MCP Reference: cloudcli.googleapis.com

שרת Google Cloud CLI MCP מספק כלים להרצת פקודות Google 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

בשרת ה-MCP cloudcli.googleapis.com יש את הכלים הבאים:

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 משאבים ב-Google Cloud (לדוגמה, gcloud compute instances delete). היא לא מוגבלת לפקודות לקריאה בלבד. חשוב לנהוג בזהירות רבה.

פקודות אסורות: אסור לסוכן 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. תשובות שגויות: --zone us-central1-a או --project my-project.
  3. פרויקט לחיוב: אי אפשר להניח שקיימות הגדרות פרויקט או הגדרות חיוב שהוגדרו מראש בסביבת ההפעלה. לפקודות שלא מוגבלות לפרויקט (למשל, 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 המכסה בפרויקט. זה ישפיע על ממשקי Google Cloud API שלא תומכים בביטול המכסה בפרויקט של המשאב.
  4. היקף הפרויקט: תמיד צריך להעביר את הדגל --project=PROJECT_ID לפקודות בהיקף הפרויקט. אל תשתמשו בה לפקודות ברמת הארגון או התיקייה. אם לא מציינים --project flag עבור פקודה בהיקף פרויקט, פרויקט המשאב יהיה כברירת מחדל הפרויקט שהוגדר בדגל --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. מחרוזת הפקודה חייבת לכלול לפחות אחד מהערכים --project או --billing-project.
  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 רישום ביומן: 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. כל קובץ צריך לכלול את הנתיב (ביחס לספרייה הנוכחית) ואת התוכן. 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 מכונות ב-Compute Engine עם רמת חומרה>=ERROR: ‏ 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. תיאור של 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. טעינת המדיניות של ניהול הזהויות והרשאות הגישה לפרויקט: gcloud projects get-iam-policy PROJECT_ID --project=PROJECT_ID

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

מריץ פקודה אחת של BigQuery CLI ‏ (bq). הכלי הזה מאפשר להריץ כל פקודת bq בפרויקט של המשתמש, כולל פקודות שיוצרות, מעדכנות או מוחקות משאבים ב-Google Cloud (כלומר, שינויים).

אזהרת בטיחות חשובה (עלולה לגרום נזק): הכלי הזה יכול ליצור, לעדכן או למחוק משאבי BigQuery (למשל, bq rm,‏ bq cancel,‏ bq query). הוא לא מוגבל לפקודות לקריאה בלבד. חשוב לנהוג בזהירות רבה.

פקודות אסורות: אסור לסוכן להריץ את פקודות bq הבאות: bq init, bq pyshell, bq shell.

כללי ביצוע מחמירים:

  1. מחרוזת הפקודה חייבת לכלול לפחות אחד מהערכים --project_id או --quota_project_id.
  2. מזהה פרויקט לעומת פרויקט מכסת משאבים: הדגל ‎--project_id מציין את פרויקט המשאבים שהפקודה פועלת עליו (משקף את הדגל ‎--project של gcloud). הדגל ‎--quota_project_id מציין את הפרויקט שמחויב על השימוש במכסה של קריאת BigQuery API במורד הזרם (משקף את הדגל --billing-project של gcloud). אם מציינים את --project_id בפקודה, הוא ישמש כפרויקט לחיוב או למכסה. אם לא מציינים את --project_id או אם מציינים גם את --quota_project_id, הפרויקט לחיוב או למכסה יהיה הפרויקט שמוגדר בדגל --quota_project_id.
  3. פורמט הדגל: תמיד צריך להשתמש בסימן '=' כדי להפריד בין מפתחות הדגל לבין הערכים שלהם בכל האפשרויות הארוכות. נכון: '--project_id=my-project' או '--location=us'. תשובות שגויות: '--project_id my-project' או '--location us'. לא מוסיפים רווחים בין הדגלים לבין הערכים שלהם.
  4. אין הגדרות ברירת מחדל: הפקודה bq מופעלת בלי שמירת מצב. היא לא טוענת קובצי תצורה מקומיים כמו ‎.bigqueryrc. לכן, בכל הפעולות האזוריות (למשל, יצירת מערך נתונים או שליחת שאילתה למערך נתונים אזורי), חובה לציין במפורש את הדגל --location (למשל, --location=us או --location=EU).
  5. פעולות אסינכרוניות: חלק מהפקודות מפעילות פעולות סינכרוניות ממושכות (למשל, הפעלת משימות של שאילתות). תמיד צריך להעביר את הדגל --nosync לפקודות האלה כדי למנוע פסק זמן של הסוכן.
  6. הגבלות על פקודות: אסור להשתמש בפקודות bq הבאות: bq init, bq pyshell, bq shell. אין תמיכה בצינורות או בשרשור של פקודות.
  7. תיקון עצמי: אם פקודה מחזירה שגיאה, המודל ינתח את stderr, יתקן את התחביר או את האפשרויות וינסה שוב באיטרציה הבאה.

דוגמאות לפקודות bq שמשנות את המצב: bq mk,‏ bq rm,‏ bq update,‏ bq insert,‏ bq query (ללא --dry_run) וכו'. אופן השימוש: RunBq(command="bq query --project_id=PROJECT_ID 'SELECT 1'", project="projects/PROJECT_ID", input_files=[{"path": "PATH", "contents": "CONTENTS"}]) חובה לציין את פקודת bq המלאה כמחרוזת אחת בפרמטר 'command'. חובה לציין את הפרמטר project (בפורמט: projects/PROJECT_ID) כפרויקט להרצת ה-API לצורך חיוב, הפעלת ה-API ובדיקות של ניצול המכסה.

דוגמאות לפקודות או לתבניות של פקודות bq:

  1. הפעלת שאילתה: bq query --use_legacy_sql=false --project_id=PROJECT_ID 'SELECT * FROMproject.dataset.tableLIMIT 10'
  2. יצירת מערך נתונים: bq mk --dataset --location=us --project_id=PROJECT_ID myDataset
  3. יצירת טבלה: bq mk --table --project_id=PROJECT_ID myDataset.myTable name:string,value:integer
  4. הסרת מערך נתונים: bq rm -f --dataset --project_id=PROJECT_ID myDataset
  5. הסרת טבלה: bq rm -f -t --project_id=PROJECT_ID myDataset.myTable
  6. עדכון תיאור הטבלה: bq update --description="New description" --project_id=PROJECT_ID myDataset.myTable
  7. הצגת מערכי נתונים בפרויקט: bq ls --datasets=true --project_id=PROJECT_ID

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
}'