Vertex Ai MCP Server

🚀 Vertex AI 顶点人工智能指南

Vertex AI 是一个强大的平台，可用于构建和部署机器学习模型。本指南将详细介绍如何利用 Vertex AI 的各类工具和服务，来优化您的开发流程。

🚀 快速开始

Vertex AI 是一个功能强大的平台，用于构建和部署机器学习模型。本指南将为您详细介绍如何利用其各种工具和服务，优化开发流程。

✨ 主要特性

工具集

• 基础工具：
  • vertex-ai-cli：Vertex AI 的命令行界面，用于执行核心操作。
  • answer_query_websearch：使用 Vertex AI 进行网络搜索和问答。
  • generate_code：自动生成代码片段。
• 高级功能：
  • 模型微调：通过自定义数据集对 Vertex AI 模型进行微调，提升性能。
  • 批量处理：支持大规模数据的并行处理，提高效率。
  • 实时推理：在线执行模型推理，获取即时结果。

集成与扩展

Vertex AI 可与 Cline（一个功能强大的命令行工具）集成，增强功能。

开发与调试

提供监视模式、代码格式化与校验等功能，方便开发与调试。

📦 安装指南

快速安装

使用以下命令快速安装 Vertex AI CLI：

bunx vertex-ai-cli --add

环境变量配置

在项目根目录下创建或编辑 .env 文件，并添加以下内容：

AI_PROVIDER=vertex  # 可选值：vertex 或 gemini
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=your_project_id  # 必填项（如果 AI_PROVIDER 为 vertex）
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key  # 如果 AI_PROVIDER 为 gemini，则必填
VERTEX_MODEL_ID=gemini-2.5-pro-exp-03-25  # 可选，默认值来自 .env.example
GEMINI_MODEL_ID=gemini-2.5-pro-exp-03-25  # 同上
GOOGLE_CLOUD_LOCATION=us-central1  # 特定于 Vertex AI 的配置
AI_TEMPERATURE=0.0
AI_USE_STREAMING=true
AI_MAX_OUTPUT_TOKENS=65536  # 默认来自 .env.example
AI_MAX_RETRIES=3
AI_RETRY_DELAY_MS=1000

💻 使用示例

与 Cline 的集成

将 Vertex AI 集成到 Cline（一个功能强大的命令行工具）中：

1. 打开 clib.toml 文件，并在 [mcpServers] 下添加以下内容：

[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",
    # 其他配置参数...
}
alwaysAllow = ["answer_query_websearch"]
disabled = false

2. 保存文件后，Cline 将自动检测并启动 Vertex AI 服务。

开发与调试

监视模式

使用以下命令实时监视代码更改：

bun run watch

格式化与校验

保持代码风格一致：

bun run format
bun run lint

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证，具体内容详见 LICENSE 文件。

通过遵循本指南，您可以充分发挥 Vertex AI 的强大功能，并将其无缝集成到您的开发工作流中。