GCP MCP 日志诊断

本项目提供了一套使用模型上下文协议 (MCP) 和 Google Gemini AI 诊断 Google Cloud Platform (GCP) 日志的工具。

概述

• diagnose.py：一个使用 Gemini AI 分析通过 MCP 工具获取的 GCP 日志的脚本。它可以诊断问题、识别根本原因并提出修复建议。

• log_mcp_server.py：一个 MCP 服务器，提供用于从 GCP Cloud Logging 获取日志的工具。

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先决条件

• Python 3.8+

• 具有 Cloud Logging 相应权限的 Google Cloud 项目

• Gemini API 密钥

设置

1. 克隆或下载项目文件。

2. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt

3. 在 .env 文件中设置环境变量：

   GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here

   确保已配置 Google Cloud 凭据（例如，通过 gcloud auth application-default login）。

4. 运行诊断：

   python diagnose.py

使用方法

diagnose.py 脚本配置为获取 Cloud Run 过去 2 小时的 ERROR 和 CRITICAL 日志并提供诊断结果。您可以修改脚本中的查询语句或将其扩展到其他资源类型。

依赖项

• python-dotenv：用于加载环境变量

• google-generativeai：用于与 Gemini AI 交互

• fastmcp：用于 MCP 客户端和服务器功能

• google-cloud-logging：用于访问 GCP Cloud Logging

许可证

[如果适用，请添加许可证信息]