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

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 משאבי GCP (למשל, 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. 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 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. צריך לציין לפחות אחד מהערכים --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.
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 משאבי GCP (כלומר, מוטציות).

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: סוכן לא יכול להריץ את פקודות bq הבאות: bq init, ‏ bq pyshell, ‏ bq shell.

כללי ביצוע מחמירים:

  1. צריך לציין לפחות אחד מהערכים --project_id או --quota_project_id במחרוזת הפקודה.
  2. מזהה הפרויקט לעומת פרויקט המכסה: הדגל ‎--project_id מציין את פרויקט המשאבים שהפקודה פועלת עליו (זהה לדגל ‎--project של gcloud). הדגל ‎--quota_project_id מציין את הפרויקט שמחויב על השימוש במכסה/חיוב של קריאה ל-API של BigQuery במורד הזרם (זהה לדגל --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'. שגוי: '--project_id my-project' או '--location us'. אל תוסיפו 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 באופן מפורש את הדגל --location (למשל, --location=us או --location=EU).
  5. פעולות אסינכרוניות: פקודות מסוימות 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 ההפעלה של ה-API לצורכי חיוב, הפעלת ה-API ובדיקות של ניצול המכסה.

דוגמאות לפקודות או לתבניות של פקודות bq:

  1. מריצים 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 רשימה של 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
}'