Blog

Cách Sử Dụng Google Cloud Run MCP Server Cho Triển Khai Cloud Ứng Dụng AI

Oliver Kingsley

Oliver Kingsley

30 tháng 5 2025

Cách Sử Dụng Google Cloud Run MCP Server Cho Triển Khai Cloud Ứng Dụng AI

Việc tích hợp AI thông qua các máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) đang cách mạng hóa cách các nhà phát triển xây dựng, triển khai và quản lý ứng dụng. Máy chủ MCP đóng vai trò là cầu nối quan trọng, cho phép các tác nhân AI tương tác với nhiều công cụ và dịch vụ phát triển khác nhau.

Bài viết này sẽ đi sâu vào hai triển khai máy chủ MCP quan trọng: Máy chủ MCP Google Cloud Run, tập trung vào triển khai đám mây, và Máy chủ MCP Apidog, giúp nâng cao phát triển API có sự hỗ trợ của AI bằng cách tích hợp sâu với các đặc tả API. Hiểu rõ các công cụ này sẽ giúp bạn tận dụng AI hiệu quả hơn trong quy trình làm việc của mình, đặc biệt là đối với phát triển API và lập trình AI.

nút

Tìm hiểu về Máy chủ MCP Google Cloud Run cho Triển khai Đám mây

Máy chủ MCP Google Cloud Run là một công cụ mạnh mẽ được thiết kế để cho phép các tác nhân AI tương thích với MCP triển khai ứng dụng trực tiếp lên Google Cloud Run. Chức năng này giúp tinh gọn quy trình triển khai, cho phép các nhà phát triển sử dụng trợ lý AI trong các IDE như Cursor hoặc các ứng dụng AI độc lập như Cloud để quản lý các dịch vụ đám mây của họ.

Máy chủ này chủ yếu tạo điều kiện tương tác với các tài nguyên của Google Cloud, biến nó thành một thành phần thiết yếu cho các nhà phát triển muốn tự động hóa và nâng cao chiến lược triển khai đám mây của họ thông qua AI.

Các Khả năng Chính của Máy chủ MCP Google Cloud Run

Máy chủ MCP Google Cloud Run cung cấp một bộ công cụ được thiết kế riêng để quản lý và triển khai ứng dụng trên Google Cloud Run. Các công cụ này có thể truy cập được bởi các tác nhân AI, từ đó tự động hóa các tác vụ mà theo truyền thống sẽ yêu cầu can thiệp thủ công thông qua Google Cloud SDK hoặc console. Dưới đây là phân tích các chức năng cốt lõi của nó:

(Các công cụ được đánh dấu sao chỉ khả dụng khi máy chủ MCP đang chạy cục bộ.)

Các công cụ này cùng nhau trao quyền cho các tác nhân AI thực hiện nhiều tác vụ triển khai và quản lý, biến Máy chủ MCP Google Cloud Run thành một tài sản quý giá cho các nhóm tận dụng AI trong các hoạt động đám mây của họ và, mở rộng ra, trong vòng đời phát triển API của họ khi các API được lưu trữ trên Cloud Run.

Thiết lập Máy chủ MCP Google Cloud Run

Để sử dụng hiệu quả Máy chủ MCP Google Cloud Run cho các tác vụ phát triển API và lập trình AI của bạn, việc thiết lập nó cục bộ mang lại sự linh hoạt nhất, đặc biệt khi làm việc với các IDE có sự hỗ trợ của AI hoặc các ứng dụng AI trên máy tính để bàn. Dưới đây là cách cấu hình nó:

Cài đặt các Điều kiện Tiên quyết:

Xác thực với Google Cloud:

Đăng nhập vào tài khoản Google Cloud của bạn bằng cách chạy lệnh sau trong terminal của bạn:

gcloud auth login

Lệnh này sẽ mở một cửa sổ trình duyệt để bạn xác thực.

Thiết lập Thông tin Đăng nhập Mặc định cho Ứng dụng:

Để các ứng dụng cục bộ xác thực với các dịch vụ của Google Cloud, bạn cần thiết lập thông tin đăng nhập mặc định cho ứng dụng. Chạy:

gcloud auth application-default login

Cấu hình Client MCP của Bạn (ví dụ: Cursor):

Mở tệp cấu hình MCP trong IDE hoặc ứng dụng hỗ trợ AI của bạn. Đối với Cursor, tệp này thường là mcp.json.

Thêm cấu hình sau để bật máy chủ MCP Google Cloud Run:

{
 "mcpServers": {
   "cloud-run": {
     "command": "npx",
     "args": ["-y", "https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloud-run-mcp"]
   }
 }
}

Cấu hình này cho client MCP của bạn biết cách sử dụng npx để chạy gói máy chủ MCP Cloud Run trực tiếp từ kho lưu trữ GitHub của nó.

Sau khi hoàn thành các bước này, tác nhân AI của bạn sẽ có thể tương tác với các dịch vụ Google Cloud Run của bạn bằng cách sử dụng các công cụ do Máy chủ MCP Google Cloud Run cung cấp. Bạn có thể kiểm tra điều này bằng cách yêu cầu trợ lý AI của bạn liệt kê các dịch vụ trong một trong các dự án GCP của bạn, ví dụ: "Sử dụng MCP cloud-run, liệt kê các dịch vụ trong dự án 'my-api-project' của tôi ở khu vực 'us-central1'."

Trong khi máy chủ MCP Google Cloud Run xuất sắc trong các tác vụ triển khai đám mây, đối với các nhà phát triển có trọng tâm chính là thiết kế, phát triển và kiểm thử chính các API, một máy chủ MCP chuyên biệt hơn có thể mang lại lợi ích. Đây là lúc các công cụ như Máy chủ MCP Apidog phát huy tác dụng, cung cấp khả năng tích hợp sâu hơn với các đặc tả API.

Tăng tốc Phát triển API có sự hỗ trợ của AI với Máy chủ MCP Apidog

Trong khi Máy chủ MCP Google Cloud Run cung cấp các khả năng mạnh mẽ cho việc triển khai đám mây, Máy chủ MCP Apidog được thiết kế đặc biệt để nâng cao vòng đời phát triển API có sự hỗ trợ của AI bằng cách kết nối trực tiếp AI với các đặc tả API của bạn.

Apidog, với tư cách là nền tảng phát triển API tất cả trong một, mở rộng bộ tính năng mạnh mẽ của mình với máy chủ MCP này, cho phép các tác nhân AI trong các IDE như Cursor hiểu và tương tác với các thiết kế API của bạn với độ chính xác và hiệu quả chưa từng có. Kết nối trực tiếp này với các đặc tả API có nghĩa là AI có thể tạo mã chính xác hơn, hỗ trợ tài liệu và thậm chí giúp kiểm thử, tăng đáng kể năng suất và cải thiện chất lượng đầu ra do AI tạo ra.

Hướng dẫn Từng bước: Thiết lập Máy chủ MCP Apidog để Phát triển API Tối ưu

Việc tích hợp Máy chủ MCP Apidog vào quy trình phát triển API có sự hỗ trợ của AI của bạn rất đơn giản. Hướng dẫn này tập trung vào kết nối với một dự án Apidog, đây là kịch bản phổ biến cho các nhóm sử dụng Apidog làm nền tảng API trung tâm của họ. Để kết nối với tài liệu trực tuyến hoặc tệp OpenAPI, quy trình tương tự, với một vài biến thể nhỏ trong các tham số cấu hình như được chi tiết trong tài liệu Apidog.

nút

Điều kiện Tiên quyết:

Các Bước Cấu hình:

Lấy Mã truy cập API và ID Dự án từ Apidog:

lấy mã truy cập API từ Apidog
lấy ID dự án API từ Apidog

Cấu hình MCP trong IDE của Bạn (ví dụ: Cursor):

Cấu hình MCP trong IDE của bạn

Đối với macOS / Linux:

{
 "mcpServers": {
   "API specification": {
     "command": "npx",
     "args": [
       "-y",
       "apidog-mcp-server@latest",
       "--project=<project-id>"
     ],
     "env": {
       "APIDOG_ACCESS_TOKEN": "<access-token>"
     }
   }
 }
}

Đối với Windows:

{
  "mcpServers": {
    "API specification": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "apidog-mcp-server@latest",
        "--project=<project-id>"
      ],
      "env": {
        "APIDOG_ACCESS_TOKEN": "<access-token>"
      }
    }
  }
}

Xác minh Cấu hình:

Bằng cách làm theo các bước này, bạn có thể tích hợp liền mạch các đặc tả API Apidog của mình với trợ lý lập trình AI, mở khóa trải nghiệm phát triển API thông minh và hiệu quả hơn.

Ưu điểm Cốt lõi của Máy chủ MCP Apidog đối với Đặc tả API và Lập trình AI

Máy chủ MCP Apidog không chỉ là một công cụ MCP khác; nó là một giải pháp chuyên dụng cho các nhà phát triển muốn tận dụng AI cho các tác vụ gắn liền mật thiết với đặc tả API. Triết lý thiết kế của nó tập trung vào việc cung cấp dữ liệu API một cách sẵn sàng và chính xác cho các tác nhân AI. Dưới đây là những lợi ích chính của nó:

1. Truy cập Trực tiếp vào Đặc tả API: Máy chủ MCP Apidog cho phép AI đọc trực tiếp từ các dự án Apidog, tài liệu API trực tuyến được xuất bản bởi Apidog hoặc các tệp Swagger/OpenAPI cục bộ/trực tuyến. Điều này có nghĩa là AI làm việc với nguồn thông tin duy nhất và đáng tin cậy cho các hợp đồng API của bạn.

2. Nâng cao Chất lượng Tạo mã: Bằng cách cung cấp cho AI các đặc tả API chi tiết và chính xác (schemas, endpoints, parameters, responses), Máy chủ MCP Apidog cho phép tạo ra mã chất lượng cao hơn, nhận biết ngữ cảnh. Điều này bao gồm SDK client, server stubs, DTOs, và nhiều hơn nữa, tất cả đều được tùy chỉnh theo thiết kế API của bạn.

3. Bộ nhớ đệm Cục bộ cho Tốc độ và Quyền riêng tư: Dữ liệu đặc tả API được lưu vào bộ nhớ đệm cục bộ sau khi được lấy. Điều này tăng đáng kể tốc độ tương tác AI sau đó vì không cần tra cứu từ xa lặp lại. Nó cũng tăng cường quyền riêng tư vì các chi tiết API nhạy cảm có thể không cần truyền qua mạng liên tục.

4. Tinh gọn Quy trình Phát triển có sự hỗ trợ của AI: Các nhà phát triển có thể hướng dẫn AI thực hiện các tác vụ phức tạp dựa trên đặc tả API. Các ví dụ bao gồm:

5. Hỗ trợ Nhiều Nguồn Dữ liệu: Cho dù các đặc tả API của bạn được quản lý trong một dự án nhóm Apidog, được xuất bản dưới dạng tài liệu trực tuyến hay được lưu trữ dưới dạng tệp OpenAPI, Máy chủ MCP Apidog đều có thể kết nối AI với chúng. Sự linh hoạt này phục vụ cho nhiều quy trình làm việc và bộ công cụ khác nhau của nhóm.

6. Tích hợp IDE Liền mạch: Được thiết kế để hoạt động hoàn hảo với các IDE hỗ trợ AI phổ biến như Cursor và VS Code (với plugin Cline), Máy chủ MCP Apidog tích hợp mượt mà vào các môi trường phát triển hiện có.

Bằng cách tập trung vào đặc tả API làm nguồn dữ liệu cốt lõi, Máy chủ MCP Apidog trao quyền cho các nhà phát triển thực sự khai thác AI cho các tác vụ phát triển API phức tạp, vượt ra ngoài việc hoàn thành mã chung chung để đến với sự hỗ trợ thông minh, nhận biết đặc tả.

Kết luận

Khi AI tiếp tục định hình lại phát triển phần mềm, các máy chủ MCP đang trở thành công cụ thiết yếu kết nối các tác nhân thông minh với các dịch vụ và dữ liệu mà chúng cần để tăng năng suất. Máy chủ MCP Google Cloud Run vượt trội trong việc tự động hóa quy trình triển khai đám mây, trong khi Máy chủ MCP Apidog chuyên sâu trong việc tích hợp sâu AI với các đặc tả API để cải thiện việc tạo mã, tài liệu và kiểm thử. Bằng cách tận dụng cả hai máy chủ tùy theo trọng tâm phát triển của bạn—cơ sở hạ tầng đám mây hoặc quy trình làm việc tập trung vào API—bạn có thể mở khóa trải nghiệm phát triển có sự hỗ trợ của AI thông minh hơn, nhanh hơn và nhận biết ngữ cảnh tốt hơn.

Thực hành thiết kế API trong Apidog

Khám phá cách dễ dàng hơn để xây dựng và sử dụng API

Đăng ký miễn phíTải xuống