このプロジェクトは、AG2 のMCP ビルダーを使用して自動生成された、指定された OpenAPI URL (https://api.apis.guru/v2/specs/googleapis.com/mybusinessaccountmanagement/v1/openapi.json ) 用の MCP (マルチエージェント会話プロトコル) サーバーです。
Python 3.9以上
pipとuv
Related MCP server: Resource Settings MCP Server
リポジトリをクローンします。
git clone <repository-url>
cd mcp-server依存関係のインストール： .devcontainer/setup.shスクリプトはpip install -e ".[dev]"を使用して依存関係のインストールを処理します。dev コンテナを使用していない場合は、このコマンドを手動で実行できます。
pip install -e ".[dev]"あるいは、 uvを使用することもできます。
uv pip install --editable ".[dev]"このプロジェクトでは、リンティングとフォーマットにruffを使用し、静的型チェックにmypy使用し、テストにpytest使用します。
リンティングの問題を確認するには:
ruff checkコードをフォーマットするには:
ruff formatこれらのコマンドは、scripts/lint.shスクリプト経由でも利用できます。
静的分析を実行するには (mypy、bandit、semgrep):
./scripts/static-analysis.shこのスクリプトは、 .pre-commit-config.yamlでコミット前フックとしても構成されます。
カバレッジ付きテストを実行するには:
./scripts/test.shpytest が実行され、カバレッジレポートが生成されます。レポートとクリーンアップを組み合わせたものを作成するには、以下を使用します。
./scripts/test-cov.shこのプロジェクトでは、 .pre-commit-config.yamlで定義されたコミット前フックを使用します。フックをインストールするには、以下の手順に従います。
pre-commit installフックは各コミットの前に自動的に実行されます。
MCPサーバーは、mcp_server/main.pyスクリプトを使用して起動できます。様々なトランスポートモード（例： stdio 、 sse ）をサポートしています。
サーバーを起動するには（例：stdio モード）：
python mcp_server/main.py stdioサーバーは環境変数を使用して設定できます。
CONFIG_PATH : JSON 構成ファイルへのパス (例: mcp_server/mcp_config.json )。
CONFIG : 構成を含む JSON 文字列。
SECURITY : セキュリティ パラメータ (API キーなど) の環境変数。
これらがどのようにロードされるかの詳細については、 mcp_server/main.pyのif __name__ == "__main__":ブロックを参照してください。
tests/test_mcp_server.pyファイルは、テストのためにプログラムでサーバーを起動して操作する方法を示しています。
このプロジェクトは、ビルドと公開にHatchを使用しています。プロジェクトをビルドするには：
hatch buildプロジェクトを公開するには:
hatch publishこれらのコマンドは、scripts/publish.shスクリプト経由でも利用できます。
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.
