Traffic Director 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/trafficdirector/v2/openapi.json , автоматически сгенерированный с помощью конструктора MCP AG2.
Предпосылки
Питон 3.9+
пип и уф
Related MCP server: Cloud Monitoring API Server
Установка
Клонируйте репозиторий:
git clone <repository-url> cd mcp-serverУстановка 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 используется ruff для линтинга и форматирования, mypy для статической проверки типов и pytest для тестирования.
Линтинг и форматирование
Чтобы проверить наличие проблем с линтингом:
ruff checkЧтобы отформатировать код:
ruff formatЭти команды также доступны через скрипт scripts/lint.sh .
Статический анализ
Чтобы запустить статический анализ (mypy, bandit, semgrep):
./scripts/static-analysis.shЭтот скрипт также настроен как pre-commit hook в .pre-commit-config.yaml .
Проведение тестов
Для запуска тестов с покрытием:
./scripts/test.shЭто запустит pytest и сгенерирует отчет о покрытии. Для объединенного отчета и очистки вы можете использовать:
./scripts/test-cov.shПредварительные фиксации Хуков
Этот проект использует pre-commit hooks, определенные в .pre-commit-config.yaml . Чтобы установить hooks:
pre-commit installХуки 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 stdioСервер 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 buildЧтобы опубликовать проект:
hatch publishЭти команды также доступны через скрипт scripts/publish.sh .
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Connectors
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.
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.
The Google Maps MCP server is a fully-managed server provided by the Maps Grounding Lite API that connects AI applications to Google Maps Platform services. It provides three main tools for building LLM applications: searching for places, looking up weather information, and computing routes with details like distance and travel time. The server acts as a proxy that translates Google Maps data into a format that AI applications can understand, enabling agents to accurately answer real-world location and travel queries.
The BigQuery remote MCP server is a fully managed service that uses the Model Context Protocol to connect AI applications and LLMs to BigQuery data sources. It provides secure, standardized tools for AI agents to list datasets and tables, retrieve schemas, generate and execute SQL queries through natural language, and analyze data—enabling direct access to enterprise analytics data without requiring manual SQL coding.
Related MCP Servers
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceAn MCP server that enables interaction with Google Cloud Game Services API, allowing users to manage game server deployments, realms, and configurations through natural language.1
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceAn MCP server that provides access to Google Cloud Monitoring API, enabling interaction with cloud resources monitoring data through natural language commands.
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceAn MCP Server that enables interaction with Google's Public Certificate Authority API for managing publicly trusted TLS certificates via natural language.
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceAn MCP Server that provides a natural language interface to Google Cloud Resource Settings API, enabling users to view and manage settings for Google Cloud resources through conversation.
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
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/traffic-director-api'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server