Model Context Protocol (MCP) 伺服器可做為代理伺服器，在外部服務與大型語言模型 (LLM) 或 AI 應用程式之間傳輸內容、資料或功能。MCP 伺服器會將 AI 應用程式連結至資料庫和 Web 服務等外部系統，並將系統回覆轉換成 AI 應用程式可理解的格式。
伺服器設定
您必須先啟用 MCP 伺服器並設定驗證，才能使用這項功能。如要進一步瞭解如何使用 Google 和 Google Cloud 遠端 MCP 伺服器，請參閱 Google Cloud MCP 伺服器總覽。
提供 Cloud Monitoring 工具的 MCP 伺服器
伺服器端點
MCP 服務端點是 MCP 伺服器的網路位址和通訊介面 (通常是網址)，AI 應用程式 (MCP 用戶端的主機) 會使用這個端點建立安全標準連線。這是 LLM 請求脈絡、呼叫工具或存取資源的聯絡點。Google MCP 端點可以是全域或區域。
monitoring.googleapis.com MCP 伺服器具有下列 MCP 端點：
- https://monitoring.googleapis.com/mcp
MCP 工具
MCP 工具是 MCP 伺服器向 LLM 或 AI 應用程式公開的函式或可執行功能，可在現實世界中執行動作。
monitoring.googleapis.com MCP 伺服器提供下列工具：
| MCP 工具 | |
|---|---|
| list_timeseries | 列出 Google Cloud Monitoring API 的時間序列資料 |
| get_alert_policy | 這是取得特定快訊政策資訊的主要工具。快訊政策會定義您想在服務發生問題時收到通知的條件。這有助於瞭解特定快訊設定的詳細資料。 |
| list_alert_policies | 這是列出 Google Cloud 專案中警告政策的主要工具。快訊政策會定義您想在服務發生問題時收到通知的條件。這有助於瞭解目前設定的快訊。 |
| get_alert | 這是取得特定快訊資訊的主要工具。警示代表違反警示政策。這有助於瞭解特定快訊的詳細資料。 |
| list_alerts | 這是列出 Google Cloud 專案中警報的主要工具。警示代表違反警示政策。這項功能有助於瞭解目前和過去的快訊政策違規情形。 |
| list_metric_descriptors | 這是主要工具，可讓您探索 Google Cloud 專案中可用的指標類型。這是瞭解可監控哪些資料，以及建構資訊主頁或快訊的好方法。 |
取得 MCP 工具規格
如要取得 MCP 伺服器中所有工具的 MCP 工具規格，請使用 tools/list 方法。以下範例說明如何使用 curl 列出 MCP 伺服器中目前可用的所有工具及其規格。
| Curl 要求 |
|---|
curl --location 'https://monitoring.googleapis.com/mcp' \ --header 'content-type: application/json' \ --header 'accept: application/json, text/event-stream' \ --data '{ "method": "tools/list", "jsonrpc": "2.0", "id": 1 }' |