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Vertex AI Gemini MCP 服务器

@shariqriazz/vertex-ai-mcp-server
0 Stars 40 次浏览 shariqriazz 更新于 2026-08-23

实现了模型上下文协议(MCP)服务器,该服务器提供了访问 Google Cloud 的 Vertex AI Gemini 模型的工具,并支持网络搜索 grounding 和直接知识回答等功能,可用于编码辅助和通用查询。

该服务暂未提供标准配置,请参考 README 手动接入

服务介绍

Vertex AI MCP 服务器

该项目实现了一个模型上下文协议(MCP)服务器,提供了一整套工具来与 Google Cloud 的 Vertex AI Gemini 模型进行交互,重点在于编码辅助和通用查询回答。

功能

  • 通过众多的 MCP 工具访问 Vertex AI Gemini 模型。
  • 支持网络搜索基础 (answer_query_websearch) 和直接知识回答 (answer_query_direct)。
  • 可通过环境变量配置模型 ID、温度、流行为、最大输出令牌数和重试设置。
  • 默认使用流式 API,以提高响应性。
  • 包含基本的重试逻辑,用于处理瞬时 API 错误。
  • 应用最小的安全过滤器 (BLOCK_NONE) 以减少潜在的阻塞(谨慎使用)。

提供的工具

查询与回答

  • answer_query_websearch:使用配置的 Vertex AI 模型 + Google 搜索基础回答查询。
  • answer_query_direct:使用配置的 Vertex AI 模型的内部知识回答查询。
  • answer_doc_query:找到某个主题的官方文档,并基于该文档主要回答查询,对于编码问题则辅以网络搜索,使用配置的 Vertex AI 模型。

(注:每个工具的输入/输出详情可以从 src/index.ts 中的 ListToolsRequestSchema 处理程序推断出来,或者如果客户端支持的话,可以通过 MCP 自省动态获取。)

前提条件

  • Node.js (v18+)
  • Bun (npm install -g bun)
  • 启用了计费功能的 Google Cloud 项目。
  • 在 GCP 项目中启用了 Vertex AI API。
  • 在您的环境中配置了 Google Cloud 身份验证(建议通过 gcloud auth application-default login 使用应用默认凭据,或使用服务帐户密钥)。

设置与安装

  1. 克隆/放置项目:确保项目文件位于您希望的位置。
  2. 安装依赖项
    bun install
    
  3. 配置环境
    • 在项目根目录下创建一个 .env 文件(复制 .env.example)。
    • .env.example 中所述设置所需的和可选的环境变量。确保设置了 GOOGLE_CLOUD_PROJECT
  4. 构建服务器
    bun run build
    
    这会将 TypeScript 代码编译为 build/index.js

使用 Cline 运行

(注:原文中的“Cline”可能是拼写错误,可能是指命令行 CLI 或特定工具名,请根据实际需求确认。)

  1. 配置 MCP 设置: 在您的 Cline MCP 设置文件(例如 .roo/mcp.json)中添加/更新配置。

    {
      "mcpServers": {
        "vertex-ai-mcp-server": {
          "command": "node",
          "args": [
            "/full/path/to/your/vertex-ai-mcp-server/build/index.js" // 使用绝对路径或确保它相对于 Cline 运行 node 的位置
          ],
          "env": {
            // 必须:确保这些与 .env 文件匹配或在此处设置
            "GOOGLE_CLOUD_PROJECT": "YOUR_GCP_PROJECT_ID",
            "GOOGLE_CLOUD_LOCATION": "us-central1",
            // 如果不使用 ADC,则必须:
            // "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/path/to/your/service-account-key.json",
            // 可选覆盖项:
            "VERTEX_AI_MODEL_ID": "gemini-2.5-pro-exp-03-25",
            "VERTEX_AI_TEMPERATURE": "0.0",
            "VERTEX_AI_USE_STREAMING": "true",
            "VERTEX_AI_MAX_OUTPUT_TOKENS": "65535",
            "VERTEX_AI_MAX_RETRIES": "3",
            "VERTEX_AI_RETRY_DELAY_MS": "1000"
          },
          "disabled": false,
          "alwaysAllow": [
             // 如果您不想出现确认提示,请在此处添加工具名称
             // 例如:"answer_query_websearch"
          ],
          "timeout": 3600 // 可选:超时时间(秒)
        }
        // 在此处添加其他服务器...
      }
    }
    
    • 重要提示: 确保 args 路径正确指向 build/index.js 文件。使用绝对路径可能更可靠。
    • 确保 env 块中的环境变量正确设置,要么与 .env 文件匹配,要么在此处明确定义。从实际的 JSON 文件中删除注释。
  2. 重启/重新加载 Cline: Cline 应该会检测到配置更改并启动服务器。

  3. 使用工具: 您现在可以通过 Cline 使用大量的工具。

开发

  • 监视模式: bun run watch
  • 代码检查: bun run lint
  • 格式化: bun run format