MCP Reference: ces.googleapis.com

Model Context Protocol (MCP) 服务器充当外部服务(为大语言模型 [LLM] 或 AI 应用提供上下文、数据或功能)与 LLM 或 AI 应用之间的代理。MCP 服务器将 AI 应用连接到数据库和 Web 服务等外部系统,并将这些系统的响应转换为 AI 应用可理解的格式。

服务器设置

您必须先启用 MCP 服务器设置身份验证,然后才能使用。如需详细了解如何使用 Google 和 Google Cloud 远程 MCP 服务器,请参阅 Google Cloud MCP 服务器概览

适用于 Gemini Enterprise for Customer Experience API 的 MCP 服务器

服务器端点

MCP 服务端点是 MCP 服务器的网络地址和通信接口(通常是网址),AI 应用(MCP 客户端的宿主)使用该端点来建立安全、标准化的连接。它是 LLM 请求上下文、调用工具或访问资源的交互点。Google MCP 端点可以是全球性的,也可以是区域性的。

ces.googleapis.com MCP 服务器具有以下 MCP 端点:

  • https://ces.[REGION].rep.googleapis.com/mcp

MCP 工具

MCP 工具是 MCP 服务器向 LLM 或 AI 应用公开的函数或可执行功能,用于在现实世界中执行操作。

ces.googleapis.com MCP 服务器具有以下工具:

MCP 工具
list_apps 列出给定项目和位置中的应用。
get_app 获取指定应用的详细信息。
create_app 在指定项目和位置中创建新应用。
update_app 更新指定应用。请务必始终在输入中传递更新掩码。
delete_app 删除指定的应用。
list_agents 列出指定应用中的代理。
get_agent 获取指定代理的详细信息。
create_agent 在指定应用中创建新代理。
update_agent 更新指定的代理。请务必始终在输入中传递更新掩码。
delete_agent 删除指定的代理。
list_tools 列出指定应用中的工具。
get_tool 获取指定工具的详细信息。
create_tool 在给定应用中创建新工具。
update_tool 更新指定的工具。请务必始终在输入中传递更新掩码。
delete_tool 删除指定的工具。
list_guardrails 列出给定应用中的安全屏障。
get_guardrail 获取指定安全屏障的详细信息。
create_guardrail 在指定应用中创建新的安全护栏。
update_guardrail 更新指定的安全护栏。请务必始终在输入中传递更新掩码。
delete_guardrail 删除指定的安全防护栏。
list_deployments 列出给定应用中的部署。
get_deployment 获取指定部署的详细信息。
create_deployment 在给定应用中创建新部署。
update_deployment 更新指定的部署。请务必始终在输入中传递更新掩码。
delete_deployment 删除指定的部署。
list_toolsets 列出指定应用中的工具集。
get_toolset 获取指定工具集的详细信息。
create_toolset 在给定应用中创建新工具集。
update_toolset 更新指定的工具集。请务必始终在输入中传递更新掩码。
delete_toolset 删除指定的工具集。
list_app_versions 列出指定应用中的所有应用版本。
get_app_version 获取指定应用版本的详细信息。
create_app_version 在指定应用中创建新的应用版本。
delete_app_version 删除指定的应用版本。
restore_app_version 恢复指定的应用版本。
list_changelogs 列出给定应用中的更改日志。
get_changelog 获取指定更改日志的详细信息。
start_export_app 开始导出 CES 应用
start_import_app 开始导入 CES 应用
run_evaluation 运行 CES 应用的评估
create_evaluation 创建新的评估。
create_evaluation_dataset 创建新的评估数据集。
delete_evaluation 删除指定的评估。
delete_evaluation_dataset 删除指定的评估数据集。
generate_evaluation_from_conversation 根据对话生成评估。
get_evaluation 获取指定评估的详细信息。
get_evaluation_dataset 获取指定评估数据集的详细信息。
get_evaluation_result 获取指定评估结果的详细信息。
get_evaluation_run 获取指定评估运行的详细信息。
list_evaluation_datasets 列出评估数据集。
list_evaluation_results 列出评估结果。
list_evaluation_runs 列出评估运行。
list_evaluations 列出评估。
update_evaluation 更新指定的评估。请务必始终在输入中传递更新掩码。
update_evaluation_dataset 更新指定的评估数据集。请务必始终在输入中传递更新掩码。
delete_evaluation_result 删除指定的评估结果。
delete_evaluation_run 删除指定的评估运行。
get_conversation 获取指定对话的详细信息。
list_conversations 列出对话。
get_operation

获取长时间运行的操作的状态。

使用场景 某些工具(例如 run_evaluation)会返回长时间运行的操作。您可以使用此工具获取操作的状态。可以重复调用以轮询长时间运行的操作的状态

参数 * name:要获取的操作的名称。* name 应该是启动操作的工具返回的名称。* name 应采用 projects/{project}/locations/{location}/operations/{operation} 格式。

获取 MCP 工具规范

如需获取 MCP 服务器中所有工具的 MCP 工具规范,请使用 tools/list 方法。下面的示例演示了如何使用 curl 列出 MCP 服务器中当前可用的所有工具及其规范。

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