使用 MCP 服务器从 Gemini CLI 和 Antigravity 将应用部署到 Cloud Run

1. 概览

在生成式 AI 时代，创意与可运行的原型之间的障碍已有效消除，从而催生了“氛围编程者”。借助自然语言和高级意图，创作者现在可以在几分钟内实现复杂的应用，完全专注于创意流程，而不是手动语法。不过，这种势头通常会在部署阶段遇到障碍，因为传统的基础架构障碍（例如容器化、配置、服务器处理、维护）会重新引入 AI 本应消除的摩擦。

本 Codelab 探讨了如何将部署转变为氛围编程过程的自然延伸，从而保持创意速度。我们将深入探讨如何使用 Cloud Run MCP 服务器 将应用从 Gemini CLI 和 Antigravity 部署到 Cloud Run。这样一来，您现在可以要求 AI 应用将应用部署到 Cloud Run，这是一种可用于生产用途的无服务器服务，可处理与基础架构管理相关的所有繁重工作。

构建内容

在本实验中，您将：

  1. 将 Cloud Run MCP 服务器安装为 Gemini CLI 扩展程序
  2. 通过 Gemini CLI 上的氛围编程构建一个简单的应用
  3. 使用 Cloud Run MCP 服务器将应用部署到 Cloud Run
  4. 在 Antigravity 上启用 Cloud Run MCP 服务器
  5. 使用 Cloud Run MCP 服务器从 Antigravity 将同一应用部署到 Cloud Run

要求

2. 准备工作

创建项目

  1. 在 Google Cloud 控制台的项目选择器页面上，选择或创建一个 Google Cloud 项目。
  2. 确保您的 Cloud 项目已启用结算功能。了解如何 检查项目是否已启用结算功能。

从终端登录

在 Gemini CLI 和 Antigravity 上使用 Cloud Run MCP 服务器时，需要使用 gcloud 登录。

  1. 您将使用安装在机器上的 gcloud。在终端上，使用以下命令登录您的 Google Cloud 账号：
gcloud auth login
  1. 使用以下命令设置应用凭据：
gcloud auth application-default login
  1. 运行以下命令，确认 gcloud 命令知道您的项目。
gcloud config list project
  1. 如果项目未设置，请使用以下命令进行设置：
gcloud config set project <YOUR_PROJECT_ID>

生成 Gemini API 密钥

  1. 在浏览器中，前往 API 密钥页面。
  2. 点击页面右上角的创建 API 密钥 按钮。
  3. 在随即显示的创建新密钥 弹出式窗口中，为密钥提供适当的名称，然后选择将在哪个 Google Cloud 项目下创建密钥。
  4. 点击创建密钥 按钮。系统将生成新密钥。
  5. 复制新生成的密钥。
  6. 在终端（本地或 Cloud Shell）中，为此密钥设置环境变量，如下所示：
export GOOGLE_API_KEY=<YOUR_API_KEY>
export GEMINI_API_KEY=<YOUR_API_KEY>

3. 简介

MCP 服务器简介

MCP 服务器（模型上下文协议服务器）充当连接 AI 助理与外部系统和工具的标准桥梁。您可以将其视为人工智能的通用驱动程序或“USB-C 端口”；MCP 提供了一种通用语言，让开发者无需为每个数据源（例如 Google 云端硬盘、Gmail 或本地数据库）构建独特的集成，即可与每个特定的 AI 模型进行通信。此服务器通常在本地机器上或远程运行，侦听来自“AI 客户端”（例如 AI Studio、Gemini CLI、Antigravity）的请求，以安全地访问 AI 训练数据之外的信息。

MCP 服务器的主要目的是通过公开特定能力（在技术上定义为资源、工具和提示），将被动聊天机器人转变为主动智能体。通过连接服务器，您可以授予 AI 执行实际任务的能力，例如读取实时日志文件、查询 SQL 数据库或执行代码脚本。

Cloud Run MCP 服务器

Cloud Run MCP 服务器使与 MCP 兼容的 AI 智能体能够与 Cloud Run 集成，并对其执行不同的操作。Cloud Run MCP 服务器附带丰富的工具和提示。

工具

工具是可执行的功能，可让 AI 与外部系统互动并执行实际工作。

  • deploy-file-contents: ：通过直接提供文件内容将文件部署到 Cloud Run。
  • list-services ：列出给定项目和区域中的 Cloud Run 服务。
  • get-service ：获取特定 Cloud Run 服务的详细信息。
  • get-service-log: ：获取特定 Cloud Run 服务的日志和错误消息。
  • deploy-local-folder: ：将本地文件夹部署到 Google Cloud Run 服务。
  • list-projects ：列出可用的 GCP 项目。
  • create-project ：创建一个新的 GCP 项目，并将其附加到第一个可用的结算账号。您可以选择指定项目 ID。

提示

提示是可用于执行常见任务的自然语言命令。它们是使用预填充的实参执行工具调用的快捷方式。

  • deploy ：将当前工作目录部署到 Cloud Run。如果未提供服务名称，它将使用 DEFAULT_SERVICE_NAME 环境变量或当前工作目录的名称。
  • logs ：获取 Cloud Run 服务的日志。如果未提供服务名称，它将使用 DEFAULT_SERVICE_NAME 环境变量或当前工作目录的名称。

4. 为 Gemini CLI 安装 Run MCP 服务器

Gemini CLI 扩展程序

Gemini CLI 扩展程序是模块化软件包，可将 MCP 服务器、上下文文件和自定义命令捆绑到一个可安装的单元中。它们充当功能的“容器”，让您可以立即为 Gemini CLI 配备针对特定平台（如 GitHub、Firebase 或 Google Cloud）的专业技能。

将 Cloud Run MCP 服务器安装为 Gemini CLI 扩展程序

如需将 Cloud Run MCP 服务器安装为 Gemini CLI 扩展程序，请运行以下命令：

gemini extensions install https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloud-run-mcp

确保安装成功

在终端上运行以下命令以打开 Gemini CLI：

gemini

终端进入 Gemini CLI 模式后，运行以下命令以确保 Cloud Run MCP 服务器显示为就绪 状态。

/mcp list

Gemini CLI 中列出的 Cloud Run MCP 服务器的屏幕截图

此外，您还需要进行身份验证，才能使用 Gemini Code Assist 进行氛围编程。为此，请在 Gemini CLI 中运行以下命令：

/auth login

选择使用 Gemini API 密钥 选项。由于您已设置 GEMINI_API_KEY 环境变量，因此系统会自动登录您。

5. 在 Gemini CLI 中进行氛围编程

我们现在将使用 Gemini CLI 创建一个氛围编程的 Web 应用，然后使用 MCP 服务器将其部署到 Cloud Run。

  1. 确保您位于 Gemini CLI 终端中。
  2. 使用提示创建 Web 应用。以下是一个此类示例提示：
Build a NodeJS-based neon-themed Tic-Tac-Toe web app where the grid glows and players X (cyan) and O (magenta) pulse with light against a dark background. The UI must focus on immersion, using CSS shadows and transitions to make the board feel responsive and alive.

Program the game logic in NodeJS in a new folder `neon-tic-tac-toe`, that handles turn switching, win detection, and a dramatic 'Game Over' announcement at the top of the screen.

Once the application is ready, tell me how to run it locally so that I can try it out before deploying on the server.

在创建 Web 应用的过程中，Gemini CLI 可能会在多个时间点要求您提供输入。提供适当的输入，以便 Gemini CLI 可以继续执行并实现 Web 应用。

  1. 应用准备就绪后，按照 Gemini CLI 的指定在本地运行该应用。试用应用中的功能。
  2. 您可以选择提示 Gemini CLI 对应用进行任何更改。

6. 从 Gemini CLI 部署到 Cloud Run

  1. 对 Web 应用的运行情况感到满意后，我们现在将使用以下提示将应用部署到 Cloud Run：
Deploy the neon-tic-tac-toe folder as Cloud Run service in the project <project-id> in us-west1 region.

将占位符替换为您的 Google Cloud 项目 ID。您可以选择将区域更改为您选择的区域。

请注意，Gemini CLI 会调用 Cloud Run MCP 服务器的 deploy_local_folder 工具。允许 Gemini CLI 继续运行此工具。

  1. 将应用部署到 Cloud Run 需要几分钟时间。部署完成后，您将获得 Cloud 控制台网址和服务网址。将服务网址复制并粘贴到浏览器中。

通过 Gemini CLI 成功部署的屏幕截图

  1. 您已使用 Cloud Run MCP 服务器成功将 Web 应用从 Gemini CLI 部署到 Cloud Run。

7. 在 Antigravity 中进行氛围编程

  1. 打开 Antigravity 应用。
  2. 您现在可以选择打开上一部分中创建的 neon-tic-tac-toe 文件夹，也可以选择打开一个新文件夹，您可以在其中进行氛围编程以创建 Web 应用。
  3. 确保“智能体管理器”面板在 Antigravity 中处于打开状态，如下图所示。

Antigravity 中代理管理器面板的屏幕截图

  1. 如果您打开了一个新文件夹，请在“智能体管理器”面板中提供提示说明以创建 Web 应用。采取适当的操作，确保 Web 应用按预期创建。您还可以在本地运行该应用，并检查该应用是否按预期运行。

8. 从 Antigravity 部署到 Cloud Run

我们现在将安装 Cloud Run MCP 服务器。

  1. 点击“智能体管理器”面板右上角的三点状图标 (...)。从下拉菜单中，点击 MCP 服务器 选项。

代理管理器面板中的“MCP 服务器”选项

  1. 在 MCP 商店的搜索框中搜索 Cloud Run。将鼠标悬停在 Cloud Run MCP 服务器上，然后点击右侧显示的安装 按钮。

安装 Cloud Run MCP 服务器

  1. 安装完成后，点击“智能体管理器”面板顶部的返回智能体 按钮。
  2. 在“智能体管理器”面板中，我们现在将提示将此文件夹部署为 Google Cloud 项目上的 Cloud Run 服务，如下所示：
Deploy this folder as Cloud Run service in the project <project-id> in us-west1 region.

请注意，Cloud Run MCP 服务器的 deploy_local_folder 工具会被调用。它会将文件夹名称作为 Cloud Run 服务名称。

您可以选择将区域更改为您选择的区域。

  1. 将应用部署到 Cloud Run 需要几分钟时间。部署完成后，您将获得 Cloud 控制台网址和服务网址。将服务网址复制并粘贴到浏览器中。

Antigravity 成功部署的屏幕截图

  1. 您已使用 Cloud Run MCP 服务器成功将 Web 应用从 Antigravity 部署到 Cloud Run。

9. 清理

为避免系统因本博文中使用的资源向您的 Google Cloud 账号收取费用，请按照以下步骤操作：

  • 在 Google Cloud 控制台中，前往 管理资源 页面。
  • 在项目列表中，选择要删除的项目，然后点击“删除”。
  • 在对话框中输入项目 ID，然后点击“关停”以删除项目。

10. 恭喜

恭喜！您已成功完成应用的氛围编程，并使用 Gemini CLI 和 Antigravity 上的 Cloud Run MCP 服务器将其部署到 Cloud Run！

Gemini CLI 和 Antigravity 是开发和测试应用的首选应用，可让用户立即将自己的想法付诸实践。

通过 Cloud Run MCP 服务器将这些工具与 Cloud Run 无缝集成，使用户能够轻松地将应用直接部署到 Google Cloud。利用 Cloud Run 可获得无服务器环境的所有固有优势，从而免去基础架构管理的复杂性和开销。