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使用 MCP 將 LLM 連線至 Cloud Storage

本指南說明如何將 Cloud Storage 連線至整合開發環境 (IDE) 和開發人員工具。如要執行這項操作，請使用 MCP Toolbox for Databases 在機器上執行本機 MCP 伺服器。

MCP Toolbox for Databases 是開放原始碼存放區，內含資料庫和資料存放區的連接器，包括 Cloud Storage、BigQuery、AlloyDB、Spanner 和 Cloud SQL。工具箱支援 OAuth2 和 OIDC 驗證，並整合 Open Telemetry，可提供觀測功能。整合 Cloud Storage 工具箱後，您就能使用 LLM 執行下列動作：

建立、列出及刪除值區。
取得 bucket 和物件中繼資料。
取得值區的身分與存取權管理 (IAM) 政策。
讀取、寫入、上傳及下載物件。
複製或移動物件。

本指南將示範下列 IDE 和工具的連線程序：

Cursor
Windsurf (原名 Codeium)
Visual Studio Code (Copilot)
Cline (VS Code 擴充功能)
Claude 電腦版
Claude 程式碼
Antigravity

事前準備

在 Google Cloud 控制台的專案選擇器頁面中，選取或建立 Google Cloud 專案。
確認您已為 Google Cloud 專案啟用計費功能。
在 Google Cloud 專案中啟用 Cloud Storage API。
設定完成這項工作所需的角色和權限。呼叫 LLM 代理程式的使用者必須具備值區或專案層級的下列角色：
- 如要列出 bucket、建立 bucket 及刪除空白 bucket：儲存空間管理員 (roles/storage.admin)
- 列出物件、讀取物件、取得物件中繼資料或 bucket 中繼資料：Storage 物件檢視者 (roles/storage.objectViewer)
- 如要將內容寫入物件或上傳物件：Storage 物件建立者 (roles/storage.objectCreator)
- 如要複製、移動或刪除物件：Storage 物件管理員 (roles/storage.objectAdmin)
為環境設定應用程式預設憑證 (ADC)。

連結至 Antigravity

您可以使用自訂設定，將 Cloud Storage 連線至 Antigravity。在此情境中，自訂 MCP 伺服器是指您透過編輯設定檔 (例如 mcp_config.json) 手動設定的伺服器。手動設定會取代直接從內建 MCP 商店目錄安裝伺服器。

如要設定自訂 MCP 伺服器，請按照下列步驟操作：

在終端機中執行 npx --version，確認系統已安裝 npx 並正確設定。如需安裝 Node.js (內含 npx)，請參閱 npm 的「下載並安裝 Node.js 和 npm」指南。
開啟 Antigravity，然後使用編輯器代理程式面板頂端的「...」下拉式選單，前往 MCP 商店。
如要開啟 mcp_config.json 檔案，請依序點選「MCP Servers」(MCP 伺服器) >「Manage MCP Servers」(管理 MCP 伺服器) >「View raw config」(查看原始設定)。

新增下列設定，將預留位置替換為專案 ID，然後儲存：

{
  "mcpServers": {
    "storage": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y","@toolbox-sdk/server","--prebuilt","cloud-storage","--stdio"],
      "env": {
          "CLOUD_STORAGE_PROJECT": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

安裝 MCP Toolbox

這個工具箱是開放原始碼的 Model Context Protocol (MCP) 伺服器，可在本機上執行。本機伺服器會管理 IDE 與 Cloud Storage 之間的通訊。這個連線可為 AI 工具提供安全有效率的環境。

以二進位檔形式下載最新版的 MCP Toolbox。選取與作業系統 (OS) 和 CPU 架構對應的二進位檔。您必須使用 MCP Toolbox 1.2.0 以上版本：
linux/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/VERSION/linux/amd64/toolbox
將 VERSION 替換成 MCP Toolbox 版本，例如 v1.2.0。
macOS darwin/arm64
curl -O https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/VERSION/darwin/arm64/toolbox
將 VERSION 替換成 MCP Toolbox 版本，例如 v1.2.0。
macOS darwin/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/VERSION/darwin/amd64/toolbox
將 VERSION 替換成 MCP Toolbox 版本，例如 v1.2.0。
windows/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/VERSION/windows/amd64/toolbox
將 VERSION 替換成 MCP Toolbox 版本，例如 v1.2.0。
將該二進位檔設為可執行：
```
chmod +x toolbox
```
驗證安裝項目：
```
./toolbox --version
```

如要使用容器映像檔或 Homebrew 設定工具箱，請參閱「安裝工具箱」頁面。

設定用戶端和連線

本節說明安裝 MCP Toolbox 後，如何將 Cloud Storage 連線至工具。

Claude 程式碼

安裝 Claude Code。
在專案根目錄中建立 .mcp.json 檔案 (如果不存在)。

新增設定、將預留位置替換為您的值，然後儲存：

        {
          "mcpServers": {
            "storage": {
              "command": "./PATH/TO/toolbox",
              "args": ["--prebuilt","cloud-storage","--stdio"],
              "env": {
                "CLOUD_STORAGE_PROJECT": "PROJECT_ID"
              }
            }
          }
        }

將下列變數換成您的值：

./PATH/TO/toolbox：toolbox 二進位檔的路徑。
CLOUD_STORAGE_PROJECT：指定 Google Cloud 專案 ID 的環境變數。
PROJECT_ID： Google Cloud 專案 ID。

重新啟動 Claude Code，載入新設定。Claude Code 重新開啟後，應用程式會偵測已設定的 MCP 伺服器。

Claude 電腦版

開啟 Claude Desktop，然後前往「設定」。
在「開發人員」分頁中，按一下「編輯設定」開啟設定檔。

新增設定、將預留位置替換為您的值，然後儲存：

        {
          "mcpServers": {
            "storage": {
              "command": "./PATH/TO/toolbox",
              "args": ["--prebuilt","cloud-storage","--stdio"],
              "env": {
                "CLOUD_STORAGE_PROJECT": "PROJECT_ID"
              }
            }
          }
        }

將下列變數換成您的值：

./PATH/TO/toolbox：toolbox 二進位檔的路徑。
CLOUD_STORAGE_PROJECT：指定 Google Cloud 專案 ID 的環境變數。
PROJECT_ID： Google Cloud 專案 ID。

重新啟動 Claude Desktop。
新的即時通訊畫面會顯示槌子 (MCP) 圖示和新的 MCP 伺服器。

Cline

在 VS Code 中開啟 Cline 擴充功能，然後點按「MCP Servers」(MCP 伺服器) 圖示。
點選「設定 MCP 伺服器」開啟設定檔。

新增下列設定，將預留位置替換為您的值，然後儲存：

        {
          "mcpServers": {
            "storage": {
              "command": "./PATH/TO/toolbox",
              "args": ["--prebuilt","cloud-storage","--stdio"],
              "env": {
                "CLOUD_STORAGE_PROJECT": "PROJECT_ID"
              }
            }
          }
        }

將下列變數換成您的值：

./PATH/TO/toolbox：toolbox 二進位檔的路徑。
CLOUD_STORAGE_PROJECT：指定 Google Cloud 專案 ID 的環境變數。
PROJECT_ID： Google Cloud 專案 ID。

伺服器連線成功後，會顯示綠色的「有效」狀態。

Cursor

在專案根目錄中建立 .cursor 目錄 (如果不存在)。
建立 .cursor/mcp.json 檔案 (如果不存在)，然後開啟該檔案。

新增下列設定，將預留位置替換為您的值，然後儲存：

        {
          "mcpServers": {
            "storage": {
              "command": "./PATH/TO/toolbox",
              "args": ["--prebuilt","cloud-storage","--stdio"],
              "env": {
                "CLOUD_STORAGE_PROJECT": "PROJECT_ID"
              }
            }
          }
        }

將下列變數換成您的值：

./PATH/TO/toolbox：toolbox 二進位檔的路徑。
CLOUD_STORAGE_PROJECT：指定 Google Cloud 專案 ID 的環境變數。
PROJECT_ID： Google Cloud 專案 ID。

開啟「Cursor」，然後依序前往「Settings」>「Cursor Settings」>「MCP」。伺服器連線後，會顯示綠色的「有效」狀態。

Visual Studio Code (Copilot)

開啟 VS Code，並在專案根目錄中建立 .vscode 目錄 (如果不存在)。
如果 .vscode/mcp.json 檔案不存在，請建立並開啟該檔案。

新增下列設定，將預留位置替換為您的值，然後儲存：

        {
          "mcpServers": {
            "storage": {
              "command": "./PATH/TO/toolbox",
              "args": ["--prebuilt","cloud-storage","--stdio"],
              "env": {
                "CLOUD_STORAGE_PROJECT": "PROJECT_ID"
              }
            }
          }
        }

將下列變數換成您的值：

./PATH/TO/toolbox：toolbox 二進位檔的路徑。
CLOUD_STORAGE_PROJECT：指定 Google Cloud 專案 ID 的環境變數。
PROJECT_ID： Google Cloud 專案 ID。

重新載入 VS Code 視窗。與 MCP 相容的擴充功能會自動偵測設定並啟動伺服器。

滑浪風帆

開啟 Windsurf，然後前往 Cascade 助理。
按一下 MCP 圖示，然後點選「設定」開啟設定檔。

新增下列設定，將預留位置替換為您的值，然後儲存：

        {
          "mcpServers": {
            "storage": {
              "command": "./PATH/TO/toolbox",
              "args": ["--prebuilt","cloud-storage","--stdio"],
              "env": {
                "CLOUD_STORAGE_PROJECT": "PROJECT_ID"
              }
            }
          }
        }

將下列變數換成您的值：

./PATH/TO/toolbox：toolbox 二進位檔的路徑。
CLOUD_STORAGE_PROJECT：指定 Google Cloud 專案 ID 的環境變數。
PROJECT_ID： Google Cloud 專案 ID。

預先建構的工具

將 MCP Toolbox 連線至 Cloud Storage 後，代理程式會使用下列預先建構的工具：

list_buckets：列出已設定專案中的 Cloud Storage bucket。
list_objects：列出 bucket 中的物件，並可選擇使用前置字串和分隔符號篩選器。
get_bucket_metadata：傳回值區的中繼資料。
get_bucket_iam_policy：傳回 bucket 的 IAM 政策繫結。
get_object_metadata：傳回物件的中繼資料。
read_object：讀取 UTF-8 文字物件 (或位元組範圍)。上限為 8 MiB，二進位物件會遭到拒絕。
download_object：將物件下載至本機路徑。
create_bucket：在已設定的專案中建立 bucket。
delete_bucket：刪除空白值區。
upload_object：將本機檔案上傳至物件。
write_object：將文字內容直接寫入物件。
copy_object：將物件複製到目的地物件。
move_object：以原子方式重新命名同一值區內的物件。
delete_object：刪除物件。

使用 MCP 將 LLM 連線至 Cloud Storage 透過集合功能整理內容 你可以依據偏好儲存及分類內容。

事前準備

連結至 Antigravity

安裝 MCP Toolbox

linux/amd64

macOS darwin/arm64

macOS darwin/amd64

windows/amd64

設定用戶端和連線

Claude 程式碼

Claude 電腦版

Cline

Cursor

Visual Studio Code (Copilot)

滑浪風帆

預先建構的工具

使用 MCP 將 LLM 連線至 Cloud Storage