Este proyecto es un servidor MCP (Protocolo de conversación multiagente) para la URL OpenAPI dada:https://api.apis.guru/v2/specs/googleapis.com/mybusinessaccountmanagement/v1/openapi.json , generada automáticamente mediante el generador MCP de AG2.
Python 3.9+
pip y uv
Related MCP server: Resource Settings MCP Server
Clonar el repositorio:
git clone <repository-url>
cd mcp-serverInstalar 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]"Este proyecto utiliza ruff para control de linting y formateo, mypy para verificación de tipos estáticos y pytest para pruebas.
Para comprobar si hay problemas de pelusa:
ruff checkPara formatear el código:
ruff formatEstos comandos también están disponibles a través del script scripts/lint.sh .
Para ejecutar un análisis estático (mypy, bandit, semgrep):
./scripts/static-analysis.shEste script también se configura como un gancho previo a la confirmación en .pre-commit-config.yaml .
Para ejecutar pruebas con cobertura:
./scripts/test.shEsto ejecutará pytest y generará un informe de cobertura. Para un informe y una limpieza combinados, puede usar:
./scripts/test-cov.shEste proyecto utiliza ganchos de pre-confirmación definidos en .pre-commit-config.yaml . Para instalar los ganchos:
pre-commit installLos ganchos se ejecutarán automáticamente antes de cada confirmación.
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 stdioEl 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.
Este proyecto utiliza Hatch para compilar y publicar. Para compilar el proyecto:
hatch buildPara publicar el proyecto:
hatch publishEstos comandos también están disponibles a través del script scripts/publish.sh .
This server cannot be deployed
Google Ads MCP server — manage campaigns, keywords, and metrics.
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.
An MCP server that provides an API to LLMs to manage their JumpCloud resources.
The Google GKE MCP server is a managed Model Context Protocol server that provides AI applications with tools to manage Google Kubernetes Engine (GKE) clusters and Kubernetes resources. It exposes a structured, discoverable interface that allows AI agents to interact with GKE and Kubernetes APIs, enabling them to inspect cluster configurations, retrieve Kubernetes resource YAMLs, monitor operations like cluster upgrades, diagnose issues, and optimize costs—all without needing to parse text output or use complex kubectl commands.
