GCP

🚀 これは準備完了した MCP サーバーではありません

このサーバーは、Google Cloud Platform (GCP) 用に設計された包括的なモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーの実装です。これにより、AI アシスタントは標準化されたインターフェースを通じて GCP リソースを相互作用および管理することができます。

🚀 クイックスタート

前提条件

1. Python と pip をインストールします。
2. Google Cloud SDK をダウンロードしてインストールします。

インストール

1. リポジトリをクローンします：

   git clone https://github.com/yourusername/gcp-mcp-server.git
   cd gcp-mcp-server
   

2. 依存関係をインストールします：

   pip install -r requirements.txt
   

環境設定

config.json ファイルに以下の内容を追加します：

{
  "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "path/to/service-account-key.json",
  "GCP_PROJECT_ID": "your-gcp-project-id",
  "GCP_LOCATION": "us-east1"
}

サーバーの起動

python main.py

✨ 主な機能

GCP MCP サーバーは、AI アシスタントに以下の機能を提供します：

• GCP リソースの照会
• GCP リソースの管理
• GCP リソースの操作

サポートされているサービスは以下の通りです：

• Artifact Registry：アーティファクトレジストリ
• BigQuery：ビッグクエリ
• Build：ビルド
• Cloud Functions：クラウド関数
• Compute：コンピュート
• Logging：ロギング
• Monitoring：モニタリング
• Run：実行
• Storage：ストレージ

🔧 技術詳細

アーキテクチャ

このプロジェクトのアーキテクチャは以下の部分で構成されています：

• コア機能：ロギング、例外処理、および設定管理を含みます。
• サービスモジュール：各 GCP サービスに対応する独立したモジュールです。
• クライアントインスタンス管理：GCP クライアントインスタンスの作成と破棄を担当します。

🐳 Docker デプロイ

Dockerfile の作成

FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["python", "main.py"]

イメージのビルドと実行

docker build -t gcp-mcp-server .
docker run -it --rm -v $(pwd)/config.json:/app/config.json gcp-mcp-server

📚 ドキュメント

設定オプション

config.json で以下のパラメータを設定できます：

新しい GCP サービスの開発

新しい GCP サービスモジュールを開発するには、services/ ディレクトリ内の既存の実装を参考にし、以下の手順に従ってください：

1. 新しいサービスモジュールを作成します。
2. インターフェースメソッドを実装します。
3. サービスプロバイダーを登録します。
4. ドキュメントとサンプルを更新します。

セキュリティに関する注意事項

• 認証情報の管理：環境変数または暗号化されたストレージを使用して GCP の認証情報を管理してください。
• アクセス制御：MCP サーバーへのアクセスを制限し、不正な操作を防止してください。
• 監査ログ：すべての API 呼び出しを記録し、後で監査できるようにしてください。

貢献ガイド

1. リポジトリをフォークします。
2. 機能ブランチを作成します。
3. 変更をコミットします。
4. リモートリポジトリにプッシュします。
5. プルリクエストを送信します。

使用方法

サーバーの使用手順

1. GCP サービスアカウントのキーファイルを service-account.json という名前にして、現在のディレクトリに配置します。
2. MCP パッケージをインストールします：

   pip install "mcp[cli]"
   

3. 必要な GCP パッケージをインストールします：

   pip install google-cloud-run
   

4. サーバーを起動します：

   mcp dev gcp_cloudrun_server.py
   

または、Claude Desktop でインストールすることもできます：

mcp install gcp_cloudrun_server.py --name "GCP Cloud Run Manager"

MCP サーバーの設定

以下の設定を MCP 設定ファイルに追加して、GCP クラウドツールを有効にします：

"mcpServers": {
  "GCP クラウドツール": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "run",
      "--with",
      "google-cloud-artifact-registry>=1.10.0",
      "--with",
      "google-cloud-bigquery>=3.27.0",
      "--with",
      "google-cloud-build>=1.6.0",
      "--with",
      "google-cloud-functions>=2.24.0",
      "--with",
      "google-cloud-storage>=1.38.0"
    ]
  }
}

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下で公開されています。詳細については LICENSE ファイルを参照してください。

🙏 謝辞

以下のチームとプロジェクトの貢献に感謝します：

• Google Cloud Platform チーム：豊富な API を提供してくれました。
• モデルコンテキストプロトコルチーム：標準化された相互作用方式を策定してくれました。

GCP MCP サーバーをご利用いただき、ありがとうございます！ご質問やフィードバックがある場合は、メンテナンスチームにお問い合わせください。