

Переменные окружения для настройки:

Разработка

# Clone
git clone https://github.com/OpenGerwin/mcp-google-agent-platform-docs.git
cd mcp-google-agent-platform-docs

# Install dependencies
uv sync

# Run server locally
uv run mcp-google-agent-platform-docs

# Test with MCP Inspector
uv run mcp dev src/mcp_google_agent_platform_docs/server.py

Архитектура

mcp-google-agent-platform-docs/
├── sources/                    # YAML source configurations
│   ├── geap.yaml               # GEAP (primary)
│   └── vertex-ai.yaml          # Vertex AI (legacy)
├── src/mcp_google_agent_platform_docs/
│   ├── server.py               # FastMCP server + 4 tools
│   ├── source.py               # Source model (YAML loader)
│   ├── fetcher.py              # HTML → Markdown converter
│   ├── cache.py                # TTL cache manager
│   ├── discovery.py            # Sitemap-based page discovery
│   ├── search.py               # TF-IDF search engine
│   └── config.py               # Global configuration
└── tests/

Лицензия

MIT — см. LICENSE.

Часть OpenGerwin MCP Servers