MCP Reference: cloudcli.googleapis.com

שרת MCP של Cloud CLI מספק כלים להפעלת פקודות Cloud CLI בסביבת ארגז חול מרוחקת.

שרת Model Context Protocol‏ (MCP) פועל כשרת proxy בין שירות חיצוני שמספק הקשר, נתונים או יכולות למודל שפה גדול (LLM) או לאפליקציית AI. שרתי MCP מחברים אפליקציות AI למערכות חיצוניות כמו מסדי נתונים ושירותי אינטרנט, ומתרגמים את התשובות שלהם לפורמט שאפליקציית ה-AI יכולה להבין.

הגדרת השרת

לפני שמשתמשים בשרתי MCP, צריך להפעיל אותם ולהגדיר אימות. מידע נוסף על שימוש בשרתי MCP מרוחקים של Google ו-Google Cloud זמין במאמר סקירה כללית על שרתי MCP של Google Cloud.

נקודות קצה של שרת

נקודת קצה של שירות MCP היא כתובת הרשת וממשק התקשורת (בדרך כלל כתובת URL) של שרת ה-MCP, שאפליקציית AI (המארח של לקוח ה-MCP) משתמשת בהם כדי ליצור חיבור מאובטח וסטנדרטי. הוא משמש כנקודת קשר למודל ה-LLM כדי לבקש הקשר, להפעיל כלי או לגשת למשאב. נקודות הקצה של Google MCP יכולות להיות גלובליות או אזוריות.

לשרת ה-MCP של Cloud CLI Execution API יש את נקודת הקצה הגלובלית הבאה של MCP:

  • https://cloudcli.googleapis.com/mcp

כלי MCP

כלי MCP הוא פונקציה או יכולת הפעלה ששרת MCP חושף למודל שפה גדול (LLM) או לאפליקציית AI כדי לבצע פעולה בעולם האמיתי.

כלים

לשרת ה-MCP cloudcli.googleapis.com יש את הכלי הבא:

כלי MCP
run_gcloud_command

הפעלת פקודה אחת של gcloud CLI בפרויקט Google Cloud של המשתמש. אזהרת בטיחות קריטית (עלולה לגרום נזק): הכלי הזה יכול ליצור, לעדכן או למחוק משאבי GCP (לדוגמה, gcloud compute instances delete). היא לא מוגבלת לפקודות לקריאה בלבד. חשוב לנהוג בזהירות רבה. פקודות אסורות: סוכן לא יכול להריץ את פקודות gcloud הבאות (כולל גרסאות אלפא/בטא שלהן): app deploy, ‏ app instances ssh, ‏ auth, ‏ billing, ‏ components, ‏ config, ‏ docker, ‏ feedback, ‏ info, ‏ init, ‏ meta, ‏ survey. כללי ביצוע מחמירים:

  1. כשמשתמשים בכלי הזה, חובה לציין את הפרמטר project (כלומר project="projects/PROJECT_ID") (הוא משמש לבדיקת ההפעלה של Cloud CLI Execution API, לחיוב, למכסה וכו'). הדגל הזה שונה מהדגל ‎--project בפקודות gcloud שמשמש לציון הפרויקט ש-gcloud פועל בו.
  2. פורמט הדגל: תמיד צריך להשתמש בסימן '=' כדי להפריד בין מפתחות הדגל לבין הערכים שלהם בכל האפשרויות הארוכות. נכון: --zone=us-central1-a או --project=my-project. שגוי: --zone us-central1-a או --project my-project.
  3. פרויקט לחיוב: אי אפשר להניח שפרויקט או הגדרות חיוב שהוגדרו מראש קיימים בסביבת ההפעלה. לפקודות שלא מוגבלות לפרויקט (לדוגמה, ברמת התיקייה או הארגון) או לתרחישים ספציפיים כמו Cloud Storage Requester Pays, חובה להעביר את הדגל --billing-project=PROJECT. לפקודות בהיקף הפרויקט, אפשר גם לציין את --billing-project=PROJECT כדי לבטל את פרויקט המכסה. הפעולה הזו תשפיע על ממשקי GCP API שלא תומכים בביטול פרויקט המשאבים.
  4. היקף הפרויקט: תמיד צריך להעביר את הדגל --project=PROJECT_ID לפקודות בהיקף הפרויקט. אל תשתמשו בה לפקודות ברמת הארגון או התיקייה. אם לא מספקים את האפשרות ‎--project לפקודה בהיקף הפרויקט, פרויקט המשאב יהיה כברירת מחדל הפרויקט שמוגדר באפשרות ‎--billing-project.
  5. אם מציינים את הדגל ‎--billing-project בפקודת gcloud, צריך לוודא שהערך הוא מזהה פרויקט או מספר פרויקט. הערך לא יכול להיות ערך מיוחד (למשל LEGACY, ‏ CURRENT_PROJECT, ‏ CURRENT_PROJECT_WITH_FALLBACK).
  6. צריך לציין לפחות אחת מהאפשרויות ‎--project או ‎--billing-project במחרוזת הפקודה.
  7. פעולות אסינכרוניות: לפעולות סינכרוניות ארוכות (למשל, יצירת מכונה וירטואלית או מסד נתונים), מומלץ להעביר תמיד את הדגל --async כדי למנוע פסק זמן של הסוכן.
  8. הגבלת קצב יצירת יומנים: כשמשתמשים ב-gcloud logging read, חובה תמיד לכלול דגל --limit (למשל, --limit=100) כדי למנוע פסק זמן של אישורים וחיבורים.
  9. תיקון עצמי: אם פקודה מחזירה שגיאה, המודל ינתח את stderr, יתקן את התחביר או את האפשרויות וינסה שוב באיטרציה הבאה.
  10. ‫input_files: (אופציונלי) רשימה של קבצים שייווצרו בסביבה לפני הפעלת הפקודה. לכל קובץ צריך להיות 'path' (יחסי לספרייה הנוכחית) ו-'contents'. התוכן צריך להיות טקסט פשוט שמייצג את התוכן של הקובץ. האפשרות הזו שימושית לפקודות שקוראות מקבצים (למשל gcloud builds submit --config=cloudbuild.yaml --async --project=PROJECT_ID).

דוגמאות לפקודות או לתבניות של gcloud:

  1. קריאת יומנים של מופעי GCE עם חומרה ברמה ERROR ומעלה: gcloud logging read "severity>=ERROR AND resource.type='gce_instance'" --limit=10 --order=DESC --project=PROJECT_ID
    • שימו לב לשימוש במירכאות בביטוי הסינון.
  2. הצגת רשימה של כל נקודות הקצה של PSC: gcloud compute forwarding-rules list --project=PROJECT_ID
  3. תיאור של נקודת קצה של PSC: gcloud compute forwarding-rules describe FORWARDING_RULE_NAME --region=REGION --project=PROJECT_ID
    • שימו לב לשימוש בסימן '=' בדגל ‎--region.
  4. הצגת כל האשכולות: gcloud container clusters list --project=PROJECT_ID
  5. מתארים אשכול: gcloud container clusters describe CLUSTER_NAME --region=REGION --project=PROJECT_ID
  6. מציגים את מכונות המחשוב: gcloud compute instances list --project=PROJECT_ID
  7. קבלת מדיניות IAM לפרויקט: gcloud projects get-iam-policy PROJECT_ID --project=PROJECT_ID

כברירת מחדל, מחרוזות התגובה מעוצבות לפלט של המסוף (stdout או stderr). כדי לשנות את הפורמט, משתמשים בדגל ‎--format.

קבלת מפרטים של כלי ה-MCP

כדי לקבל את המפרטים של כלי ה-MCP לכל הכלים בשרת MCP, משתמשים בשיטה tools/list. בדוגמה הבאה אפשר לראות איך משתמשים ב-curl כדי להציג רשימה של כל הכלים והמפרטים שלהם שזמינים כרגע בשרת MCP.

בקשת Curl 
                      
curl --location 'https://cloudcli.googleapis.com/mcp' \
--header 'content-type: application/json' \
--header 'accept: application/json, text/event-stream' \
--data '{
    "method": "tools/list",
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1
}'