Gemini Cloud Assist mit MCP in Drittanbietertools einbinden

In diesem Dokument erfahren Sie, wie Sie Gemini Cloud Assist und App Design Center mit Tools von Drittanbietern wie Antigravity, Gemini CLI und Cursor mithilfe des Model Context Protocol (MCP) integrieren.

Mit MCP können Sie die agentischen Funktionen von Gemini Cloud Assist und App Design Center direkt in Ihre bevorzugten Tools von Drittanbietern und benutzerdefinierten Workflows einbinden, sodass Sie genau dort auf das Fachwissen zu Cloud-Vorgängen zugreifen können, wo Sie bereits arbeiten. Weitere Informationen zu MCP finden Sie unter MCP für Ihre KI-Anwendung konfigurieren.

Gemini Cloud Assist-MCP-Tools

Gemini Cloud Assist ist ein Agent, auf den über eine Reihe von MCP-Tools mit dem Muster „Agents as Tools“ zugegriffen werden kann. Im Gegensatz zu Tools, die Daten abrufen oder prozedurale Verarbeitung durchführen, machen die Gemini Cloud Assist-Tools die agentenbasierten Funktionen von Gemini Cloud Assist oder bestimmter Workflows verfügbar. Der Agent , der durch MCP-Toolaufrufe aufgerufen wird, führt intern eigene Toolaufrufe an Google Cloudaus. Die folgenden MCP-Tools sind für die Verwendung durch Agenten verfügbar:

  • ask_cloud_assist: Dies ist die primäre Schnittstelle für Google Cloud Unterstützung und für den Gemini Cloud Assist-Agenten. Alle Funktionen von Gemini Cloud Assist sind über dieses Tool zugänglich und es umfasst die Funktionen der anderen MCP-Tools.
  • design_infra: Unterstützt Workflows zum Entwerfen und Architektieren von Infrastruktur in Google Cloud. Es funktioniert mit den MCP-Servertools von App Design Center, um den Lebenszyklus Ihres Infrastrukturdesigns zu verwalten, z. B. um Sicherheitsergebnisse auszuführen und zu beheben oder Probleme bereitzustellen und zu beheben.
  • investigate_issue: Unterstützt Workflows zur Fehlerbehebung in Google Cloud. Es kann eine schnelle oder eine detailliertere Fehlerbehebung über eine Prüfungsressource durchführen.
  • invoke_operation: Unterstützt Workflows zum Erstellen, Aktualisieren und Löschen von Ressourcen in Google Cloud. Dieses Tool funktioniert nur, wenn Agentenaktionen aktiviert sind. Schreibvorgänge in Gemini Cloud Assist können nur durch den Aufruf dieses Tools ausgeführt werden.
  • optimize_costs: Unterstützt Workflows zum Analysieren, Verfolgen und Optimieren von Google Cloud Kosten. Es bietet detaillierte Aufschlüsselungen der Ausgaben und ermittelt Möglichkeiten zur Kosteneffizienz, indem es inaktive oder unterlastete Ressourcen findet.

App Design Center-MCP-Tools

Diese Tools, die oft vom design_infra-Tool von Gemini Cloud Assist orchestriert werden, verwalten die Lebenszyklen von Infrastrukturanwendungen mit App Design Center, einschließlich Vorlagenverwaltung, Sicherheits-Compliance und ‑Behebung sowie Bereitstellung. Die Tools sind:

  • setup_adc: Initialisiert die App Design Center-Umgebung. Dies ist ein einmaliger Einrichtungsschritt, der ausgeführt werden muss, bevor andere App Design Center-Tools verwendet werden können.
  • manage_application: Verwaltet den Bereitstellungslebenszyklus einer Anwendung. Mit diesem Tool können Sie ein bestätigtes Design mit App Design Center bereitstellen oder den Status und die Details einer vorhandenen Bereitstellung abrufen. Dies ist der letzte Schritt, mit dem Ihr Design in eine bereitgestellte Infrastruktur in Google Cloudumgewandelt wird.
  • manage_application_template: Verwaltet den Infrastructure as Code-Inhalt (IaC) Ihres Infrastrukturdesigns. Damit können Sie das Design als App Design Center-Vorlage speichern, das Design als Terraform-Dateien exportieren oder das Design aktualisieren. Mit diesem Tool können Sie beispielsweise das Design aktualisieren, indem Sie Komponenteneinstellungen und Parameterkonfigurationen ändern.
  • assess_best_practices: Führt vor der Bereitstellung ein umfassendes Sicherheits- und Konfigurationsaudit für Ihr Anwendungsdesign durch. Es validiert das Design anhand der Security Command Center-Frameworks und relevanten Kontrollen und gibt einen Bericht mit umsetzbaren Ergebnissen zur Behebung zurück.
  • list_application_templates: Listet alle verfügbaren Anwendungsdesigns auf.

Diese MCP-Tools sollten nicht als stabile APIs behandelt oder über prozedurale API-Clients konfiguriert werden. Tools aus dieser Liste oder ihre Parameter können im Laufe der Zeit umbenannt, neu definiert, entfernt oder hinzugefügt werden, um den sich entwickelnden Funktionen von Gemini Cloud Assist Rechnung zu tragen. Die Funktionen von Gemini Cloud Assist bleiben stabil, sodass Client-Agenten dieselben Aufgaben konsistent ausführen können. Die Art und Weise, wie Agenten mit Gemini Cloud Assist interagieren und es über diese Tools aufrufen, ändert sich jedoch im Laufe der Zeit.

Hinweis

  1. Zugriff gewähren: Um MCP zu verwenden, benötigen Sie eine Identity and Access Management-Rolle mit der Berechtigung mcp.googleapis.com/tools.call, z. B. eine der folgenden Gemini Cloud Assist-Rollen:

    • roles/geminicloudassist.user
    • roles/geminicloudassist.editor
    • roles/geminicloudassist.admin

  2. Installieren Sie die gcloud CLI und ihre Betakomponenten, falls noch nicht geschehen.

  3. Aktivieren Sie den MCP-Dienst in Ihrem Projekt mit dem folgenden Befehl:

    gcloud beta services mcp enable geminicloudassist.googleapis.com \
    --project=PROJECT_ID

    Ersetzen Sie PROJECT_ID dabei durch die ID Ihres Google Cloud Projekts in.

  4. Authentifizieren Sie sich mit den Standardanmeldedaten für Anwendungen indem Sie den folgenden Befehl ausführen:

    gcloud auth application-default login

MCP für Ihren Client konfigurieren

Die Client-Agent-Konfiguration hängt davon ab, welchen Agenten Sie verwenden. In den folgenden Abschnitten finden Sie eine Anleitung zum Konfigurieren von MCP für verschiedene Clients.

Um den vollständigen Workflow von Design bis Bereitstellung zu aktivieren, müssen Sie Ihren Client so konfigurieren, dass er eine Verbindung zu den MCP-Servern von Gemini Cloud Assist und App Design Center herstellt, und die entsprechende SKILL.md-Datei einfügen. Die folgenden Snippets zeigen die kombinierte Konfiguration.

Gemini CLI

Mit einer Erweiterung konfigurieren

Installieren Sie den MCP-Server als Gemini CLI-Erweiterung mit dem folgenden Befehl:

gemini extensions install https://github.com/GoogleCloudPlatform/gemini-cloud-assist-mcp

Manuell konfigurieren

  1. Konfigurieren Sie die MCP-Servereinstellungen.

    Öffnen Sie die Datei mit den Einstellungen für den Nutzerumfang der Gemini CLI unter ~/.gemini/settings.json oder die Einstellungen für den Arbeitsbereichsumfang unter .gemini/settings.json. Wenn die Datei nicht vorhanden ist, erstellen Sie sie. Fügen Sie den folgenden Konfigurationsblock unter dem mcpServers Schlüssel hinzu oder führen Sie ihn zusammen. Achten Sie darauf, dass die Datei ein gültiges JSON Format verwendet. Diese Konfiguration verwendet automatisch Ihre Standardanmeldedaten für Anwendungen. 

    {
  "mcpServers": {
    "gemini_cloud_assist": {
      "httpUrl": "https://geminicloudassist.googleapis.com/mcp",
      "authProviderType": "google_credentials",
      "oauth": {
        "scopes": ["https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"]
      },
      "timeout": 600000
    },
    "application_design_center": {
      "httpUrl": "https://designcenter.googleapis.com/mcp",
      "authProviderType": "google_credentials",
      "oauth": {
        "scopes": ["https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"]
      },
      "timeout": 600000
    }
  }
}

  2. Erstellen und füllen Sie Ihre Skill-Dateien.

    Erstellen Sie eine SKILL.md-Datei in einem der folgenden Verzeichnisse. Kopieren Sie den Markdown-Inhalt für den ausgewählten Skill aus dem Abschnitt zur Skill-Referenz dieses Dokuments in die Datei.

    • Arbeitsbereichsumfang: .gemini/skills/<skill-name>/
    • Nutzerumfang: ~/.gemini/skills/<skill-name>/

    Hier sehen Sie eine Beispielverzeichnisstruktur:

    .gemini/
└── skills/
    ├── design-and-deploy/
    │   └── SKILL.md
    └── google-gemini-cloud-assist/
        └── SKILL.md

  3. Überprüfen Sie Ihre Skills.

    Nachdem Sie die Dateien settings.json und SKILL.md geändert haben, starten Sie die Gemini CLI neu. Prüfen Sie dies mit den folgenden Befehlen:

    • /skills list: Prüfen Sie, ob Ihre lokalen Skills erfolgreich erkannt wurden.
    • /mcp list: Prüfen Sie, ob die MCP-Server von Gemini Cloud Assist und App Design Center verbunden sind.

Antigravity

  1. Installieren Sie die Erweiterung.

    Öffnen Sie in Antigravity den Extensions Marketplace. Suchen Sie nach der Gemini Cloud Assist-Erweiterung, klicken Sie auf Installieren und dann auf Aktualisieren.

  2. Konfigurieren Sie die MCP-Server manuell.

    Öffnen Sie den Bereich Manage MCP Servers (MCP-Server verwalten) und klicken Sie auf View raw config (Rohkonfiguration ansehen), um die mcp_config.json Datei zu bearbeiten. Fügen Sie den folgenden Konfigurationsblock hinzu oder führen Sie ihn zusammen. Bei dieser Einrichtung werden Ihre Standardanmeldedaten für Anwendungen zur Authentifizierung verwendet.

    {
  "mcpServers": {
    "gemini_cloud_assist": {
      "serverUrl": "https://geminicloudassist.googleapis.com/mcp",
      "headers": {},
      "authProviderType": "google_credentials"
    },
    "application_design_center": {
      "serverUrl": "https://designcenter.googleapis.com/mcp",
      "headers": {},
      "authProviderType": "google_credentials"
    }
  }
}

  3. Überprüfen Sie die Einrichtung.

    Nachdem Sie die Dateien mcp_config.json und SKILL.md geändert haben, starten Sie Antigravity neu. Verwenden Sie im Bereich Agent die folgenden Befehle, um die Verbindung zu prüfen:

    • /skills list: Prüft, ob Ihre lokalen Skills erkannt wurden.
    • /mcp list: Prüft, ob die MCP-Server von Gemini Cloud Assist und App Design Center verbunden sind.

Cursor

  1. Erstellen Sie in Ihrem Google Cloud Projekt, eine OAuth 2.0-Client-ID für eine Desktopanwendung.

  2. Konfigurieren Sie URI://anysphere.cursor-mcp/oauth/callback als Weiterleitungs-URL. Weitere Informationen finden Sie in der Cursor-Dokumentation.

  3. Fügen Sie den folgenden Konfigurationsblock hinzu oder führen Sie ihn zusammen:

       {
     "mcpServers": {
       "gemini_cloud_assist": {
         "url": "https://geminicloudassist.googleapis.com/mcp",
         "auth": {
           "CLIENT_ID": "${env:OAUTH_CLIENT_ID}",
           "CLIENT_SECRET": "${env:OAUTH_CLIENT_SECRET}",
           "scopes": ["https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"]
         }
       }
     }
   }

Gemini Cloud Assist-Skills

Die MCP-Tools von Gemini Cloud Assist und App Design Center verwenden Agenten-Skills, um Ihren Agenten anzuweisen. Der Skill weist Ihren Agenten an, die folgenden Aufgaben auszuführen:

  • Mehrere Tools zu einem Workflow verketten.
  • Relevante lokale Informationen wie Terraform-Bereitstellungscode verarbeiten, um Ihren lokalen Kontext zu analysieren.
  • Auf explizite Aufrufe reagieren, wenn Sie direkt auf den Skill verweisen.

Wenn Sie interaktive Agenten wie Antigravity oder Gemini CLI verwenden, können Sie Gemini Cloud Assist-MCP-Tools in andere Agenten und Workflows einbinden. Da diese Tools umfassende Funktionen bieten, die sich möglicherweise mit Ihren vorhandenen spezialisierten Tools überschneiden, verwenden Sie die folgenden Strategien, um sie für Ihre spezifische Umgebung und Ihren Anwendungsfall zu optimieren:

  1. Skill-Definition anpassen: Aktualisieren Sie die Datei SKILL.md, um die Absichten und Anwendungsfälle anzugeben, für die Sie Gemini Cloud Assist aufrufen möchten. So wird sichergestellt, dass der Agent nur für Aufgaben ausgelöst wird, bei denen sein umfassendes Cloud-Fachwissen erforderlich ist.
  2. Skills explizit aufrufen: Bei vielen interaktiven Agenten können Sie steuern wann ein Skill ausgelöst wird. Wenn Ihr Agent dies unterstützt, können Sie den Skill so konfigurieren, dass er manuell mit Befehlen (/) oder Erwähnungen (@) aufgerufen werden muss. So können Sie genau auswählen, wann Sie Gemini Cloud Assist und wann ein anderes spezialisiertes Tool verwenden.

Gemini Cloud Assist-Skill-Referenz

Wir empfehlen die folgende SKILL.md-Datei für alle Agenten, die mit Gemini Cloud Assist-MCP-Tools konfiguriert sind. Diese Datei weist Ihren Agenten an, wie die Tools richtig verwendet werden.

Nächste Schritte