Vertex Ai MCP Server

🚀 Vertex AI 頂點人工智能指南

Vertex AI 是一個強大的平臺，可用於構建和部署機器學習模型。本指南將詳細介紹如何利用 Vertex AI 的各類工具和服務，來優化您的開發流程。

🚀 快速開始

Vertex AI 是一個功能強大的平臺，用於構建和部署機器學習模型。本指南將為您詳細介紹如何利用其各種工具和服務，優化開發流程。

✨ 主要特性

工具集

• 基礎工具：
  • vertex-ai-cli：Vertex AI 的命令行界面，用於執行核心操作。
  • answer_query_websearch：使用 Vertex AI 進行網絡搜索和問答。
  • generate_code：自動生成代碼片段。
• 高級功能：
  • 模型微調：通過自定義數據集對 Vertex AI 模型進行微調，提升性能。
  • 批量處理：支持大規模數據的並行處理，提高效率。
  • 即時推理：在線執行模型推理，獲取即時結果。

集成與擴展

Vertex AI 可與 Cline（一個功能強大的命令行工具）集成，增強功能。

開發與調試

提供監視模式、代碼格式化與校驗等功能，方便開發與調試。

📦 安裝指南

快速安裝

使用以下命令快速安裝 Vertex AI CLI：

bunx vertex-ai-cli --add

環境變量配置

在項目根目錄下創建或編輯 .env 文件，並添加以下內容：

AI_PROVIDER=vertex  # 可選值：vertex 或 gemini
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=your_project_id  # 必填項（如果 AI_PROVIDER 為 vertex）
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key  # 如果 AI_PROVIDER 為 gemini，則必填
VERTEX_MODEL_ID=gemini-2.5-pro-exp-03-25  # 可選，默認值來自 .env.example
GEMINI_MODEL_ID=gemini-2.5-pro-exp-03-25  # 同上
GOOGLE_CLOUD_LOCATION=us-central1  # 特定於 Vertex AI 的配置
AI_TEMPERATURE=0.0
AI_USE_STREAMING=true
AI_MAX_OUTPUT_TOKENS=65536  # 默認來自 .env.example
AI_MAX_RETRIES=3
AI_RETRY_DELAY_MS=1000

💻 使用示例

與 Cline 的集成

將 Vertex AI 集成到 Cline（一個功能強大的命令行工具）中：

1. 打開 clib.toml 文件，並在 [mcpServers] 下添加以下內容：

[vertex-ai-server]
command = "bunx"
args = ["-y", "vertex-ai-cli"]
env = {
    AI_PROVIDER = "vertex",
    GOOGLE_CLOUD_PROJECT = "your_project_id",
    VERTEX_MODEL_ID = "gemini-2.5-pro-exp-03-25",
    AI_TEMPERATURE = "0.0",
    # 其他配置參數...
}
alwaysAllow = ["answer_query_websearch"]
disabled = false

2. 保存文件後，Cline 將自動檢測並啟動 Vertex AI 服務。

開發與調試

監視模式

使用以下命令即時監視代碼更改：

bun run watch

格式化與校驗

保持代碼風格一致：

bun run format
bun run lint

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證，具體內容詳見 LICENSE 文件。

通過遵循本指南，您可以充分發揮 Vertex AI 的強大功能，並將其無縫集成到您的開發工作流中。