Skip to main content
Glama
ag2-mcp-servers

Cloud Datastore API MCP Server

MCP-сервер

Этот проект представляет собой сервер MCP (Multi-Agent Conversation Protocol) для указанного URL-адреса OpenAPI - https://api.apis.guru/v2/specs/googleapis.com/datastore/v1beta1/openapi.json , автоматически сгенерированный с помощью конструктора MCP AG2.

Предпосылки

  • Питон 3.9+

  • пип и уф

Related MCP server: Firebase Realtime Database API MCP Server

Установка

  1. Клонируйте репозиторий:

    git clone <repository-url>
    cd mcp-server
  2. Установка зависимостей: Скрипт .devcontainer/setup.sh управляет установкой зависимостей с помощью pip install -e ".[dev]" . Если вы не используете контейнер dev, вы можете запустить эту команду вручную.

    pip install -e ".[dev]"

    В качестве альтернативы вы можете использовать uv :

    uv pip install --editable ".[dev]"

Разработка

В этом проекте для линтинга и форматирования используется ruff , для статической проверки типов mypy и для тестирования pytest .

Линтинг и форматирование

Чтобы проверить наличие проблем с линтингом:

ruff check

Чтобы отформатировать код:

ruff format

Эти команды также доступны через скрипт scripts/lint.sh .

Статический анализ

Чтобы запустить статический анализ (mypy, bandit, semgrep):

./scripts/static-analysis.sh

Этот скрипт также настроен как pre-commit hook в .pre-commit-config.yaml .

Проведение тестов

Для запуска тестов с покрытием:

./scripts/test.sh

Это запустит pytest и сгенерирует отчет о покрытии. Для объединенного отчета и очистки вы можете использовать:

./scripts/test-cov.sh

Предварительные фиксации Хуков

Этот проект использует pre-commit hooks, определенные в .pre-commit-config.yaml . Чтобы установить hooks:

pre-commit install

Хуки будут запускаться автоматически перед каждым коммитом.

Запуск сервера

Сервер MCP можно запустить с помощью скрипта mcp_server/main.py . Он поддерживает различные транспортные режимы (например, stdio , sse ).

Для запуска сервера (например, в режиме stdio):

python mcp_server/main.py stdio

Сервер можно настроить с помощью переменных среды:

  • CONFIG_PATH : Путь к файлу конфигурации JSON (например, mcp_server/mcp_config.json ).

  • CONFIG : строка JSON, содержащая конфигурацию.

  • SECURITY : переменные среды для параметров безопасности (например, ключи API).

Подробную информацию о том, как они загружаются, см. в блоке if __name__ == "__main__": в mcp_server/main.py.

Файл tests/test_mcp_server.py демонстрирует, как запустить сервер и взаимодействовать с ним программным способом для тестирования.

Строительство и издательское дело

Этот проект использует Hatch для сборки и публикации. Чтобы собрать проект:

hatch build

Чтобы опубликовать проект:

hatch publish

Эти команды также доступны через скрипт scripts/publish.sh .

F
license - not found
Not graded
quality - not tested
D
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    An MCP Server that enables interaction with Google Cloud's Data Loss Prevention (DLP) API, allowing users to discover, classify, and protect sensitive data through natural language commands.
  • F
    license
    B
    quality
    D
    maintenance
    An MCP server that provides simple query capabilities for Google Cloud Datastore, allowing users to list kinds, retrieve entities, run basic queries with pagination, filter entities by equality, and count entities.
    5
    1
  • F
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    An MCP server that enables natural language interactions with Google's Dialogflow API, allowing users to create and manage conversational agents, intents, and entities through the Dialogflow v3beta1 API.

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • GibsonAI MCP server: manage your databases with natural language

  • MCP server for generating rough-draft project plans from natural-language prompts.

  • Cloud-hosted MCP server for durable AI memory

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/ag2-mcp-servers/cloud-datastore-api'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server