MCP Google Vertex

MCP Google Vertex AI 服务器

一个模型上下文协议（MCP）服务器，利用Google Vertex AI的Imagen和Veo模型提供基于人工智能的图像和视频生成能力。

特点/功能

• 🎨（彩绘/艺术创作） 图像生成使用谷歌的Imagen 3模型创建AI图像
• 🎬 表示电影或视频的符号。 视频生成使用谷歌的Veo模型生成AI视频
• 💾 代表“硬盘驱动器”或“存储设备”的符号。 本地存储自动将生成的内容保存到本地服务器存储中
• 🔒 表示“锁定”或“安全”的意思。 安全配置基于环境的API凭证配置
• 🚀 表情符号“🚀”在中文中通常被翻译为“火箭”或直接用其原样表示，因为这是一个通用的表情符号，广泛用于表示火箭、快速上升或快速前进等概念。在没有具体上下文的情况下，可以简单地将其描述为“火箭”或保留原样使用。 Express v5基于最新的Express框架构建
• 📝（笔记或待办事项的符号，无具体文字含义） TypeScript全面类型化，提升开发者体验
• ♻️（循环箭头，通常表示回收或循环利用） DRY原则简洁、可维护且可重用的代码架构

先决条件

• Node.js 22.0.0 或更高版本
• 启用Vertex AI API的Google Cloud项目
• 具有适当权限的服务账户凭据

MCP 工具

生成图像

使用Imagen模型生成AI图像。

参数：

• prompt （必填）：要生成的图像的文本描述
• aspectRatio （可选）：图像宽高比（1:1， 16:9， 9:16， 4:3， 3:4), 默认: 1:1
• imageSize （可选）：图像尺寸（1K， 2K)，默认： 1K
• outputMimeType （可选）：输出图像格式（image/png， image/jpeg), 默认: image/jpeg
• negativePrompt （可选）：图片中应避免的内容

示例：

{
  "name": "generate-image",
  "arguments": {
    "prompt": "A serene mountain landscape at sunset with a lake",
    "aspectRatio": "16:9"
  }
}

生成视频

使用Veo模型生成AI视频。

参数：

• prompt （必填）：要生成的视频的文字描述
• duration （可选）：视频时长（以秒为单位）（4,6,8），默认值：8
• aspectRatio （可选）：视频宽高比（16:9， 9:16)
• resolution （可选）：视频分辨率（720p， 1080p)

示例：

{
  "name": "generate-video",
  "arguments": {
    "prompt": "A butterfly flying through a garden of flowers",
    "duration": 8,
    "aspectRatio": "16:9",
    "resolution": "1080p"
  }
}

连接到MCP客户端

Claude Desktop（可译为“Claude桌面版”或根据具体语境简化为“Claude桌面应用”）

添加到您的 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "google-vertex": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "http://localhost:3000/mcp"
      ]
    }
}

VS Code（Visual Studio Code，简称VS Code）

添加到您的 .vscode/mcp.json：

{
  "servers": {
    "google-vertex": {
      "type": "http",
      "url": "http://localhost:3000/mcp"
    }
  }
}

MCP 检查器

使用MCP Inspector测试您的服务器：

npx @modelcontextprotocol/inspector

然后连接到： http://localhost:3000/mcp

建筑学

服务器遵循清晰架构原则，实现了关注点分离：

• 配置层环境变量的管理和验证
• 服务层Vertex AI集成与存储管理
• 服务器层MCP协议实现与Express服务器设置
• DRY原则（Don't Repeat Yourself，不重复自己）可重用的实用程序和共享类型定义

错误处理

服务器包含全面的错误处理机制：

• 工具调用时的优雅错误响应
• 用于故障排除的详细错误信息
• 适当的HTTP状态码

性能提示

• 生成的文件会缓存在本地，以避免重复的API调用
• 根据您的使用场景选择合适的宽高比和分辨率
• 监控Vertex AI的配额和账单
• 考虑在高流量场景中实现请求排队机制

许可证

麻省理工学院（MIT）

致谢

• 构建于 模型上下文协议SDK
• 由……提供支持/驱动 Google Vertex AI
• 用途 Express v5