GCP MCP 로그 진단

이 프로젝트는 Model Context Protocol(MCP)과 Google Gemini AI를 사용하여 Google Cloud Platform(GCP) 로그를 진단하기 위한 도구를 제공합니다.

개요

• diagnose.py: MCP 도구를 통해 가져온 GCP 로그를 Gemini AI를 사용하여 분석하는 스크립트입니다. 문제를 진단하고, 근본 원인을 파악하며, 해결책을 제안합니다.

• log_mcp_server.py: GCP Cloud Logging에서 로그를 가져오기 위한 도구를 노출하는 MCP 서버입니다.

Related MCP server: GCP MCP Server

사전 요구 사항

• Python 3.8+

• Cloud Logging에 대한 적절한 권한이 있는 Google Cloud 프로젝트

• Gemini API 키

설정

1. 프로젝트 파일을 복제하거나 다운로드합니다.

2. 의존성을 설치합니다:

   pip install -r requirements.txt

3. .env 파일에 환경 변수를 설정합니다:

   GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here

   Google Cloud 자격 증명이 구성되어 있는지 확인하십시오(예: gcloud auth application-default login 사용).

4. 진단을 실행합니다:

   python diagnose.py

사용법

diagnose.py 스크립트는 Cloud Run에서 최근 2시간 동안의 ERROR 및 CRITICAL 로그를 가져와 진단을 제공하도록 구성되어 있습니다. 스크립트 내의 쿼리를 수정하거나 다른 리소스 유형으로 확장할 수 있습니다.

의존성

• python-dotenv: 환경 변수 로드용

• google-generativeai: Gemini AI 상호작용용

• fastmcp: MCP 클라이언트 및 서버 기능용

• google-cloud-logging: GCP Cloud Logging 액세스용

라이선스

[해당되는 경우 라이선스 정보를 추가하세요]