Diagnóstico de registros de GCP MCP

Este proyecto proporciona herramientas para diagnosticar registros de Google Cloud Platform (GCP) utilizando el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) y Google Gemini AI.

Descripción general

• diagnose.py: Un script que utiliza Gemini AI para analizar registros de GCP obtenidos a través de herramientas MCP. Diagnostica problemas, identifica causas raíz y sugiere soluciones.

• log_mcp_server.py: Un servidor MCP que expone herramientas para obtener registros de GCP Cloud Logging.

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Requisitos previos

• Python 3.8+

• Proyecto de Google Cloud con los permisos adecuados para Cloud Logging

• Clave de API de Gemini

Configuración

1. Clone o descargue los archivos del proyecto.

2. Instale las dependencias:

   pip install -r requirements.txt

3. Configure las variables de entorno en un archivo .env:

   GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here

   Asegúrese de que sus credenciales de Google Cloud estén configuradas (por ejemplo, mediante gcloud auth application-default login).

4. Ejecute el diagnóstico:

   python diagnose.py

Uso

El script diagnose.py está configurado para obtener las últimas 2 horas de registros ERROR y CRITICAL de Cloud Run y proporcionar un diagnóstico. Puede modificar la consulta en el script o ampliarla para otros tipos de recursos.

Dependencias

• python-dotenv: Para cargar variables de entorno

• google-generativeai: Para interactuar con Gemini AI

• fastmcp: Para la funcionalidad de cliente y servidor MCP

• google-cloud-logging: Para acceder a GCP Cloud Logging

Licencia

[Añada la información de la licencia si corresponde]