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MCP Server · 运维云端

cloud run MCP proxy

用于安全访问部署在Google Cloud Run上的Model Context Protocol (MCP)服务器的代理服务,处理认证并代理请求到适当的Cloud Run服务。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
远程访问Python本地部署

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
JasperHG90
提供方
JasperHG90

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

cloud run MCP proxy 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过传输方式未标注接入,客户端适配情况以官方文档为准,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

云运行MCP代理

访问GCP Cloud Run上运行的远程MCP服务器的代理。

该项目提供了一种安全访问部署在Google Cloud Run上的模型上下文协议(MCP)服务器的方法。它处理身份验证并将请求代理到相应的Cloud Run服务。

使用此MCP服务器

您可以在MCP服务器定义中使用以下条目

{
    "mcpServers": {
        "mcp-contract-registry": {
        "disabled": false,
        "timeout": 60,
        "type": "stdio",
        "command": "docker",
        "args": [
            "run",
            "-i",
            "--rm",
            "-e",
            "CLOUD_RUN_MCP_SERVER_URL",
            "-e",
            "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS",
            "--mount",
            "type=bind,source=/home/vscode/.config/gcloud,target=/app/.config/gcloud,ro",
            "jhginn/cloud-run-mcp-proxy:latest" // Or use a date tag from https://hub.docker.com/repository/docker/jhginn/cloud-run-mcp-proxy/general
        ],
        "env": {
            "CLOUD_RUN_MCP_SERVER_URL": "https://www.my.app.url.com",
            "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/path/to/.config/gcloud/application_default_credentials.json"
        }
        }
    }
}

确保:

  • 在主机设备上登录gcloud
  • 使用正确的GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS路径。通常,这是您的主目录。

这仅适用于使用 Streamable HTTP transport,并使用IAM进行保护。

开发人员入门指南

本指南将帮助您为当地发展建立项目。

先决条件

设置

  1. 克隆存储库:
   git clone 
   cd cloud_run_mcp_proxy
  1. 安装依赖关系和预提交钩子:

此项目使用 uv 用于包管理和 just 作为一名命令执行者。

   just setup

此命令是的别名 just install (运行 uv sync --all-groups)以及 just pre_commit_setup (运行 uv run pre-commit install).

通用开发命令

这 justfile 在项目的根目录中定义了几个有用的命令:

  • just install:安装/更新Python依赖项。
  • just pre_commit_setup:安装预提交挂钩。
  • just setup (或 just s):一个方便的别名来运行这两个 install 和 pre_commit_setup.
  • just pre_commit (或 just p):对所有文件运行预提交检查。
  • just test (或 just t):使用运行测试 pytest.
  • just build:为代理构建Docker容器。

运行代理

可以使用中定义的入口点脚本运行代理 pyproject.toml:

cloud_run_mcp_proxy

(随着项目的发展,将在此处添加有关配置和部署的更多详细信息。)

项目结构

  • src/cloud_run_mcp_proxy/:包含代理的主要源代码。

- proxy.py:核心代理逻辑。 - auth.py:处理与Google Cloud的身份验证。

  • tests/:包含单元和集成测试。
  • Dockerfile:定义用于部署代理的Docker镜像。
  • justfile:包含常用的开发命令。
  • pyproject.toml:定义项目元数据、依赖关系和生成系统配置。

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

MCP代理Python本地部署GoogleCloudRun远程访问认证代理

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

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MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

cloud run MCP proxy 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

cloud run MCP proxy 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

cloud run MCP proxy 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

cloud run MCP proxy 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

cloud run MCP proxy 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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