MCP-сервер для развертывания кода в Google Cloud Run

Позволяет MCP-совместимым ИИ-агентам развертывать приложения в Cloud Run.

"mcpServers":{
  "cloud-run": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloud-run-mcp"]
  }
}

Развертывание из IDE на базе ИИ:

Развертывание из приложений с ИИ-ассистентами:

Развертывание из SDK для агентов, например Google Gen AI SDK или Agent Development Kit.

[!NOTE]
Это репозиторий MCP-сервера для развертывания кода в Cloud Run. Чтобы узнать, как размещать MCP-серверы на Cloud Run, посетите документацию Cloud Run.

Инструменты

• deploy-file-contents: Развертывает файлы в Cloud Run, передавая их содержимое напрямую.

• list-services: Перечисляет сервисы Cloud Run в указанном проекте и регионе.

• get-service: Получает сведения о конкретном сервисе Cloud Run.

• get-service-log: Получает журналы и сообщения об ошибках для конкретного сервиса Cloud Run.

• deploy-local-files*: Развертывает файлы из локальной файловой системы в сервис Google Cloud Run.

• deploy-local-folder*: Развертывает локальную папку в сервис Google Cloud Run.

• list-projects*: Перечисляет доступные проекты GCP.

• create-project*: Создает новый проект GCP и привязывает его к первому доступному платежному аккаунту. Можно дополнительно указать идентификатор проекта.

* доступно только при локальном запуске

Related MCP server: Cloud Run MCP Server

Использование в качестве локального MCP-сервера

Запустите MCP-сервер Cloud Run на своей локальной машине, используя локальные учетные данные Google Cloud. Это оптимальный вариант, если вы используете IDE с ИИ-поддержкой (например, Cursor) или настольное ИИ-приложение (например, Claude).

1. Установите Node.js (рекомендуется версия LTS).

2. Установите Google Cloud SDK и выполните аутентификацию с вашим аккаунтом Google.

3. Войдите в свой аккаунт Google Cloud с помощью команды:

   gcloud auth login

4. Настройте учетные данные приложения с помощью команды:

   gcloud auth application-default login

5. Обновите файл конфигурации MCP вашего MCP-клиента следующим образом:

      "cloud-run": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloud-run-mcp"]
      }

Использование в качестве удаленного MCP-сервера

[!WARNING]
Не используйте удаленный MCP-сервер без аутентификации. В приведенных ниже инструкциях мы будем использовать аутентификацию IAM для защиты соединения с MCP-сервером с вашей локальной машины. Это важно, чтобы предотвратить несанкционированный доступ к вашим ресурсам Google Cloud.

Запустите сам MCP-сервер Cloud Run в Cloud Run, при этом соединение с вашей локальной машины аутентифицируется через IAM. При таком варианте вы сможете развертывать код только в тот же проект Google Cloud, в котором работает MCP-сервер.

1. Установите Google Cloud SDK и выполните аутентификацию с вашим аккаунтом Google.

2. Войдите в свой аккаунт Google Cloud с помощью команды:

   gcloud auth login

3. Укажите идентификатор вашего проекта Google Cloud с помощью команды:

   gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID

4. Разверните MCP-сервер Cloud Run в Cloud Run:

   gcloud run deploy cloud-run-mcp --image us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/mcp --no-allow-unauthenticated

   При появлении запроса выберите регион, например europe-west1.

   Обратите внимание, что MCP-сервер не является общедоступным: для доступа требуется аутентификация через IAM.

5. Запустите прокси Cloud Run на локальной машине, чтобы безопасно подключиться к удаленному MCP-серверу, работающему в Cloud Run, с использованием вашей учетной записи:

   gcloud run services proxy cloud-run-mcp --port=3000 --region=REGION --project=PROJECT_ID

   Будет создан локальный прокси на порту 3000, который пересылает запросы на удаленный MCP-сервер и добавляет вашу идентификацию.

6. Обновите файл конфигурации MCP вашего MCP-клиента следующим образом:

      "cloud-run": {
        "url": "http://localhost:3000/sse"
      }
   

   Если ваш MCP-клиент не поддерживает атрибут url, вы можете использовать mcp-remote:

      "cloud-run": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "mcp-remote", "http://localhost:3000/sse"]
      }