GCP MCP Protokoll-Diagnose

Dieses Projekt stellt Tools zur Diagnose von Google Cloud Platform (GCP)-Protokollen unter Verwendung des Model Context Protocol (MCP) und Google Gemini AI bereit.

Übersicht

• diagnose.py: Ein Skript, das Gemini AI verwendet, um über MCP-Tools abgerufene GCP-Protokolle zu analysieren. Es diagnostiziert Probleme, identifiziert Grundursachen und schlägt Lösungen vor.

• log_mcp_server.py: Ein MCP-Server, der Tools zum Abrufen von Protokollen aus GCP Cloud Logging bereitstellt.

Related MCP server: GCP MCP Server

Voraussetzungen

• Python 3.8+

• Google Cloud-Projekt mit entsprechenden Berechtigungen für Cloud Logging

• Gemini API-Schlüssel

Einrichtung

1. Klonen oder laden Sie die Projektdateien herunter.

2. Abhängigkeiten installieren:

   pip install -r requirements.txt

3. Umgebungsvariablen in einer .env-Datei einrichten:

   GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here

   Stellen Sie sicher, dass Ihre Google Cloud-Anmeldedaten konfiguriert sind (z. B. über gcloud auth application-default login).

4. Diagnose ausführen:

   python diagnose.py

Verwendung

Das Skript diagnose.py ist so konfiguriert, dass es die ERROR- und CRITICAL-Protokolle der letzten 2 Stunden aus Cloud Run abruft und eine Diagnose erstellt. Sie können die Abfrage im Skript ändern oder sie für andere Ressourcentypen erweitern.

Abhängigkeiten

• python-dotenv: Zum Laden von Umgebungsvariablen

• google-generativeai: Für die Interaktion mit Gemini AI

• fastmcp: Für MCP-Client- und Server-Funktionalität

• google-cloud-logging: Für den Zugriff auf GCP Cloud Logging

Lizenz

[Lizenzinformationen falls zutreffend hinzufügen]