Google Cloud Documentation Agent - Google Cloud 文档查询工具
功能： - search_google_cloud_docs: 搜索 Google Cloud 文档 - get_google_cloud_doc: 获取完整文档内容 - list_google_cloud_mcp_tools: 列出 MCP 工具 - call_google_cloud_mcp_tool: 调用 MCP 工具 特性： - 支持 Google Cloud MCP API (BigQuery, Compute Engine, GKE, Maps) - 集成 Pydantic AI 进行结果整理和解释 - 提供 REST API 和 MCP 协议端点 - 支持 API Key 验证
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Ubuntu
@@ -0,0 +1,219 @@
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# Google Cloud Documentation Agent
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基于 **Pydantic AI** 和 **FastMCP** 的 Google Cloud 文档查询 Agent。
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## 功能概述
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Google Cloud Documentation Agent 提供以下功能：
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- **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
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- **获取文档内容** - 根据 URL 获取完整的文档内容
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- **列出 MCP 工具** - 查看 Google Cloud MCP 服务器提供的所有工具
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- **调用 MCP 工具** - 直接调用 Google Cloud MCP 服务器的工具
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## 支持的 Google Cloud MCP 服务器
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- **BigQuery**: `https://bigquery.googleapis.com/mcp`
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- **Compute Engine**: `https://compute.googleapis.com/mcp`
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- **GKE**: `https://container.googleapis.com/mcp`
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- **Maps Grounding Lite**: `https://mapstools.googleapis.com/mcp`
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## 快速开始
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### 1. 环境变量配置
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```bash
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# LiteLLM Gateway 配置
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export LITELLM_GATEWAY_URL="https://litellm.graystone-fb459c5d.southeastasia.azurecontainerapps.io/v1"
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export OPENAI_API_KEY="your-api-key"
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# Google Cloud MCP 服务器 URL（可选，使用默认值）
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export BIGQUERY_MCP_URL="https://bigquery.googleapis.com/mcp"
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export COMPUTE_MCP_URL="https://compute.googleapis.com/mcp"
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export GKE_MCP_URL="https://container.googleapis.com/mcp"
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export MAPS_MCP_URL="https://mapstools.googleapis.com/mcp"
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# 服务端口（可选，默认 8000）
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export API_PORT=8000
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```
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### 2. 本地测试
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```bash
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cd google-cloud-docs
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pip install -r requirements.txt
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python run_api_server.py
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```
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### 3. 构建镜像
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```bash
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docker build -t google-cloud-docs:latest .
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```
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### 4. 运行容器
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```bash
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docker run -d -p 8000:8000 \
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-e LITELLM_GATEWAY_URL="https://..." \
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-e OPENAI_API_KEY="your-key" \
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google-cloud-docs:latest
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```
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## 项目结构
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```
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google-cloud-docs/
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├── Dockerfile
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├── requirements.txt
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├── run_api_server.py # 启动脚本
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└── src/
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├── __init__.py
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└── server/
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├── __init__.py
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├── api_server.py # FastAPI + MCP HTTP
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└── mcp_server.py # MCP 工具定义
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```
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## API 端点
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### REST API
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- `GET /` - 服务信息
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- `GET /health` - 健康检查
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- `POST /api/v1/search` - 搜索文档（需要 API Key）
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- `POST /api/v1/doc` - 获取文档内容（需要 API Key）
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- `POST /api/v1/mcp-tools` - 列出 MCP 工具（需要 API Key）
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- `POST /api/v1/mcp-call` - 调用 MCP 工具（需要 API Key）
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### MCP 端点
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- `POST /mcp` - MCP HTTP 端点
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- `GET /mcp/sse` - MCP SSE 端点
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- `POST /mcp/sse` - MCP SSE POST 端点
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## 使用示例
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### 搜索文档
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```bash
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curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/search \
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||||
-H "Content-Type: application/json" \
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||||
-H "api-key: your-api-key" \
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-d '{
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"query": "BigQuery SQL",
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"service": "bigquery"
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}'
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```
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### 获取文档内容
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```bash
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curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/doc \
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||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-H "api-key: your-api-key" \
|
||||
-d '{
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||||
"doc_url": "https://cloud.google.com/bigquery/docs/..."
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}'
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```
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### 列出 MCP 工具
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```bash
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curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/mcp-tools?service=bigquery \
|
||||
-H "api-key: your-api-key"
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```
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### 调用 MCP 工具
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||||
```bash
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||||
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/mcp-call \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-H "api-key: your-api-key" \
|
||||
-d '{
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||||
"service": "bigquery",
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||||
"tool_name": "query",
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||||
"arguments": {
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"query": "SELECT * FROM dataset.table LIMIT 10"
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}
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}'
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```
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### MCP 调用
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```bash
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||||
curl -X POST http://localhost:8000/mcp \
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||||
-H "Content-Type: application/json" \
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||||
-H "api-key: your-api-key" \
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||||
-d '{
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||||
"jsonrpc": "2.0",
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"id": 1,
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||||
"method": "tools/call",
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||||
"params": {
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||||
"name": "search_google_cloud_docs",
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||||
"arguments": {
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||||
"query": "Compute Engine VM",
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||||
"service": "compute"
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}
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}
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}'
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```
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## 环境变量
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| 变量 | 必需 | 说明 |
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|------|------|------|
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| LITELLM_GATEWAY_URL | 是 | LiteLLM Gateway URL |
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| OPENAI_API_KEY | 是 | LLM API Key |
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||||
| BIGQUERY_MCP_URL | 否 | BigQuery MCP 服务器地址，默认 https://bigquery.googleapis.com/mcp |
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||||
| COMPUTE_MCP_URL | 否 | Compute Engine MCP 服务器地址，默认 https://compute.googleapis.com/mcp |
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||||
| GKE_MCP_URL | 否 | GKE MCP 服务器地址，默认 https://container.googleapis.com/mcp |
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||||
| MAPS_MCP_URL | 否 | Maps MCP 服务器地址，默认 https://mapstools.googleapis.com/mcp |
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| API_PORT | 否 | 服务端口，默认 8000 |
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## 工具说明
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### search_google_cloud_docs
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搜索 Google Cloud 文档。
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**参数：**
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- `query` (string, 必需): 搜索关键词
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- `service` (string, 可选): 指定服务（bigquery, compute, gke, maps）
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### get_google_cloud_doc
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获取 Google Cloud 文档内容。
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**参数：**
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- `doc_url` (string, 必需): Google Cloud 文档 URL
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### list_google_cloud_mcp_tools
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列出 Google Cloud MCP 服务器可用的工具。
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**参数：**
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- `service` (string, 可选): MCP 服务器名称（bigquery, compute, gke, maps）
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### call_google_cloud_mcp_tool
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调用 Google Cloud MCP 服务器的工具。
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**参数：**
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- `service` (string, 必需): MCP 服务器名称
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- `tool_name` (string, 必需): 工具名称
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- `arguments` (dict, 必需): 工具参数
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## 注册到 Agent Manager
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在 `k8s_manager.py` 中添加：
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```python
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# TEMPLATE_PORTS
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"google-cloud-docs": 8000,
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# image_map
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"google-cloud-docs": "agnettaiji.azurecr.io/ai-agents/google-cloud-docs:latest",
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```
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在 `app.py` 的 `valid_templates` 中添加 `"google-cloud-docs"`。
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