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Glama
ag2-mcp-servers

Google OAuth2 API Server

Servidor MCP

Este proyecto es un servidor MCP (Protocolo de conversación multiagente) para la URL OpenAPI dada: https://api.apis.guru/v2/specs/googleapis.com/oauth2/v2/openapi.json , generada automáticamente mediante el generador MCP de AG2.

Prerrequisitos

  • Python 3.9+

  • pip y uv

Related MCP server: MCP Authentication Demo

Instalación

  1. Clonar el repositorio:

    git clone <repository-url>
    cd mcp-server
  2. Instalar dependencias: El script .devcontainer/setup.sh gestiona la instalación de dependencias mediante pip install -e ".[dev]" . Si no utiliza el contenedor dev, puede ejecutar este comando manualmente.

    pip install -e ".[dev]"

    Alternativamente, puedes utilizar uv :

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

Desarrollo

Este proyecto utiliza ruff para control de linting y formateo, mypy para verificación de tipos estáticos y pytest para pruebas.

Pelusa y formato

Para comprobar si hay problemas de pelusa:

ruff check

Para formatear el código:

ruff format

Estos comandos también están disponibles a través del script scripts/lint.sh .

Análisis estático

Para ejecutar un análisis estático (mypy, bandit, semgrep):

./scripts/static-analysis.sh

Este script también se configura como un gancho previo a la confirmación en .pre-commit-config.yaml .

Ejecución de pruebas

Para ejecutar pruebas con cobertura:

./scripts/test.sh

Esto ejecutará pytest y generará un informe de cobertura. Para un informe y una limpieza combinados, puede usar:

./scripts/test-cov.sh

Ganchos de pre-confirmación

Este proyecto utiliza ganchos de pre-confirmación definidos en .pre-commit-config.yaml . Para instalar los ganchos:

pre-commit install

Los ganchos se ejecutarán automáticamente antes de cada confirmación.

Ejecución del servidor

El servidor MCP se puede iniciar mediante el script mcp_server/main.py . Admite diferentes modos de transporte (p. ej., stdio y sse ).

Para iniciar el servidor (por ejemplo, en modo stdio):

python mcp_server/main.py stdio

El servidor se puede configurar mediante variables de entorno:

  • CONFIG_PATH : Ruta a un archivo de configuración JSON (por ejemplo, mcp_server/mcp_config.json ).

  • CONFIG : Una cadena JSON que contiene la configuración.

  • SECURITY : Variables de entorno para parámetros de seguridad (por ejemplo, claves API).

Consulte el bloque if __name__ == "__main__": en mcp_server/main.py para obtener detalles sobre cómo se cargan.

El archivo tests/test_mcp_server.py demuestra cómo iniciar e interactuar con el servidor mediante programación para realizar pruebas.

Construcción y publicación

Este proyecto utiliza Hatch para compilar y publicar. Para compilar el proyecto:

hatch build

Para publicar el proyecto:

hatch publish

Estos comandos también están disponibles a través del script scripts/publish.sh .

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections. Dates show when Glama detected each change.

No tool schema history has been recorded yet.

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessSyncing

Resources

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Related MCP Connectors

  • MCP server connecting AI agents to 100+ apps (Gmail, Slack, Notion, GitHub) via one-click OAuth.

  • The Stytch MCP server is a reference implementation that demonstrates remote MCP server authentication and authorization using Stytch Connected Apps. It provides OAuth 2.1-compliant authorization (including PKCE), Dynamic Client Registration, and validates Stytch-issued access tokens to enable AI agents to securely interact with external services through permissioned access, supporting scopes like openid, email, profile, and manage:project_data.

  • MCP server for Argo RPG Platform — connects AI assistants to campaign data via OAuth2

  • The Google Compute Engine MCP server is a fully-managed Model Context Protocol server that provides tools to manage Google Compute Engine resources through AI agents. It enables capabilities including instance management (creating, starting, stopping, resetting, listing), disk management, handling instance templates and group managers, viewing machine and accelerator types, managing images, and accessing reservation and commitment information. The server operates as a zero-deployment, enterprise-grade endpoint at https://compute.googleapis.com/mcp with built-in IAM-based security.

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