Google Cloud Documentation Agent

基于 Pydantic AI 和 FastMCP 的 Google Cloud 文档查询 Agent。

功能概述

Google Cloud Documentation Agent 提供以下功能：

• 搜索 Google Cloud 文档 - 在 Google Cloud 官方文档中搜索服务指南、API 参考、教程等
• 获取文档内容 - 根据 URL 获取完整的文档内容
• 列出 MCP 工具 - 查看 Google Cloud MCP 服务器提供的所有工具
• 调用 MCP 工具 - 直接调用 Google Cloud MCP 服务器的工具

支持的 Google Cloud MCP 服务器

• BigQuery: https://bigquery.googleapis.com/mcp
• Compute Engine: https://compute.googleapis.com/mcp
• GKE: https://container.googleapis.com/mcp
• Maps Grounding Lite: https://mapstools.googleapis.com/mcp

快速开始

1. 环境变量配置

# LiteLLM Gateway 配置
export LITELLM_GATEWAY_URL="https://litellm.graystone-fb459c5d.southeastasia.azurecontainerapps.io/v1"
export OPENAI_API_KEY="your-api-key"

# Google Cloud MCP 服务器 URL（可选，使用默认值）
export BIGQUERY_MCP_URL="https://bigquery.googleapis.com/mcp"
export COMPUTE_MCP_URL="https://compute.googleapis.com/mcp"
export GKE_MCP_URL="https://container.googleapis.com/mcp"
export MAPS_MCP_URL="https://mapstools.googleapis.com/mcp"

# 服务端口（可选，默认 8000）
export API_PORT=8000

2. 本地测试

cd google-cloud-docs
pip install -r requirements.txt
python run_api_server.py

3. 构建镜像

docker build -t google-cloud-docs:latest .

4. 运行容器

docker run -d -p 8000:8000 \
  -e LITELLM_GATEWAY_URL="https://..." \
  -e OPENAI_API_KEY="your-key" \
  google-cloud-docs:latest

项目结构

google-cloud-docs/
├── Dockerfile
├── requirements.txt
├── run_api_server.py      # 启动脚本
└── src/
    ├── __init__.py
    └── server/
        ├── __init__.py
        ├── api_server.py   # FastAPI + MCP HTTP
        └── mcp_server.py   # MCP 工具定义

API 端点

REST API

• GET / - 服务信息
• GET /health - 健康检查
• POST /api/v1/search - 搜索文档（需要 API Key）
• POST /api/v1/doc - 获取文档内容（需要 API Key）
• POST /api/v1/mcp-tools - 列出 MCP 工具（需要 API Key）
• POST /api/v1/mcp-call - 调用 MCP 工具（需要 API Key）

MCP 端点

• POST /mcp - MCP HTTP 端点
• GET /mcp/sse - MCP SSE 端点
• POST /mcp/sse - MCP SSE POST 端点

使用示例

搜索文档

curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "api-key: your-api-key" \
  -d '{
    "query": "BigQuery SQL",
    "service": "bigquery"
  }'

获取文档内容

curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/doc \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "api-key: your-api-key" \
  -d '{
    "doc_url": "https://cloud.google.com/bigquery/docs/..."
  }'

列出 MCP 工具

curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/mcp-tools?service=bigquery \
  -H "api-key: your-api-key"

调用 MCP 工具

curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/mcp-call \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "api-key: your-api-key" \
  -d '{
    "service": "bigquery",
    "tool_name": "query",
    "arguments": {
      "query": "SELECT * FROM dataset.table LIMIT 10"
    }
  }'

MCP 调用

curl -X POST http://localhost:8000/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "api-key: your-api-key" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "search_google_cloud_docs",
      "arguments": {
        "query": "Compute Engine VM",
        "service": "compute"
      }
    }
  }'

环境变量

变量	必需	说明
LITELLM_GATEWAY_URL	是	LiteLLM Gateway URL
OPENAI_API_KEY	是	LLM API Key
BIGQUERY_MCP_URL	否	BigQuery MCP 服务器地址，默认 https://bigquery.googleapis.com/mcp
COMPUTE_MCP_URL	否	Compute Engine MCP 服务器地址，默认 https://compute.googleapis.com/mcp
GKE_MCP_URL	否	GKE MCP 服务器地址，默认 https://container.googleapis.com/mcp
MAPS_MCP_URL	否	Maps MCP 服务器地址，默认 https://mapstools.googleapis.com/mcp
API_PORT	否	服务端口，默认 8000

工具说明

search_google_cloud_docs

搜索 Google Cloud 文档。

参数：

• query (string, 必需): 搜索关键词
• service (string, 可选): 指定服务（bigquery, compute, gke, maps）

get_google_cloud_doc

获取 Google Cloud 文档内容。

参数：

• doc_url (string, 必需): Google Cloud 文档 URL

list_google_cloud_mcp_tools

列出 Google Cloud MCP 服务器可用的工具。

参数：

• service (string, 可选): MCP 服务器名称（bigquery, compute, gke, maps）

call_google_cloud_mcp_tool

调用 Google Cloud MCP 服务器的工具。

参数：

• service (string, 必需): MCP 服务器名称
• tool_name (string, 必需): 工具名称
• arguments (dict, 必需): 工具参数

注册到 Agent Manager

在 k8s_manager.py 中添加：

# TEMPLATE_PORTS
"google-cloud-docs": 8000,

# image_map
"google-cloud-docs": "agnettaiji.azurecr.io/ai-agents/google-cloud-docs:latest",

在 app.py 的 valid_templates 中添加 "google-cloud-docs"。