关于 mcp-server
Huawei MCP Server 是基于华为云服务构建的 MCP 服务,面向大模型提供受控的云资源访问能力。AI 助手可在对话流程中操作 ECS、OBS、GaussDB 等华为云产品。
主要功能
- 01基于 ECS、OBS、GaussDB 等云产品的 MCP 工具
- 02支持 http、sse、stdio 传输方式
- 03端口与传输方式可通过命令行参数覆盖配置
- 04可通过 uv 或 python 运行各子服务
适用场景
- 01在 AI 助手对话中创建或删除 EIP 实例
- 02通过自然语言管理 ECS 等华为云资源
- 03在对话中执行数据库运维操作(如 DAS)
MCP 相关
该项目本身是 MCP 服务,将华为云产品的操作封装为工具,供支持 MCP 的客户端(如 Cline)调用。
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。
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。
工具
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
mcp-server
Huawei MCP Server 是一个基于 Huawei Cloud 服务构建的 Model Context Protocol 服务,为大模型提供安全、可控的云访问能力。通过标准化的 MCP 规范,它使 AI 助手能够在对话式工作流中操作 Huawei Cloud 资源,并支持 ECS、OBS、GaussDB 等核心服务以及其他广泛使用的云产品。
Mcp-server 目录
实用文档
演示
Cline 使用 Huawei Cloud EIP MCP Server 创建和删除 EIP 实例。
运行指南
1. 安装依赖
请预先安装 Python 环境。自 Python 3.4 和 2.7.9 起,pip 已作为标准组件随 Python 一起安装。
2. 设置环境变量
准备 AK 和 SK,并将其设置为环境变量
- ak 环境变量名称:HUAWEI_ACCESS_KEY
- sk 环境变量名称:HUAWEI_SECRET_KEY

3. 运行方式
以运行 mcp-server-ecs 服务为例
使用 'uv' 运行(推荐)
# Enter the root path of the project
cd /path/to/you/mcp-server
# Start the service
uv run mcp-server-ecs
执行 uv run mcp-server-ecs -h 查看使用说明。子项目中 config.yaml 文件的配置值可通过命令行中的可选参数覆盖
usage: mcp-server-ecs [-h] [-p PORT] [-t {http,sse,stdio}]
MCP Server
options:
-h, --help show this help message and exit
-p, --port PORT Port number
-t, --transport {http,sse,stdio}
Transport of MCP Server
使用 python 运行

# Enter the root path of the project
cd /path/to/you/mcp-server
# Install dependencies
pip install -e .
# Enter the specified service (mcp-server-ecs) path
cd huaweicloud_services_server/mcp_server_ecs/src/mcp_server_ecs
# Start the service
python run.py
MCP Marketplace 集成
- Cline
- 在 cline 中将 mcp 服务配置为使用 http。json 格式如下
{
"mcpServers": {
"mcp_server_ecs": {
"url": "http://localhost:8888/mcp",
"disabled": false,
"type": "streamableHttp",
"autoApprove": []
}
}
}
工具
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|---|---|---|
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| ServiceStage | ServiceStage | |
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| CodeHub | CodeHub | |
| CloudBuild | CloudBuild | |
| CloudTest | CloudTest | |
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| CodeArts 流水线 | CodeArtsPipeline | |
| CodeArts 构建 | CodeArtsBuild | |
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评论
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。