GCP MCP 使用说明

项目简介

GCP MCP (Model Context Protocol for Google Cloud Platform) 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的服务器，旨在让 AI 助手（如 Claude、Cursor、Windsurf）能够理解和操作您的 Google Cloud Platform (GCP) 环境。通过 GCP MCP，您可以使用自然语言与 AI 助手对话，轻松查询 GCP 资源信息、执行管理操作，无需手动登录 GCP 控制台或编写复杂的命令。

主要功能点

自然语言查询和操作 GCP 资源: 使用简单的自然语言指令，即可查询和管理您的 GCP 项目、虚拟机、数据库、存储桶等资源。
多 GCP 项目支持: 支持管理多个 GCP 项目，方便在不同项目间切换和操作。
多区域支持: 支持 GCP 的多区域部署，可以指定区域查询特定区域的资源。
安全的凭据处理: 采用安全的凭据处理方式，无需将 GCP 凭据暴露给外部服务，保障您的云环境安全。
本地执行: 服务器可以在本地运行，利用您本地配置的 GCP 凭据进行操作。
自动重试机制: 针对 API 调用失败等情况，具备自动重试机制，提高操作的可靠性。

安装步骤

克隆仓库: 打开终端，执行以下命令克隆 GCP MCP 仓库到本地：

git clone https://github.com/eniayomi/gcp-mcp
cd gcp-mcp

安装依赖: 在仓库目录下，执行以下命令安装项目依赖：
```
npm install
```

服务器配置

要将 GCP MCP 服务器连接到 MCP 客户端（如 Claude Desktop、Cursor、Windsurf），您需要在客户端的配置文件中添加 MCP 服务器的配置信息。以下是针对不同客户端的配置方法：

Claude Desktop / Cursor / Windsurf 配置 (JSON)

将以下 JSON 配置添加到 Claude Desktop 的 'claude_desktop_config.json' (Settings -> Developer -> Edit Config)、Cursor 的 Settings (⌘,) -> AI -> Model Context Protocol 或 Windsurf 的 '~/.windsurf/config.json' (如不存在则创建) 中：

{
  "mcpServers": {
    "gcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "gcp-mcp"]
    }
  }
}

配置说明:

'server name': 'gcp' (用户自定义，用于在客户端中标识该服务器，例如在 Claude 中选择 "gcp" 服务器)
'command': 'npx' (Node Package Execute 的缩写，用于执行 Node.js 包)
'args': '["-y", "gcp-mcp"]' (传递给 'npx' 的参数，'-y' 表示自动确认安装包，'gcp-mcp' 是要执行的包名，这里会执行全局安装的 'gcp-mcp' 包)

注意: 请确保您已经全局安装了 'gcp-mcp' 包，或者将 'command' 和 'args' 配置为指向您本地仓库的 'bin.js' 文件路径。如果使用本地仓库路径，请参考 'README.md' 中的 "Installation from source" 部分进行配置。

GCP 环境配置

配置 GCP 凭据: 确保您已配置 GCP 应用程序默认凭据 (Application Default Credentials, ADC)。最简单的方法是使用 'gcloud' 命令行工具进行身份验证：
```
gcloud auth application-default login
```
按照提示完成身份验证流程。
刷新 AI 助手: 完成配置后，请重启或刷新您的 AI 助手客户端，以使配置生效。

基本使用方法

启动 MCP 服务器: 配置完成后，当您在 MCP 客户端（如 Claude）中选择 "gcp" 服务器时，客户端会自动启动 GCP MCP 服务器。
使用自然语言提问: 在 AI 助手中，使用自然语言提出您想了解的 GCP 相关问题或操作指令。例如：
- "列出我所有的 GCP 项目"
- "显示项目 my-project-id 中的所有 Cloud SQL 实例"
- "我的当前账单状态是什么？"
- "展示我在 us-central1 区域的所有 GKE 集群"
更多使用示例和支持的服务，请参考仓库的 'README.md' 文件。

恭喜！您已成功配置并可以使用 GCP MCP 服务器与您的 GCP 环境进行交互了。

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