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Cloud Storage MCP Server

Cloud Storage MCP Server

本地服务
github.com/gitskyflux文件与存储281 周前更新

关于 Cloud Storage MCP Server

Cloud Storage MCP Server 为 Google Cloud Storage 提供 MCP 接口,适用于需要检查和管理云存储桶及文件的用户。它支持列出资源、查看详情以及上传、下载和删除文件。

主要功能

  1. 01列出项目中的存储桶
  2. 02查看存储桶和文件详情
  3. 03列出桶内文件
  4. 04上传、下载和删除文件

适用场景

  1. 01检查项目中的存储桶
  2. 02查看桶内文件及其详情
  3. 03在存储桶间管理文件

MCP 相关

该 MCP 服务向客户端提供 Google Cloud Storage 工具,用于列出和查看存储桶及文件,并上传、下载或删除文件。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Cloud Storage MCP 服务

用于 Google Cloud Storage 的模型上下文协议(MCP)服务,可与 Google Cloud Storage 存储桶和文件交互。

功能

  • 列出项目中的 Cloud Storage 存储桶
  • 获取特定存储桶的详细信息
  • 列出存储桶中的文件
  • 获取特定文件的详细信息
  • 将文件上传到存储桶
  • 从存储桶下载文件
  • 删除存储桶中的文件

设置

  1. 安装依赖项:

    npm install
    
  2. 构建项目:

    npm run build
    
  3. 配置 Claude Desktop: 将以下内容添加到 claude_desktop_config.json:

    "cloudstorage-mcp": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/cloudstorage-mcp/build/index.js"
      ],
      "env": {
        "GOOGLE_CLOUD_PROJECTS": "project-id1,project-id2"
      }
    }
    

    将 args 中的路径替换为 index.js 的实际路径。

    在 GOOGLE_CLOUD_PROJECTS 中定义以逗号分隔的项目 ID 列表。 示例:google-project-id1,google-project-id2 列表中的第一个项目为默认项目。

    应用会在 keys 文件夹中查找每个项目对应的 .json 凭据文件。 示例:keys/google-project-id1.json

    确保相关云服务账号拥有与 Cloud Storage 交互所需的适当权限,例如 Storage Admin 或更低级别的权限。

可用工具
  • listBuckets:列出项目中的所有 Cloud Storage 存储桶
  • getBucket:获取特定 Cloud Storage 存储桶的详细信息
  • listFiles:列出 Cloud Storage 存储桶中的文件
  • getFile:获取 Cloud Storage 存储桶中特定文件的详细信息
  • uploadFile:将文件上传到 Cloud Storage 存储桶
  • downloadFile:从 Cloud Storage 存储桶下载文件
  • deleteFile:删除 Cloud Storage 存储桶中的文件

在 Claude Desktop 中的使用示例

以下是如何在 Claude Desktop 中使用各个工具的示例:

列出存储桶
List all buckets in my Google Cloud project.
获取存储桶中的文件
Show me all files in the backup-data bucket.
获取文件详细信息
Get details of the file reports/monthly_report.pdf in the data-analysis bucket.

开发

# Watch mode
npm run dev

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。