1. Giới thiệu
Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ sử dụng Bộ công cụ MCP dành cho cơ sở dữ liệu để cung cấp các tập dữ liệu BigQuery.
Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ sử dụng phương pháp từng bước như sau:
- Xác định một tập dữ liệu cụ thể của BigQuery ("Ghi chú phát hành của Google Cloud") trong chương trình tập dữ liệu công khai của BigQuery.
- Thiết lập Bộ công cụ MCP dành cho cơ sở dữ liệu, kết nối với tập dữ liệu BigQuery.
- Phát triển một Tác nhân bằng Bộ công cụ phát triển tác nhân (ADK) sẽ sử dụng Bộ công cụ MCP để trả lời các truy vấn của người dùng về Ghi chú phát hành của Google Cloud
Bạn sẽ thực hiện
- Thiết lập Bộ công cụ MCP cho cơ sở dữ liệu để hiển thị Ghi chú phát hành của Google Cloud, một tập dữ liệu BigQuery công khai, dưới dạng Giao diện MCP cho các Khách hàng MCP khác (IDE, Công cụ, v.v.).
Kiến thức bạn sẽ học được
- Khám phá các tập dữ liệu công khai của BigQuery và chọn một tập dữ liệu cụ thể.
- Thiết lập Bộ công cụ MCP dành cho cơ sở dữ liệu cho tập dữ liệu công khai BigQuery mà chúng ta muốn cung cấp cho khách hàng MCP.
- Thiết kế và phát triển một Tác nhân bằng Bộ công cụ phát triển tác nhân (ADK) để trả lời các truy vấn của người dùng.
- Kiểm thử Agent và Bộ công cụ MCP cho cơ sở dữ liệu trong môi trường cục bộ.
Bạn cần có
- Trình duyệt web Chrome.
- Môi trường phát triển Python cục bộ.
2. Trước khi bắt đầu
Tạo dự án
- Trong Google Cloud Console, trên trang chọn dự án, hãy chọn hoặc tạo một dự án trên Google Cloud.
- Đảm bảo bạn đã bật tính năng thanh toán cho dự án trên Cloud. Tìm hiểu cách kiểm tra xem tính năng thanh toán có được bật trên một dự án hay không .
- Bạn sẽ sử dụng Cloud Shell, một môi trường dòng lệnh chạy trong Google Cloud và được tải sẵn bq. Nhấp vào Kích hoạt Cloud Shell ở đầu Cloud Console.
- Sau khi kết nối với Cloud Shell, bạn có thể kiểm tra xem mình đã được xác thực hay chưa và dự án đã được đặt thành mã dự án của bạn hay chưa bằng cách dùng lệnh sau:
gcloud auth list
- Chạy lệnh sau trong Cloud Shell để xác nhận rằng lệnh gcloud biết về dự án của bạn.
gcloud config list project
- Nếu bạn chưa đặt dự án, hãy dùng lệnh sau để đặt:
gcloud config set project <YOUR_PROJECT_ID>
- Bật các API bắt buộc thông qua lệnh bên dưới. Quá trình này có thể mất vài phút, vì vậy, bạn vui lòng kiên nhẫn chờ đợi.
gcloud services enable cloudresourcemanager.googleapis.com \
servicenetworking.googleapis.com \
run.googleapis.com \
cloudbuild.googleapis.com \
cloudfunctions.googleapis.com \
aiplatform.googleapis.com \
sqladmin.googleapis.com \
compute.googleapis.com
Khi thực thi lệnh thành công, bạn sẽ thấy một thông báo tương tự như thông báo dưới đây:
Operation "operations/..." finished successfully.
Ngoài lệnh gcloud, bạn có thể sử dụng bảng điều khiển bằng cách tìm kiếm từng sản phẩm hoặc sử dụng đường liên kết này.
Nếu bỏ lỡ API nào, bạn luôn có thể bật API đó trong quá trình triển khai.
Tham khảo tài liệu để biết các lệnh và cách sử dụng gcloud.
3. Tập dữ liệu Ghi chú phát hành của Google và khách hàng MCP
Trước tiên, hãy xem Ghi chú phát hành của Google Cloud được cập nhật thường xuyên trên trang web chính thức về Ghi chú phát hành của Google Cloud. Ảnh chụp màn hình của trang này được minh hoạ bên dưới:
Bạn có thể đăng ký nhận URL nguồn cấp dữ liệu, nhưng nếu chúng ta có thể chỉ cần hỏi trong tính năng Trò chuyện với AI về những Ghi chú phát hành này thì sao? Có thể là một câu hỏi đơn giản như "Cập nhật cho tôi về Ghi chú phát hành của Google Cloud".
4. Bộ công cụ MCP dành cho cơ sở dữ liệu
Bộ công cụ MCP dành cho cơ sở dữ liệu là một máy chủ MCP nguồn mở dành cho cơ sở dữ liệu. Bộ công cụ này được thiết kế để đáp ứng các yêu cầu về chất lượng sản xuất và cấp doanh nghiệp. Nhờ đó, bạn có thể phát triển các công cụ dễ dàng, nhanh chóng và an toàn hơn bằng cách xử lý các điểm phức tạp như nhóm kết nối, xác thực và nhiều điểm khác.
Toolbox giúp bạn tạo các công cụ AI tạo sinh cho phép các tác nhân truy cập vào dữ liệu trong cơ sở dữ liệu của bạn. Hộp công cụ cung cấp:
- Đơn giản hoá quá trình phát triển: Tích hợp các công cụ vào tác nhân của bạn chỉ bằng chưa đến 10 dòng mã, tái sử dụng các công cụ giữa nhiều tác nhân hoặc khung và triển khai các phiên bản công cụ mới dễ dàng hơn.
- Hiệu suất cao hơn: Các phương pháp hay nhất như nhóm kết nối, xác thực, v.v.
- Tăng cường bảo mật: Xác thực tích hợp để truy cập vào dữ liệu của bạn một cách an toàn hơn
- Khả năng ghi nhận toàn diện: Các chỉ số và hoạt động theo dõi có sẵn với sự hỗ trợ tích hợp cho OpenTelemetry.
- Bộ công cụ giúp bạn dễ dàng kết nối cơ sở dữ liệu với mọi trợ lý AI có khả năng MCP, ngay cả những trợ lý trong IDE của bạn.
Toolbox nằm giữa khung điều phối của ứng dụng và cơ sở dữ liệu của bạn, cung cấp một lớp kiểm soát được dùng để sửa đổi, phân phối hoặc gọi các công cụ. Điều này giúp đơn giản hoá việc quản lý các công cụ của bạn bằng cách cung cấp cho bạn một vị trí tập trung để lưu trữ và cập nhật các công cụ, cho phép bạn chia sẻ các công cụ giữa các tác nhân và ứng dụng, đồng thời cập nhật các công cụ đó mà không nhất thiết phải triển khai lại ứng dụng của mình.
Tóm tắt bằng từ ngữ đơn giản:
- MCP Toolbox có sẵn dưới dạng tệp nhị phân, hình ảnh vùng chứa hoặc bạn có thể tạo tệp này từ nguồn.
- Nó cung cấp một bộ công cụ mà bạn định cấu hình thông qua tệp tools.yaml. Bạn có thể coi các công cụ này là cách kết nối với nguồn dữ liệu của mình. Bạn có thể xem nhiều nguồn dữ liệu mà dịch vụ này hỗ trợ : AlloyDB, BigQuery, v.v.
- Vì bộ công cụ này hiện hỗ trợ MCP, nên bạn sẽ tự động có một điểm cuối Máy chủ MCP mà các Tác nhân (IDE) có thể sử dụng hoặc bạn có thể sử dụng các điểm cuối này trong khi phát triển Ứng dụng tác nhân bằng nhiều khung như Bộ công cụ phát triển tác nhân (ADK).
Trong bài đăng này trên blog, chúng ta sẽ tập trung vào những khía cạnh được nêu bật dưới đây:
Tóm lại, chúng ta sẽ tạo một cấu hình trong Bộ công cụ MCP dành cho cơ sở dữ liệu để biết cách kết nối với tập dữ liệu BigQuery. Sau đó, chúng ta sẽ phát triển một Agent bằng Bộ công cụ phát triển Agent (ADK) để tích hợp với điểm cuối MCP Toolbox và cho phép chúng ta gửi các truy vấn tự nhiên để hỏi về tập dữ liệu của mình. Hãy coi đây là một ứng dụng dựa trên tác nhân mà bạn đang phát triển, có khả năng tương tác với tập dữ liệu BigQuery và chạy một số truy vấn.
5. Tập dữ liệu BigQuery cho ghi chú phát hành của Google Cloud
Chương trình Tập dữ liệu công khai của Google Cloud là một chương trình cung cấp nhiều tập dữ liệu cho các ứng dụng của bạn. Một tập dữ liệu như vậy là cơ sở dữ liệu Ghi chú phát hành của Google Cloud. Tập dữ liệu này cung cấp cho bạn thông tin tương tự như trang web chính thức về Ghi chú phát hành của Google Cloud và có sẵn dưới dạng một tập dữ liệu có thể truy vấn công khai.
Để kiểm thử, tôi chỉ cần xác thực tập dữ liệu bằng cách chạy một truy vấn đơn giản như minh hoạ bên dưới:
SELECT
product_name,description,published_at
FROM
`bigquery-public-data`.`google_cloud_release_notes`.`release_notes`
WHERE
DATE(published_at) >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 7 DAY)
GROUP BY product_name,description,published_at
ORDER BY published_at DESC
Thao tác này sẽ giúp tôi có được danh sách các bản ghi trong tập dữ liệu Ghi chú phát hành được xuất bản trong 7 ngày qua.
Thay thế bằng bất kỳ tập dữ liệu nào khác mà bạn chọn, cũng như các truy vấn và tham số tương ứng mà bạn muốn. Giờ đây, tất cả những gì chúng ta cần làm là thiết lập cơ sở dữ liệu này làm Nguồn dữ liệu và Công cụ trong Bộ công cụ MCP dành cho cơ sở dữ liệu. Hãy xem cách thực hiện.
6. Cài đặt Bộ công cụ MCP cho cơ sở dữ liệu
Mở một cửa sổ dòng lệnh trên máy cục bộ rồi tạo một thư mục có tên là mcp-toolbox.
mkdir mcp-toolbox
Chuyển đến thư mục mcp-toolbox thông qua lệnh bên dưới:
cd mcp-toolbox
Cài đặt phiên bản nhị phân của MCP Toolbox for Databases thông qua tập lệnh bên dưới. Lệnh bên dưới dành cho Linux, nhưng nếu bạn đang dùng Mac hoặc Windows, hãy đảm bảo rằng bạn đang tải đúng tệp nhị phân. Hãy xem trang phát hành cho Hệ điều hành và Cấu trúc của bạn rồi tải xuống tệp nhị phân phù hợp.
export VERSION=1.13.1
curl -L -o toolbox https://storage.googleapis.com/mcp-toolbox-for-databases/v$VERSION/linux/amd64/toolbox
chmod +x toolbox
Giờ đây, chúng ta đã có phiên bản nhị phân của hộp công cụ để sử dụng. Bước tiếp theo là định cấu hình bộ công cụ bằng các nguồn dữ liệu và cấu hình khác.
7. Định cấu hình Bộ công cụ MCP cho cơ sở dữ liệu
Giờ đây, chúng ta cần xác định tập dữ liệu và công cụ BigQuery trong tệp tools.yaml mà Bộ công cụ MCP dành cho cơ sở dữ liệu cần. Tệp tools.yaml là cách chính để định cấu hình Toolbox.
Tạo một tệp có tên là tools.yaml trong cùng một thư mục, tức là mcp-toolbox. Nội dung của tệp này được trình bày bên dưới.
Bạn có thể sử dụng trình chỉnh sửa nano có trong Cloud Shell. Lệnh nano có dạng như sau: "nano tools.yaml".
Hãy nhớ thay thế giá trị YOUR_PROJECT_ID bằng mã dự án trên Google Cloud của bạn.
kind: source
name: my-bq-source
type: bigquery
project: YOUR_PROJECT_ID
---
kind: tool
name: search_release_notes_bq
type: bigquery-sql
source: my-bq-source
description: Use this tool to get information on Google Cloud Release Notes.
statement: |
SELECT
product_name,description,published_at
FROM
`bigquery-public-data`.`google_cloud_release_notes`.`release_notes`
WHERE
DATE(published_at) >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 7 DAY)
GROUP BY product_name,description,published_at
ORDER BY published_at DESC;
---
kind: toolset
name: my_bq_toolset
tools:
- search_release_notes_bq
Hãy cùng tìm hiểu sơ lược về tệp này:
- Nguồn đại diện cho các nguồn dữ liệu khác nhau mà một công cụ có thể tương tác. Nguồn đại diện cho một nguồn dữ liệu mà công cụ có thể tương tác. Bạn có thể xác định Nguồn dưới dạng bản đồ trong phần nguồn của tệp tools.yaml. Thông thường, cấu hình nguồn sẽ chứa mọi thông tin cần thiết để kết nối và tương tác với cơ sở dữ liệu. Trong trường hợp này, chúng ta đã xác định một nguồn BigQuery
my-bq-sourcevà bạn cần cung cấp mã dự án Google Cloud của mình. Để biết thêm thông tin, hãy tham khảo tài liệu tham khảo về Nguồn. - Công cụ xác định những hành động mà một tác nhân có thể thực hiện, chẳng hạn như đọc và ghi vào một nguồn. Công cụ đại diện cho một hành động mà tác nhân của bạn có thể thực hiện, chẳng hạn như chạy một câu lệnh SQL. Bạn có thể xác định Công cụ dưới dạng bản đồ trong phần công cụ của tệp tools.yaml. Thông thường, một công cụ sẽ yêu cầu một nguồn để hoạt động. Trong trường hợp này, chúng ta xác định một công cụ duy nhất
search_release_notes_bq. Thao tác này tham chiếu đến nguồn BigQuerymy-bq-sourcemà chúng ta đã xác định ở bước đầu tiên. Ngoài ra, tệp này cũng có câu lệnh và hướng dẫn mà các ứng dụng AI Agent sẽ sử dụng. Để biết thêm thông tin, hãy tham khảo tài liệu tham khảo về Công cụ. - Cuối cùng là Toolset (Bộ công cụ), cho phép bạn xác định các nhóm công cụ mà bạn muốn có thể tải cùng nhau. Điều này có thể hữu ích khi xác định các nhóm khác nhau dựa trên tác nhân hoặc ứng dụng. Trong trường hợp này, chúng ta có một định nghĩa về bộ công cụ mà hiện tại chúng ta chỉ xác định một công cụ hiện có
search_release_notes_bqmà chúng ta đã xác định. Bạn có thể có nhiều bộ công cụ, trong đó có sự kết hợp của nhiều công cụ.
Vì vậy, hiện tại, chúng tôi chỉ xác định một công cụ lấy ghi chú phát hành trong 7 ngày qua theo truy vấn. Tuy nhiên, bạn cũng có thể kết hợp nhiều tham số.
Hãy xem thêm một số thông tin chi tiết về cấu hình trong phần Cấu hình nguồn dữ liệu BigQuery trong Bộ công cụ MCP dành cho cơ sở dữ liệu.
8. Kiểm thử Bộ công cụ MCP dành cho cơ sở dữ liệu
Chúng ta đã tải xuống và định cấu hình Toolbox bằng tệp tools.yaml trong thư mục mcp-toolbox. Hãy chạy ứng dụng này trên thiết bị trước.
Thực thi lệnh sau:
./toolbox --config "tools.yaml"
Khi thực thi thành công, bạn sẽ thấy một máy chủ khởi động với kết quả mẫu tương tự như kết quả dưới đây:
2026-09-26T12:58:14.590825+05:30 INFO "Starting MCP Toolbox for Databases version 1.13.1+binary.darwin.arm64.e14cda6"
2026-09-26T12:58:14.59319+05:30 INFO "Initialized 1 sources: my-bq-source"
2026-09-26T12:58:14.593198+05:30 INFO "Initialized 0 authServices: "
2026-09-26T12:58:14.593201+05:30 INFO "Initialized 0 embeddingModels: "
2026-09-26T12:58:14.59323+05:30 INFO "Initialized 1 tools: search_release_notes_bq"
2026-09-26T12:58:14.593235+05:30 INFO "Initialized 0 prompts: "
2026-09-26T12:58:14.593236+05:30 INFO "Initialized 0 resources: "
2026-09-26T12:58:14.593238+05:30 INFO "Initialized 0 resource templates: "
2026-09-26T12:58:14.593244+05:30 INFO "Initialized 2 groups: my_bq_toolset, default"
2026-09-26T12:58:14.593259+05:30 WARN "wildcard (*) allows any website to access the primitives. This creates a security risk regardless of whether you are in a production or local development environment. Recommended to use --allowed-origins with specific local addresses."
2026-09-26T12:58:14.593266+05:30 WARN "wildcard (*) hosts allow any domain to access this resource, making it vulnerable to DNS rebinding attacks regardless of whether you are in a production or local development environment. For improved security, use the --allowed-hosts flag to specify trusted domains."
2026-09-26T12:58:14.593365+05:30 INFO "Server ready to serve!"
Theo mặc định, Máy chủ MCP Toolbox chạy trên cổng 5000. Nếu thấy cổng 5000 đã được sử dụng, bạn có thể sử dụng một cổng khác (ví dụ: 7000) theo lệnh bên dưới. Thay vào đó, vui lòng sử dụng 7000 thay vì cổng 5000 trong các lệnh tiếp theo.
./toolbox --config "tools.yaml" --port 7000
Hãy sử dụng Cloud Shell để kiểm thử điều này.
Nhấp vào Web Preview (Xem trước trên web) trong Cloud Shell như minh hoạ bên dưới:
Nhấp vào Change port (Thay đổi cổng) rồi đặt cổng thành 5000 như minh hoạ bên dưới, sau đó nhấp vào Change and Preview (Thay đổi và xem trước).
Thao tác này sẽ cho ra kết quả sau:
Kiểm thử các công cụ thông qua giao diện người dùng Bộ công cụ MCP cho cơ sở dữ liệu
Bộ công cụ này cung cấp một giao diện trực quan (Giao diện người dùng của Bộ công cụ) để tương tác trực tiếp với các công cụ bằng cách sửa đổi các tham số, quản lý tiêu đề và thực thi các lệnh gọi, tất cả đều nằm trong một giao diện người dùng web đơn giản.
Nếu muốn kiểm thử, bạn có thể chạy lệnh trước đó mà chúng ta đã dùng để chạy Toolbox Server bằng lựa chọn --ui.
Để thực hiện việc đó, hãy tắt phiên bản trước của Máy chủ Bộ công cụ MCP dành cho cơ sở dữ liệu mà bạn có thể đang chạy và đưa ra lệnh sau:
./toolbox --tools-file "tools.yaml" --ui
Lý tưởng nhất là bạn sẽ thấy một đầu ra cho biết Máy chủ đã có thể kết nối với các nguồn dữ liệu của chúng tôi và đã tải bộ công cụ cũng như các công cụ. Dưới đây là một kết quả mẫu và bạn sẽ nhận thấy rằng kết quả này đề cập đến việc Giao diện người dùng của Toolbox đang hoạt động.
Flag --tools-file has been deprecated, please use --config instead
2026-09-26T12:59:21.662102+05:30 INFO "Starting MCP Toolbox for Databases version 1.13.1+binary.darwin.arm64.e14cda6"
2026-09-26T12:59:21.663076+05:30 INFO "Initialized 1 sources: my-bq-source"
2026-09-26T12:59:21.663084+05:30 INFO "Initialized 0 authServices: "
2026-09-26T12:59:21.663087+05:30 INFO "Initialized 0 embeddingModels: "
2026-09-26T12:59:21.663101+05:30 INFO "Initialized 1 tools: search_release_notes_bq"
2026-09-26T12:59:21.663104+05:30 INFO "Initialized 0 prompts: "
2026-09-26T12:59:21.663107+05:30 INFO "Initialized 0 resources: "
2026-09-26T12:59:21.663109+05:30 INFO "Initialized 0 resource templates: "
2026-09-26T12:59:21.663116+05:30 INFO "Initialized 2 groups: default, my_bq_toolset"
2026-09-26T12:59:21.663124+05:30 WARN "wildcard (*) allows any website to access the primitives. This creates a security risk regardless of whether you are in a production or local development environment. Recommended to use --allowed-origins with specific local addresses."
2026-09-26T12:59:21.663132+05:30 WARN "wildcard (*) hosts allow any domain to access this resource, making it vulnerable to DNS rebinding attacks regardless of whether you are in a production or local development environment. For improved security, use the --allowed-hosts flag to specify trusted domains."
2026-09-26T12:59:21.663242+05:30 INFO "Server ready to serve!"
2026-09-26T12:59:21.663249+05:30 INFO "Toolbox UI is up and running at: http://127.0.0.1:5000/ui"
Nhấp vào URL giao diện người dùng và đảm bảo rằng bạn có /ui ở cuối URL. Thao tác này sẽ hiển thị một giao diện người dùng như minh hoạ dưới đây:
Nhấp vào mục Công cụ ở bên trái để xem các công cụ đã được định cấu hình. Trong trường hợp này, chỉ có một công cụ là search_release_notes_bq, như minh hoạ dưới đây:
Bạn chỉ cần nhấp vào biểu tượng công cụ (search_release_notes_bq) để mở một trang giúp bạn dùng thử công cụ này. Vì không có thông số nào để cung cấp, nên bạn chỉ cần nhấp vào Chạy công cụ để xem kết quả. Sau đây là một mẫu chạy:
9. Viết Tác nhân bằng Bộ công cụ phát triển tác nhân (ADK)
Cài đặt Agent Development Kit (ADK)
Mở một thẻ dòng lệnh mới trong Cloud Shell và tạo một thư mục có tên my-agents như sau. Chuyển đến thư mục my-agents.
mkdir my-agents
cd my-agents
Bây giờ, hãy tạo một môi trường Python ảo bằng cách sử dụng venv như sau:
python -m venv .venv
Kích hoạt môi trường ảo như sau:
source .venv/bin/activate
Cài đặt ADK và các gói Bộ công cụ MCP cho cơ sở dữ liệu cùng với phần phụ thuộc langchain như sau:
pip install google-adk toolbox-core
Giờ đây, bạn có thể gọi tiện ích adk như sau.
adk
Danh sách các lệnh sẽ xuất hiện.
$ adk
Usage: adk [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...
Agent Development Kit CLI tools.
Options:
--version Show the version and exit.
--help Show this message and exit.
Commands:
api_server Starts a FastAPI server for agents.
conformance Conformance testing tools for ADK.
create Creates a new app in the current folder with prepopulated...
deploy Deploys agent to hosted environments.
eval Evaluates an agent given the eval sets.
eval_set Manage Eval Sets.
migrate ADK migration commands.
optimize Optimizes the root agent instructions using the GEPA...
run Runs an agent.
telemetry Manage telemetry settings.
test Runs pytest on agent test JSON files under the specified...
web Starts a FastAPI server with Web UI for agents.
Tạo Ứng dụng tác nhân đầu tiên
Bây giờ, chúng ta sẽ sử dụng adk để tạo một cấu trúc cơ bản cho Ứng dụng tác nhân ghi chú phát hành của Google Cloud thông qua lệnh adk create với tên ứng dụng là **(gcp_releasenotes_agent_app)**như dưới đây.
adk create gcp_releasenotes_agent_app
Làm theo các bước và chọn những mục sau:
- Chọn mô hình
gemini-3.8-flashđể chọn mô hình cho tác nhân gốc. - Chọn
Vertex AIcho phần phụ trợ. - Mã dự án mặc định của bạn trên Google sẽ xuất hiện. Chọn mục đó.
- Khu vực của Dự án hiện tại trên Google Cloud sẽ xuất hiện. Đảm bảo bạn nhập
global.
Choose a model for the root agent:
1. gemini-3.5-flash
2. gemini-3.8-flash
3. Other models (fill later)
Choose model (1, 2, 3): 2
1. Google AI
2. Vertex AI
3. Login with Google
Choose a backend (1, 2, 3): 2
You need an existing Google Cloud account and project, check out this link for details:
https://google.github.io/adk-docs/get-started/quickstart/#gemini---google-cloud-vertex-ai
Enter Google Cloud project ID [YOUR_PROJECT_ID]:
Enter Google Cloud region [us-central1]: global
Agent created in /Users/romin/my-agents/gcp_releasenotes_agent_app:
- .env
- .gitignore
- __init__.py
- agent.py
Quan sát thư mục mà trong đó một mẫu mặc định và các tệp bắt buộc cho Agent đã được tạo.
Đầu tiên là tệp .env. Nội dung của tệp này được trình bày bên dưới:
GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=1
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=YOUR_GOOGLE_PROJECT_ID
GOOGLE_CLOUD_LOCATION=YOUR_GOOGLE_PROJECT_REGION
Các giá trị này cho biết chúng ta sẽ sử dụng Gemini thông qua Gemini Enterprise cùng với các giá trị tương ứng cho mã dự án và vị trí trên Google Cloud.
Sau đó, chúng ta có tệp __init__.py đánh dấu thư mục là một mô-đun và có một câu lệnh duy nhất nhập tác nhân từ tệp agent.py.
from . import agent
Cuối cùng, hãy xem xét tệp agent.py. Nội dung như sau:
from google.adk.agents.llm_agent import Agent
root_agent = Agent(
model='gemini-3.8-flash',
name='root_agent',
description='A helpful assistant for user questions.',
instruction='Answer user questions to the best of your knowledge',
)
Đây là Agent đơn giản nhất mà bạn có thể viết bằng ADK. Theo trang tài liệu ADK, Agent là một đơn vị thực thi độc lập được thiết kế để hoạt động tự động nhằm đạt được các mục tiêu cụ thể. Agent có thể thực hiện các tác vụ, tương tác với người dùng, sử dụng các công cụ bên ngoài và phối hợp với các Agent khác.
Cụ thể, LLMAgent (thường được gọi là Agent) sử dụng Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) làm công cụ cốt lõi để hiểu ngôn ngữ tự nhiên, suy luận, lập kế hoạch, tạo câu trả lời và quyết định một cách linh hoạt cách tiếp tục hoặc công cụ cần sử dụng, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các tác vụ linh hoạt, lấy ngôn ngữ làm trung tâm. Tìm hiểu thêm về Trợ lý ảo dựa trên LLM tại đây.
Thao tác này hoàn tất quá trình tạo khung để tạo một Tác nhân cơ bản bằng Bộ công cụ phát triển tác nhân (ADK). Bây giờ, chúng ta sẽ kết nối Agent với MCP Toolbox để Agent có thể sử dụng công cụ đó nhằm trả lời các câu hỏi của người dùng (trong trường hợp này, đó sẽ là Ghi chú phát hành của Google Cloud).
10. Kết nối Agent với các công cụ
Bây giờ, chúng ta sẽ kết nối Agent này với Tools. Trong bối cảnh của ADK, Công cụ là một chức năng cụ thể được cung cấp cho tác nhân AI, cho phép tác nhân này thực hiện các hành động và tương tác với thế giới bên ngoài khả năng tạo văn bản và suy luận cốt lõi.
Trong trường hợp này, chúng ta sẽ trang bị cho Agent các Công cụ mà chúng ta đã định cấu hình trong MCP Toolbox for Databases.
Sửa đổi tệp agent.py bằng đoạn mã sau. Xin lưu ý rằng chúng tôi đang sử dụng cổng mặc định 5000 trong mã. Tuy nhiên, nếu bạn đang sử dụng một số cổng thay thế, vui lòng sử dụng số cổng đó.
from google.adk.agents import Agent
from toolbox_core import ToolboxSyncClient
toolbox = ToolboxSyncClient("http://127.0.0.1:5000")
# Load all the tools
tools = toolbox.load_toolset('my_bq_toolset')
root_agent = Agent(
name="gcp_releasenotes_agent",
model="gemini-3.8-flash",
description=(
"Agent to answer questions about Google Cloud Release notes."
),
instruction=(
"You are a helpful agent who can answer user questions about the Google Cloud Release notes. Use the tools to answer the question"
),
tools=tools,
)
Giờ đây, chúng ta có thể kiểm thử Agent sẽ tìm nạp dữ liệu thực từ tập dữ liệu BigQuery đã được định cấu hình bằng Bộ công cụ MCP dành cho cơ sở dữ liệu.
Để thực hiện việc này, hãy làm theo trình tự sau:
Trong một cửa sổ lệnh của Cloud Shell, hãy khởi chạy Bộ công cụ MCP cho cơ sở dữ liệu. Bạn có thể đã chạy ứng dụng này cục bộ trên cổng 5000 như chúng ta đã kiểm thử trước đó. Nếu không, hãy chạy lệnh sau (từ thư mục mcp-toolbox) để khởi động máy chủ:
./toolbox --config "tools.yaml"
Lý tưởng nhất là bạn sẽ thấy một đầu ra cho biết Máy chủ đã có thể kết nối với các nguồn dữ liệu của chúng tôi và đã tải bộ công cụ cũng như các công cụ.
Sau khi máy chủ MCP khởi động thành công, trong một thiết bị đầu cuối khác, hãy chạy Agent thông qua lệnh adk run (từ thư mục my-agents) như minh hoạ bên dưới. Bạn cũng có thể dùng lệnh adk web nếu muốn.
$ adk run gcp_releasenotes_agent_app/
Running agent gcp_releasenotes_agent, type exit to exit.
[user]: Hello
[gcp_releasenotes_agent]: Hello! I am your Google Cloud Release Notes assistant. How can I help you today? Feel free to ask about recent updates, feature releases, deprecations, or announcements across Google Cloud products.
[user]: get me the google cloud release notes
[gcp_releasenotes_agent]: Here are the latest highlights from the Google Cloud Release Notes:
---
### **AI & Machine Learning**
* **Gemini Enterprise**:
* **Gemini 3.8 Flash** is now Generally Available (GA) and enabled by default in `global`, `us`, and `eu` regions.
* **Gemini Enterprise Agent Platform**:
* **Gemini 3.8 Live** is now GA, bringing improved voice quality, model reliability, and agent orchestration.
* **Meta's Muse Spark 1.3** is in Preview (reasoning model with tool calling, MCP support, and 1M context window).
* **CX Agent Studio**:
* **Agent as a tool** is now GA.
* Added **Composite models** for enterprise voice agents.
* Introduced **Supervisor agents** to monitor active agent performance.
* Added **Agent-to-agent (A2A) protocol tools** and integrations for WhatsApp, Instagram, and SecureCo.
* **Model Armor**: Prompt injection, jailbreak detection, and Responsible AI filters are now supported in Melbourne (`australia-southeast2`).
---
### **Compute & Infrastructure**
* **Compute Engine**: Standard snapshots deleted accidentally or maliciously are now retained in the **Recycle Bin for 3 days** before permanent erasure (Preview).
* **Confidential VM**: Support for **Intel TDX on `c4-standard-*`** machine types is now GA.
* **SAP on Google Cloud**: Certified the **X5 series** of memory-optimized bare metal machine types (Intel Granite Rapids CPU platform) for SAP HANA and SAP NetWeaver.
* **Cloud Workstations**: Cloud Workstations is now a covered product under the Google Cloud HIPAA BAA.
---
### **Containers & Networking**
* **Google Kubernetes Engine (GKE)**: **GKE ambient networking** is now in Preview (allowlist), providing a sidecarless, Layer 4 service mesh using Gateway API on GKE Dataplane V2.
* **Cloud Service Mesh**: Maintenance and security patch releases available for in-cluster versions `1.30.4-asm.14`, `1.29.7-asm.18`, and `1.28.10-asm.40`.
---
### **Data Analytics & Databases**
* **BigQuery**: In BigQuery Studio, the query editor results table now freezes row numbers on the left during horizontal scrolling (GA).
* **Memorystore for Valkey**: Valkey version 9.1 is now GA.
* **Looker**: Deployment of version 26.16; includes a long-polling concurrency guard, tile-level filter controls (Preview), and an OAuth authorization warning dialog.
* **Data Studio / Looker Studio**:
* Added private IP connectivity for Cloud SQL PostgreSQL databases.
..
..
..
Xin lưu ý rằng Agent đang sử dụng công cụ mà chúng ta đã định cấu hình trong Bộ công cụ MCP cho cơ sở dữ liệu (search_release_notes_bq) và truy xuất dữ liệu từ tập dữ liệu BigQuery, đồng thời định dạng phản hồi cho phù hợp.
11. Xin chúc mừng
Xin chúc mừng! Bạn đã định cấu hình thành công Bộ công cụ MCP dành cho cơ sở dữ liệu và định cấu hình một tập dữ liệu BigQuery để truy cập trong các ứng dụng MCP.