⚡ Antigravity MCP Bridge

Открытый мост, соединяющий Google Cloud AI с вашим локальным компьютером через Model Context Protocol

Подтверждённая концепция: один запрос к Gemini Spark — «Создай калькулятор с модульными тестами» — создал, запустил и закоммитил работающий код на Python в GitHub менее чем за 3 секунды. Никакого ручного копирования.

Архитектура • Справочник инструментов • Быстрый старт • Экосистема Google • Документация для разработчиков • Ресурсы и ссылки • Преимущества

🧩 Что это за проект?

Antigravity MCP Bridge разрушает барьер между облачным ИИ и вашим локальным компьютером. Он запускает локальный сервер Model Context Protocol (MCP), который открывает всю вашу операционную систему — терминал, файлы, компиляторы и Git — для любого MCP-совместимого ИИ-оркестратора через защищённый HTTPS-туннель.

Подключите его к Google Gemini Spark — и вы получите полностью автономного ИИ-инженера-программиста, который может планировать, писать код, тестировать, исправлять и выпускать программное обеспечение прямо на вашем диске.

Related MCP server: Nexus-MCP

🏗️ Системная архитектура

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                🌐  GOOGLE CLOUD ECOSYSTEM                          │
│                                                                    │
│  ┌─────────────────┐  ┌──────────────────┐  ┌─────────────────┐  │
│  │  Gemini Spark   │  │  Google Workspace │  │  Vertex AI /    │  │
│  │  (Orchestrator) │  │  Docs/Drive/Gmail │  │  Cloud Run      │  │
│  └────────┬────────┘  └──────────────────┘  └─────────────────┘  │
└───────────┼────────────────────────────────────────────────────────┘
            │  JSON-RPC 2.0 (Streamable HTTP / SSE)
            │  HTTPS via ngrok / Cloudflare Tunnel
┌───────────▼────────────────────────────────────────────────────────┐
│          ⚡  ANTIGRAVITY MCP BRIDGE  (Your Machine)                │
│                                                                    │
│   /mcp  (Streamable HTTP)    /sse  (Server-Sent Events)           │
│   CORS · Authentication · 7 Registered MCP Tools                  │
│                                                                    │
│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────────────────┐ │
│  │  File System │  │   Terminal   │  │  Antigravity Subagents   │ │
│  │  Read/Write  │  │  Shell/CMD   │  │  (Autonomous Tasks)      │ │
│  └──────────────┘  └──────────────┘  └──────────────────────────┘ │
│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────────────────┐ │
│  │   Python     │  │  Node.js/npm │  │   Git / Docker / CI      │ │
│  └──────────────┘  └──────────────┘  └──────────────────────────┘ │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Транспортный протокол

🧰 Полный справочник инструментов

🔧 Инструмент 1: run_system_command

Выполняет любую команду shell, PowerShell или Bash. Фиксирует код выхода, stdout, stderr.

// Example: Run Python unit tests
{
  "name": "run_system_command",
  "arguments": {
    "command": "python -m pytest tests/ -v",
    "working_dir": "C:/Users/dev/myproject"
  }
}

Используется для: запуска Python/Node/Java/Rust, pip install, npm install, операций с Git, тест-раннеров, Docker, CI-пайплайнов.

📝 Инструмент 2: write_file

Создаёт или перезаписывает любой файл на диске содержимым, сгенерированным ИИ. Автоматически создаёт директории.

// Example: Write a FastAPI route
{
  "name": "write_file",
  "arguments": {
    "file_path": "src/api/routes.py",
    "content": "from fastapi import APIRouter\nrouter = APIRouter()\n\n@router.get('/health')\ndef health(): return {'status': 'ok'}"
  }
}

Используется для: написания исходного кода, конфигов, Dockerfile, YAML для GitHub Actions, Markdown-документации, файлов .env.

📖 Инструмент 3: read_file

Читает и возвращает полное содержимое любого локального файла.

{
  "name": "read_file",
  "arguments": { "file_path": "src/main.py" }
}

Используется для: просмотра кода перед рефакторингом, чтения логов, аудита конфигов, чтения наборов данных.

📂 Инструмент 4: list_directory

Перечисляет файлы и директории с указанием типа и размера.

{
  "name": "list_directory",
  "arguments": { "directory_path": "C:/Users/dev/myproject" }
}

Используется для: изучения структуры проекта, проверки созданных файлов, аудита репозиториев.

🤖 Инструмент 5: run_agent_task

Запускает автономного долгоживущего ИИ-субагента Antigravity для сложных многошаговых целей. Мгновенно возвращает task_id.

{
  "name": "run_agent_task",
  "arguments": {
    "prompt": "Refactor all Python files to use async/await. Run tests after each file.",
    "workspace_dir": "C:/Users/dev/myproject"
  }
}

Используется для: масштабного рефакторинга, полной разработки функций, автономной TDD, аудита безопасности.

📊 Инструмент 6: get_agent_status

Опрашивает текущий прогресс, вывод и ошибки фоновой задачи субагента.

{
  "name": "get_agent_status",
  "arguments": { "task_id": "a1b2c3d4" }
}
// Returns: { "status": "completed", "output": "...", "error": null }

🛑 Инструмент 7: terminate_task

Безопасно отменяет любую выполняющуюся фоновую задачу субагента.

🔗 Интеграция с экосистемой Google

Gemini Spark

Подключите свой мост к Gemini через Custom Connected Apps.

• 📖 Gemini Home

• 📖 Gemini API Docs

• 📖 Gemini for Google Workspace

Google Cloud

Разверните мост в облаке или интегрируйте с Cloud AI.

• 📖 Google Cloud Console

• 📖 Cloud Run Docs

• 📖 Cloud Build Docs

Vertex AI

Корпоративная ИИ-оркестрация с локальным выполнением.

• 📖 Vertex AI Docs

• 📖 Vertex AI Workbench

• 📖 Generative AI on Vertex AI

Google Workspace

Используйте Docs, Drive, Gmail как источники контекста для ИИ.

• 📖 Google Workspace APIs

• 📖 Google Drive API

• 📖 Google Docs API

📚 Официальная документация и внешние ресурсы

🔵 Model Context Protocol (MCP)

🟣 Google Antigravity (AGY)

🔵 Google Gemini и ИИ-API

☁️ Google Cloud Platform

🐍 Python и основные библиотеки

🌐 Веб и ASGI-фреймворк

🔒 Туннелирование и безопасный доступ

📡 Спецификации JSON-RPC и SSE

🔧 Инструменты разработки

🚀 Быстрый старт

Предварительные требования

Шаг 1 — Клонирование и установка

git clone https://github.com/nandhakumar-murugan/antigravity-mcp-bridge.git
cd antigravity-mcp-bridge
pip install -r requirements.txt

Шаг 2 — Добавьте свой ngrok-токен

Получите токен на dashboard.ngrok.com/get-started/your-authtoken

Отредактируйте run_with_tunnel.py:

AUTHTOKEN = "your_ngrok_authtoken_here"

Шаг 3 — Запуск

# Windows (Double-click or run):
start_server.bat

# macOS / Linux:
python run_with_tunnel.py

Вывод:

[INFO] NGROK MCP TUNNEL IS LIVE!
[LINK] PASTE THIS IN GEMINI SPARK: https://xxxx.ngrok-free.dev/mcp

Шаг 4 — Подключение к Gemini Spark

1. Откройте gemini.google.com

2. Перейдите в Настройки → Пользовательские подключенные приложения

3. Вставьте: https://xxxx.ngrok-free.dev/mcp

4. Примите разрешения → Нажмите Сохранить

5. Введите @Antigravity System Bridge в любом чате, чтобы активировать!

💻 Руководство по интеграции для разработчиков

Python (официальный MCP SDK)

import asyncio
from mcp.client.session import ClientSession
from mcp.client.streamable_http import streamable_http_client

async def main():
    url = "https://xxxx.ngrok-free.dev/mcp"
    async with streamable_http_client(url) as (read, write):
        async with ClientSession(read, write) as session:
            await session.initialize()
            tools = await session.list_tools()
            print([t.name for t in tools.tools])

            # Run a command
            result = await session.call_tool("run_system_command", {
                "command": "python --version"
            })
            print(result.content[0].text)

asyncio.run(main())

cURL (любой язык)

curl -X POST https://xxxx.ngrok-free.dev/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"my-app","version":"1.0"}}}'

Конфигурация Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "antigravity-bridge": {
      "command": "python",
      "args": ["run_with_tunnel.py"],
      "env": { "NGROK_AUTHTOKEN": "your_token" }
    }
  }
}

👥 Кому это полезно

🎓 Студентам

• Наблюдайте, как реальный код пишется и выполняется на вашем диске, а не в фейковых песочницах

• ИИ сам выполняет pip install, настраивает виртуальные окружения и PATH

• Учитесь отладке, наблюдая в реальном времени, как ИИ исправляет настоящие ошибки терминала

💻 Инженерам

• Полностью автономная TDD: ИИ пишет код → запускает тесты → исправляет ошибки → повторяет

• Поручайте целые фичи: «Создай REST API с аутентификацией» → готово за минуты

• Больше никакого копирования между чатом и редактором

🔬 Исследователям

• Запускайте локальные Python-пайплайны, не загружая чувствительные данные в облако

• Автоматизируйте экспериментальные скрипты, бенчмарки и анализ данных в диалоговом режиме

• Используйте локальные GPU-вычисления через команды терминала

📁 Структура проекта

antigravity-mcp-bridge/
├── server.py               # Core MCP server with all 7 tool definitions
├── run_with_tunnel.py      # One-click launcher (server + ngrok tunnel)
├── start_server.bat        # Windows double-click starter
├── test_client.py          # MCP connection verification script
├── calculator.py           # Example: AI-generated code via Gemini Spark
├── test_calculator.py      # Example: AI-generated tests (all 6 passed)
├── requirements.txt        # Python dependencies
├── .gitignore
├── LICENSE                 # MIT
└── README.md

📦 requirements.txt

mcp>=2.0.0
uvicorn
fastapi
pyngrok
python-dotenv

🛡️ Безопасность

• Весь трафик зашифрован по TLS через ngrok HTTPS

• Authtoken ngrok предотвращает несанкционированный доступ

• 180-секундный тайм-аут команды для всех операций в терминале

• terminate_task немедленно останавливает любого запущенного субагента

• Все операции полностью видны в вашем локальном терминале

📄 Лицензия

Лицензия MIT — подробности см. в LICENSE.

Создано в экосистеме Google. Работает на открытых стандартах.

⭐ Поставьте звезду этому репозиторию, если он вам помог! | 🍴 Сделайте форк, чтобы настроить под свою команду

🐛 Сообщить о проблемах · 💬 Обсуждения · 🤝 Внести вклад