Spanner mit der MCP Toolbox for Databases, der Gemini-Befehlszeile und anderen Agents verwenden

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie Ihre Spanner-Instanz mit verschiedenen Entwicklertools verbinden, die das Model Context Protocol (MCP) unterstützen.

Wir empfehlen, die dedizierte Spanner-Erweiterung für die Gemini CLI zu verwenden. Mit dieser Erweiterung ist es nicht mehr erforderlich, eine separate Serververbindung einzurichten. Sie können Gemini Code Assist so konfigurieren, dass die Gemini CLI verwendet wird. Das bietet ähnliche Einrichtungsvorteile in Ihrer IDE. Weitere Informationen finden Sie unter Gemini CLI-Erweiterung – Spanner.

Alternativ können andere IDEs und Entwicklertools, die das MCP unterstützen, über die MCP Toolbox for Databases verbunden werden. Die MCP Toolbox ist ein Open-Source-MCP-Server, mit dem KI-Agenten mit Ihren Daten verbunden werden können. Es übernimmt Aufgaben wie die Authentifizierung und das Connection Pooling, sodass Sie direkt über Ihre IDE in natürlicher Sprache mit Ihren Daten interagieren können.

Gemini CLI-Erweiterung in Spanner verwenden

Die Spanner-Integration mit der Gemini CLI erfolgt über eine Open-Source-Erweiterung, die im Vergleich zur Standard-MCP-Toolbox-Verbindung zusätzliche Funktionen bietet. Die Erweiterung bietet einen Installationsprozess und eine Reihe von Tools sowie detaillierte Informationen zur Installation, Konfiguration und zu Anwendungsbeispielen. Wenn Sie die Gemini CLI-Erweiterung verwenden, müssen Sie die MCP Toolbox nicht installieren. Weitere Informationen finden Sie unter Gemini CLI-Erweiterung – Spanner.

Die spanner-Erweiterung enthält Tools zum Auflisten von Tabellen und zum Ausführen von SQL- und SQL-DQL-Anweisungen.

Tools	Beispiel für einen Prompt in natürlicher Sprache
`list_tables`	Welche Tabellen habe ich in meiner Spanner-Instanz?
`execute_sql`	Fügen Sie Testdaten in die Tabelle „products“ ein.
`execute_sql_dql`	Welche Produkte in der Kategorie „Elektronik“ werden in Amerika verkauft?

Hinweise

Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite für die Projektauswahl ein Google Cloud -Projekt aus oder erstellen Sie eines.
Achten Sie darauf, dass die Abrechnung für Ihr Projekt in Google Cloud aktiviert ist.

Spanner-Instanz einrichten

Aktivieren Sie die Spanner API im Google Cloud Projekt.
Spanner-Instanz und -Datenbank erstellen oder auswählen
Konfigurieren Sie die erforderlichen Rollen und Berechtigungen, um diese Aufgabe auszuführen. Der Nutzer, der die LLM-Agents aufruft, benötigt die folgenden Rollen auf Datenbankebene:
- Cloud Spanner-Datenbankleser (roles/spanner.databaseReader) zum Ausführen von DQL-Abfragen und Auflisten von Tabellen.
- Cloud Spanner-Datenbank-Nutzer (roles/spanner.databaseUser) zum Ausführen von DML-Abfragen.
Konfigurieren Sie Standardanmeldedaten für Anwendungen (ADC) für Ihre Umgebung.

MCP-Toolbox installieren

Laden Sie die aktuelle Version der MCP Toolbox als Binärprogramm herunter. Wählen Sie das Binärprogramm aus, das Ihrem Betriebssystem und Ihrer CPU-Architektur entspricht. Sie müssen die MCP Toolbox-Version 0.15.0 oder höher verwenden:

linux/amd64

curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/version/linux/amd64/toolbox

darwin/arm64

curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/version/darwin/arm64/toolbox

darwin/amd64

curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/version/darwin/amd64/toolbox

windows/amd64

curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/version/windows/amd64/toolbox

So machen Sie die Binärdatei ausführbar:
```
chmod +x toolbox
```
Installation prüfen:
```
./toolbox --version
```

Agent-Tool einrichten

In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie verschiedene Entwicklertools konfigurieren, um eine Verbindung zu Ihrer Spanner-Instanz herzustellen. Wählen Sie Ihr Agent-Tool aus den folgenden Optionen aus:

Gemini-Befehlszeile

Installieren Sie die Gemini CLI.
Installieren Sie die Spanner-Erweiterung für die Gemini CLI aus dem GitHub-Repository mit dem folgenden Befehl:

  gemini extensions install https://github.com/gemini-cli-extensions/spanner

Legen Sie die folgenden Umgebungsvariablen fest, um eine Verbindung zu Ihrer Spanner-Instanz herzustellen:
```
    export SPANNER_PROJECT="PROJECT_ID"
    export SPANNER_INSTANCE="INSTANCE_NAME"
    export SPANNER_DATABASE="DATABASE_NAME"
    export SPANNER_DIALECT="DIALECT_NAME"
    
```
Ersetzen Sie Folgendes:
- PROJECT_ID: Projekt-ID in Google Cloud .
- INSTANCE_NAME: Ihr Spanner-Instanzname.
- DATABASE_NAME: Ihr Spanner-Datenbankname.
- DIALECT_NAME: Ihr Spanner SQL-Dialekt. Akzeptiert googlesql oder postgresql. Der Standardwert ist googlesql, wenn er nicht definiert ist.
Starten Sie die Gemini CLI im interaktiven Modus:
```
    gemini
    
```
Die CLI lädt automatisch die Spanner-Erweiterung für die Gemini CLI und ihre Tools, mit denen Sie mit Ihrer Datenbank interagieren können.

Gemini Code Assist

Wir empfehlen dringend, Gemini Code Assist für die Verwendung der Gemini CLI zu konfigurieren, da bei diesem Ansatz kein MCP-Server manuell konfiguriert werden muss. Die Anleitung zum manuellen Konfigurieren eines MCP-Servers ist jedoch weiterhin im folgenden Abschnitt verfügbar:

1. Installieren Sie die Erweiterung Gemini Code Assist in VS Code.
2. Aktivieren Sie den KI-Agentenmodus und stellen Sie das KI-Agentenmodell auf Gemini um.
3. Erstellen Sie im Stammverzeichnis des Projekts einen Ordner mit dem Namen .gemini und darin eine Datei mit dem Namen settings.json.
4. Fügen Sie der Datei settings.json eine der folgenden Konfigurationen hinzu, die auf Ihrem Spanner-Dialekt basiert.
5. Ersetzen Sie die folgenden Variablen durch Ihre Werte:

PROJECT_ID: Projekt-ID in Google Cloud .
INSTANCE_NAME: Ihr Spanner-Instanzname.
DATABASE_NAME: Ihr Spanner-Datenbankname.

6. Speichern Sie die Datei.

Spanner mit GoogleSQL-Dialekt:

{
  "mcpServers": {
    "spanner": {
      "command": "./PATH/TO/toolbox",
      "args": ["--prebuilt","spanner","--stdio"],
      "env": {
          "SPANNER_PROJECT": "PROJECT_ID",
          "SPANNER_INSTANCE": "INSTANCE_NAME",
          "SPANNER_DATABASE": "DATABASE_NAME"
      }
    }
  }
}