Implementa aplicaciones desde Gemini CLI y Antigravity en Cloud Run con el servidor de MCP

1. Descripción general

En la era de la IA generativa, la barrera entre una idea y un prototipo funcional desapareció por completo, lo que dio lugar a los "vibe coders". Gracias al lenguaje natural y a la intención de alto nivel, los creadores ahora pueden manifestar aplicaciones complejas en minutos y enfocarse por completo en el flujo creativo en lugar de la sintaxis manual. Sin embargo, este impulso suele detenerse en la etapa de implementación, en la que los obstáculos tradicionales de la infraestructura, como la contenedorización, la configuración, el manejo del servidor y el mantenimiento, vuelven a introducir la fricción que la IA debía eliminar.

En este codelab, se explora cómo mantener tu velocidad creativa convirtiendo la implementación en una extensión natural del proceso de vibe coding. Analizaremos en detalle cómo puedes implementar tu aplicación desde Gemini CLI y Antigravity en Cloud Run con el servidor de MCP de Cloud Run. Con esto, ahora puedes pedirle a la aplicación de IA que implemente tu aplicación en Cloud Run, un servicio sin servidores listo para la producción que realiza todo el trabajo pesado relacionado con la administración de la infraestructura.

Qué compilarás

Como parte de este lab, harás lo siguiente:

  1. Instalar el servidor de MCP de Cloud Run como una extensión de Gemini CLI
  2. Compilar una aplicación simple con vibe coding en Gemini CLI
  3. Implementar la aplicación en Cloud Run con el servidor de MCP de Cloud Run
  4. Habilitar el servidor de MCP de Cloud Run en Antigravity
  5. Implementar la misma aplicación en Cloud Run desde Antigravity con el servidor de MCP de Cloud Run

Requisitos

2. Antes de comenzar

Crea un proyecto

  1. En la página del selector de proyectos de la consola de Google Cloud, selecciona o crea un proyecto de Google Cloud.
  2. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Cloud. Obtén información sobre cómo verificar si la facturación está habilitada en un proyecto.

Accede desde la terminal

Se requiere el acceso con gcloud cuando se usa el servidor de MCP de Cloud Run en Gemini CLI y Antigravity.

  1. Usarás gcloud instalado en tu máquina. En la terminal, accede a tu cuenta de Google Cloud con el siguiente comando:
gcloud auth login
  1. Configura las credenciales de la aplicación con el siguiente comando:
gcloud auth application-default login
  1. Ejecuta el siguiente comando para confirmar que el comando gcloud conoce tu proyecto.
gcloud config list project
  1. Si tu proyecto no está configurado, usa el siguiente comando para hacerlo:
gcloud config set project <YOUR_PROJECT_ID>

Genera la clave de API de Gemini

  1. En tu navegador, navega a la página Claves de API.
  2. Haz clic en el botón Crear clave de API en la esquina superior derecha de la página.
  3. En la ventana emergente Crear una clave nueva que aparece, proporciona un nombre adecuado para tu clave y elige el proyecto de Google Cloud en el que se creará la clave.
  4. Haz clic en el botón Crear clave. Se generará la clave nueva.
  5. Copia la clave recién generada.
  6. En tu terminal (local o Cloud Shell), establece la variable de entorno para esta clave de la siguiente manera:
export GOOGLE_API_KEY=<YOUR_API_KEY>
export GEMINI_API_KEY=<YOUR_API_KEY>

3. Introducción

Introducción al servidor de MCP

Un servidor de MCP (servidor de protocolo de contexto del modelo) actúa como un puente estandarizado que conecta los asistentes de IA con sistemas y herramientas externos. Piensa en él como un controlador universal o un "puerto USB-C" para la inteligencia artificial. En lugar de que los desarrolladores necesiten compilar una integración única para cada fuente de datos (como Google Drive, Gmail o una base de datos local) para comunicarse con cada modelo de IA específico, el MCP proporciona un lenguaje común que todos comprenden. Por lo general, este servidor se ejecuta de forma local en tu máquina o de forma remota, y escucha las solicitudes de un "cliente de IA" (como AI Studio, Gemini CLI o Antigravity) para acceder de forma segura a la información que existe fuera de los datos de entrenamiento de la IA.

El propósito principal de un servidor de MCP es transformar un chatbot pasivo en un agente activo mediante la exposición de capacidades específicas, definidas técnicamente como recursos, herramientas y mensajes. Cuando conectas un servidor, le otorgas a la IA la capacidad de realizar tareas reales, como leer archivos de registro en vivo, consultar una base de datos SQL o ejecutar secuencias de comandos.

Servidor de MCP de Cloud Run

El servidor de MCP de Cloud Run permite que los agentes de IA compatibles con MCP se integren con Cloud Run y realicen diferentes acciones en él. El servidor de MCP de Cloud Run incluye un conjunto enriquecido de herramientas y mensajes.

Herramientas

Las herramientas son capacidades ejecutables que permiten que la IA interactúe con sistemas externos y realice trabajos reales.

  • deploy-file-contents: Implementa archivos en Cloud Run proporcionando su contenido directamente.
  • list-services: Muestra los servicios de Cloud Run en un proyecto y una región determinados.
  • get-service: Obtiene detalles de un servicio de Cloud Run específico.
  • get-service-log: Obtiene registros y mensajes de error para un servicio de Cloud Run específico.
  • deploy-local-folder: Implementa una carpeta local en un servicio de Google Cloud Run.
  • list-projects: Muestra los proyectos de GCP disponibles.
  • create-project: Crea un proyecto de GCP nuevo y lo adjunta a la primera cuenta de facturación disponible. Se puede especificar un ID del proyecto de forma opcional.

Instrucciones

Las instrucciones son comandos de lenguaje natural que se pueden usar para realizar tareas comunes. Son accesos directos para ejecutar llamadas a herramientas con argumentos precompletados.

  • deploy: Implementa el directorio de trabajo actual en Cloud Run. Si no se proporciona un nombre de servicio, se usará la variable de entorno DEFAULT_SERVICE_NAME o el nombre del directorio de trabajo actual.
  • logs: Obtiene los registros de un servicio de Cloud Run. Si no se proporciona un nombre de servicio, se usará la variable de entorno DEFAULT_SERVICE_NAME o el nombre del directorio de trabajo actual.

4. Instala el servidor de MCP de Run para Gemini CLI

Extensión de Gemini CLI

Las extensiones de Gemini CLI son paquetes modulares que agrupan servidores de MCP, archivos de contexto y comandos personalizados en una sola unidad instalable. Actúan como "contenedores de envío" para las capacidades, lo que te permite equipar al instante la Gemini CLI con habilidades especializadas para plataformas específicas como GitHub, Firebase o Google Cloud.

Instala el servidor de MCP de Cloud Run como extensión de Gemini CLI

Para instalar el servidor de MCP de Cloud Run como una extensión de Gemini CLI, ejecuta el siguiente comando:

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

Garantiza una instalación correcta

Abre la Gemini CLI ejecutando el siguiente comando en la terminal:

gemini

Una vez que la terminal ingrese al modo de Gemini CLI, ejecuta el siguiente comando para asegurarte de que el servidor de MCP de Cloud Run aparezca en el estado Listo.

/mcp list

Captura de pantalla del servidor de MCP de Cloud Run que aparece en Gemini CLI

Además, debes autenticarte para usar Gemini Code Assist para el vibe coding. Para ello, ejecuta lo siguiente en tu Gemini CLI:

/auth login

Elige la opción Usar clave de API de Gemini. Esto te permitirá acceder automáticamente, ya que ya configuraste la variable de entorno GEMINI_API_KEY.

5. Vibe coding en Gemini CLI

Ahora crearemos una aplicación web con vibe coding usando Gemini CLI y, luego, la implementaremos en Cloud Run con el servidor de MCP.

  1. Asegúrate de estar en la terminal de Gemini CLI.
  2. Usa el mensaje para crear una aplicación web. Este es un ejemplo de un mensaje de este tipo:
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.

Es probable que la Gemini CLI te solicite tus entradas en varios puntos del proceso de creación de la aplicación web. Proporciona las entradas adecuadas para que la Gemini CLI pueda continuar y, luego, implementar la aplicación web.

  1. Una vez que la aplicación esté lista, ejecútala de forma local como lo especifica Gemini CLI. Prueba las funcionalidades de la aplicación.
  2. De manera opcional, puedes solicitarle a Gemini CLI que realice cualquier cambio en la aplicación.

6. Implementa en Cloud Run desde Gemini CLI

  1. Una vez que estés satisfecho con el funcionamiento de la aplicación web, la implementaremos en Cloud Run con el siguiente mensaje:
Deploy the neon-tic-tac-toe folder as Cloud Run service in the project <project-id> in us-west1 region.

Cambia el marcador de posición por el ID de tu proyecto de Google Cloud. De manera opcional, puedes cambiar la región a la región que elijas.

Ten en cuenta que Gemini CLI invoca la herramienta deploy_local_folder del servidor de MCP de Cloud Run. Permite que Gemini CLI continúe ejecutando esta herramienta.

  1. La implementación de la aplicación en Cloud Run tardará unos minutos. En cuanto se complete la implementación, obtendrás la URL de Cloud Console y la URL del servicio. Copia y pega la URL del servicio en el navegador.

Captura de pantalla de la implementación correcta desde Gemini CLI

  1. Implementaste correctamente la aplicación web en Cloud Run desde Gemini CLI con el servidor de MCP de Cloud Run.

7. Vibe coding en Antigravity

  1. Abre la aplicación Antigravity.
  2. Ahora puedes abrir la carpeta neon-tic-tac-toe creada en la última sección o una carpeta nueva en la que puedes usar vibe coding para una aplicación web.
  3. Asegúrate de que el panel Agent Manager esté abierto en Antigravity, como se muestra en la siguiente imagen.

Captura de pantalla del panel Agent Manager en Antigravity

  1. Si abriste una carpeta nueva, proporciona las instrucciones del mensaje para crear la aplicación web en el panel Agent Manager. Toma las medidas adecuadas para asegurarte de que la aplicación web se cree según lo esperado. También puedes ejecutar la aplicación de forma local y verificar si se ejecuta según lo esperado.

8. Implementa en Cloud Run desde Antigravity

Ahora instalaremos el servidor de MCP de Cloud Run.

  1. Haz clic en los tres puntos (...) en la esquina superior derecha del panel Agent Manager. En el menú desplegable, haz clic en la opción Servidores de MCP.

Opción Servidores de MCP en el panel Administrador de agentes

  1. Busca Cloud Run en el cuadro de texto de búsqueda de MCP Store. Coloca el cursor sobre el servidor de MCP de Cloud Run y haz clic en el botón Instalar que aparece a la derecha.

Instala el servidor de MCP de Cloud Run

  1. Una vez instalado, haz clic en el botón Volver al agente en la parte superior del panel Agent Manager.
  2. En el panel Agent Manager, ahora te pediremos que implementes esta carpeta como servicio de Cloud Run en el proyecto de Google Cloud de la siguiente manera:
Deploy this folder as Cloud Run service in the project <project-id> in us-west1 region.

Ten en cuenta que se invoca la herramienta deploy_local_folder del servidor de MCP de Cloud Run. Tomará el nombre de la carpeta como el nombre del servicio de Cloud Run.

De manera opcional, puedes cambiar la región a la región que elijas.

  1. La implementación de la aplicación en Cloud Run tardará unos minutos. En cuanto se complete la implementación, obtendrás la URL de Cloud Console y la URL del servicio. Copia y pega la URL del servicio en el navegador.

Captura de pantalla de la implementación exitosa de Antigravity

  1. Implementaste correctamente la aplicación web en Cloud Run desde Antigravity con el servidor de MCP de Cloud Run.

9. Limpia

Sigue estos pasos para evitar que se apliquen cargos a tu cuenta de Google Cloud por los recursos que usaste en esta publicación:

  • En la consola de Google Cloud, ve a la página Administrar recursos.
  • En la lista de proyectos, elige el proyecto que quieres borrar y haz clic en Borrar.
  • En el diálogo, escribe el ID del proyecto y, luego, haz clic en Cerrar para borrarlo.

10. Felicitaciones

¡Felicitaciones! Completaste correctamente el vibe coding de una aplicación y la implementaste en Cloud Run a través del servidor de MCP de Cloud Run en Gemini CLI y Antigravity.

Gemini CLI y Antigravity son aplicaciones de referencia para desarrollar y probar aplicaciones, lo que permite a los usuarios poner en práctica sus ideas de inmediato.

La integración perfecta de estas herramientas con Cloud Run a través del servidor de MCP de Cloud Run permite a los usuarios implementar sin esfuerzo sus aplicaciones directamente en Google Cloud. El uso de Cloud Run otorga todos los beneficios inherentes de un entorno sin servidores, lo que elimina las complejidades y la sobrecarga de la administración de la infraestructura.