Déployer des applications depuis Gemini CLI et Antigravity vers Cloud Run à l'aide du serveur MCP

1. Présentation

À l'ère de l'IA générative, la barrière entre une idée et un prototype fonctionnel a pratiquement disparu, donnant naissance aux "vibe coders". En exploitant le langage naturel et l'intention de haut niveau, les créateurs peuvent désormais manifester des applications complexes en quelques minutes, en se concentrant entièrement sur le flux créatif plutôt que sur la syntaxe manuelle. Toutefois, cette dynamique se heurte souvent à un mur lors de l'étape de déploiement, où les obstacles d'infrastructure traditionnels (comme la conteneurisation, la configuration, la gestion des serveurs et la maintenance) réintroduisent la friction que l'IA était censée éliminer.

Cet atelier de programmation explique comment maintenir votre vitesse de création en faisant du déploiement une extension naturelle du processus de vibe coding. Nous allons voir en détail comment déployer votre application depuis Gemini CLI et Antigravity vers Cloud Run à l'aide du serveur MCP Cloud Run. Vous pouvez désormais demander à l'application d'IA de déployer votre application sur Cloud Run, un service sans serveur prêt pour la production qui gère toutes les tâches lourdes liées à la gestion de l'infrastructure.

Objectifs de l'atelier

Dans cet atelier, vous allez :

1. installer le serveur MCP Cloud Run en tant qu'extension Gemini CLI ;
2. créer une application simple via le vibe coding sur Gemini CLI ;
3. déployer l'application sur Cloud Run à l'aide du serveur MCP Cloud Run ;
4. activer le serveur MCP Cloud Run sur Antigravity ;
5. déployer la même application sur Cloud Run depuis Antigravity à l'aide du serveur MCP Cloud Run.

Conditions requises

• Un projet Google Cloud avec facturation activée.
• gcloud, Gemini CLI et Antigravity installés.

Remarque : Vous pouvez utiliser Gemini CLI sur votre machine locale ou dans Cloud Shell présent dans la console Google Cloud (dans ce cas, vous n'avez pas besoin d'installer Gemini CLI localement).

2. Avant de commencer

Créer un projet

1. Dans la console Google Cloud, sur la page du sélecteur de projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.
2. Assurez-vous que la facturation est activée pour votre projet Cloud. Découvrez comment vérifier si la facturation est activée sur un projet.

Se connecter depuis le terminal

La connexion à l'aide de gcloud est requise lorsque vous utilisez le serveur MCP Cloud Run sur Gemini CLI et Antigravity.

1. Vous utiliserez gcloud installé sur votre machine. Dans votre terminal, connectez-vous à votre compte Google Cloud à l'aide de la commande suivante :

gcloud auth login

2. Configurez les identifiants de l'application à l'aide de la commande suivante :

gcloud auth application-default login

3. Exécutez la commande suivante pour vérifier que la commande gcloud connaît votre projet.

gcloud config list project

4. Si votre projet n'est pas défini, utilisez la commande suivante pour le définir :

gcloud config set project <YOUR_PROJECT_ID>

Générer une clé API Gemini

1. Dans votre navigateur, accédez à la page Clés API.
2. Cliquez sur le bouton Créer une clé API en haut à droite de la page.
3. Dans la fenêtre pop-up Créer une clé qui s'affiche, indiquez un nom approprié pour votre clé et choisissez le projet Google Cloud sous lequel la clé sera créée.
4. Cliquez sur le bouton Créer une clé. La nouvelle clé sera générée.
5. Copiez la clé nouvellement générée.
6. Dans votre terminal (local ou Cloud Shell), définissez la variable d'environnement pour cette clé comme suit :

export GOOGLE_API_KEY=<YOUR_API_KEY>
export GEMINI_API_KEY=<YOUR_API_KEY>

3. Introduction

Présentation du serveur MCP

Un serveur MCP (Model Context Protocol Server) sert de pont standardisé qui connecte les assistants IA aux systèmes et outils externes. Considérez-le comme un pilote universel ou un "port USB-C" pour l'intelligence artificielle. Au lieu que les développeurs aient à créer une intégration unique pour chaque source de données (comme Google Drive, Gmail ou une base de données locale) afin de communiquer avec chaque modèle d'IA spécifique, le protocole MCP fournit un langage commun que tous comprennent. Ce serveur s'exécute généralement localement sur votre machine ou à distance, en écoutant les requêtes d'un "client IA" (tel qu'AI Studio, Gemini CLI ou Antigravity) pour accéder de manière sécurisée aux informations qui existent en dehors des données d'entraînement de l'IA.

L'objectif principal d'un serveur MCP est de transformer un chatbot passif en agent actif en exposant des fonctionnalités spécifiques, techniquement définies comme des ressources, des outils et des prompts. En connectant un serveur, vous accordez à l'IA la possibilité d'effectuer des tâches réelles, telles que la lecture de fichiers journaux en direct, l'interrogation d'une base de données SQL ou l'exécution de scripts de code.

Serveur MCP Cloud Run

Le serveur MCP Cloud Run permet aux agents IA compatibles avec MCP de s'intégrer à Cloud Run et d'y effectuer différentes actions. Le serveur MCP Cloud Run est fourni avec un ensemble complet d'outils et de prompts.

Outils

Les outils sont des fonctionnalités exécutables qui permettent à l'IA d'interagir avec des systèmes externes et d'effectuer un travail réel.

• deploy-file-contents: : déploie des fichiers sur Cloud Run en fournissant directement leur contenu.
• list-services : liste les services Cloud Run dans un projet et une région donnés.
• get-service : obtient des informations sur un service Cloud Run spécifique.
• get-service-log: : obtient les journaux et les messages d'erreur pour un service Cloud Run spécifique.
• deploy-local-folder: : déploie un dossier local sur un service Google Cloud Run.
• list-projects : liste les projets GCP disponibles.
• create-project : crée un projet GCP et l'associe au premier compte de facturation disponible. Un ID de projet peut être spécifié de manière facultative.

Prompts

Les prompts sont des commandes en langage naturel qui peuvent être utilisées pour effectuer des tâches courantes. Il s'agit de raccourcis pour exécuter des appels d'outils avec des arguments préremplis.

• deploy : déploie le répertoire de travail actuel sur Cloud Run. Si aucun nom de service n'est fourni, il utilise la variable d'environnement DEFAULT_SERVICE_NAME ou le nom du répertoire de travail actuel.
• logs : obtient les journaux d'un service Cloud Run. Si aucun nom de service n'est fourni, il utilise la variable d'environnement DEFAULT_SERVICE_NAME ou le nom du répertoire de travail actuel.

4. Installer le serveur MCP Run pour Gemini CLI

Extension Gemini CLI

Les extensions Gemini CLI sont des packages modulaires qui regroupent les serveurs MCP, les fichiers de contexte et les commandes personnalisées dans une seule unité installable. Elles servent de "conteneurs d'expédition" pour les fonctionnalités, ce qui vous permet d'équiper instantanément Gemini CLI de compétences spécialisées pour des plates-formes spécifiques telles que GitHub, Firebase ou Google Cloud.

Installer le serveur MCP Cloud Run en tant qu'extension Gemini CLI

Pour installer le serveur MCP Cloud Run en tant qu'extension Gemini CLI, exécutez la commande suivante :

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

S'assurer que l'installation a réussi

Ouvrez Gemini CLI en exécutant la commande suivante dans votre terminal :

gemini

Une fois que le terminal est en mode Gemini CLI, exécutez la commande suivante pour vous assurer que le serveur MCP Cloud Run s'affiche à l'état Prêt.

/mcp list

Remarque : Pour arrêter ou quitter la session de terminal Gemini CLI, vous pouvez utiliser la commande barre oblique /quit et appuyer sur Enter.

Vous devez également vous authentifier pour utiliser Gemini Code Assist pour le vibe coding. Pour ce faire, exécutez la commande suivante dans votre Gemini CLI :

/auth login

Choisissez l'option Utiliser la clé API Gemini. Vous serez automatiquement connecté, car vous avez déjà défini la variable d'environnement GEMINI_API_KEY.

5. Vibe coding dans Gemini CLI

Nous allons maintenant créer une application Web codée par vibe à l'aide de Gemini CLI, puis la déployer sur Cloud Run à l'aide du serveur MCP.

1. Assurez-vous que vous êtes dans le terminal Gemini CLI.
2. Utilisez le prompt pour créer une application Web. Voici un exemple de prompt :

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.

Il est probable que Gemini CLI vous demande vos entrées à plusieurs reprises lors du processus de création de l'application Web. Fournissez les entrées appropriées pour que Gemini CLI puisse continuer et implémenter l'application Web.

3. Une fois l'application prête, exécutez-la localement comme spécifié par Gemini CLI. Essayez les fonctionnalités de l'application.
4. Vous pouvez également demander à Gemini CLI d'apporter des modifications à l'application.

6. Déployer sur Cloud Run depuis Gemini CLI

1. Une fois que vous êtes satisfait du fonctionnement de l'application Web, nous allons la déployer sur Cloud Run à l'aide du prompt suivant :

Deploy the neon-tic-tac-toe folder as Cloud Run service in the project <project-id> in us-west1 region.

Remplacez l'espace réservé par l'ID de votre projet Google Cloud. Vous pouvez également modifier la région en choisissant la région de votre choix.

Notez que Gemini CLI appelle l'outil deploy_local_folder du serveur MCP Cloud Run. Autorisez Gemini CLI à exécuter cet outil.

2. Le déploiement de l'application sur Cloud Run prendra quelques minutes. Une fois le déploiement terminé, vous recevrez l'URL de la console Cloud et l'URL du service. Copiez et collez l'URL du service dans le navigateur.

3. Vous avez déployé l'application Web sur Cloud Run depuis Gemini CLI à l'aide du serveur MCP Cloud Run.

7. Vibe coding dans Antigravity

1. Ouvrez l'application Antigravity.
2. Vous pouvez maintenant choisir d'ouvrir le dossier neon-tic-tac-toe créé dans la section précédente ou un nouveau dossier dans lequel vous pouvez coder une application Web.
3. Assurez-vous que le panneau "Agent Manager" (Gestionnaire d'agents) est ouvert dans Antigravity, comme illustré dans l'image ci-dessous.

4. Si vous avez ouvert un nouveau dossier, fournissez les instructions du prompt pour créer l'application Web dans le panneau "Agent Manager" (Gestionnaire d'agents). Prenez les mesures appropriées pour vous assurer que l'application Web est créée comme prévu. Vous pouvez également exécuter l'application localement et vérifier si elle fonctionne comme prévu.

8. Déployer sur Cloud Run depuis Antigravity

Nous allons maintenant installer le serveur MCP Cloud Run.

1. Cliquez sur les trois points (...) en haut à droite du panneau "Agent Manager" (Gestionnaire d'agents). Dans le menu déroulant, cliquez sur l'option MCP Servers (Serveurs MCP).

2. Recherchez Cloud Run dans la zone de texte de recherche du MCP Store. Pointez sur le serveur MCP Cloud Run, puis cliquez sur le bouton Install (Installer) qui s'affiche à droite.

3. Une fois l'installation terminée, cliquez sur le bouton Back to Agent (Retour à l'agent) en haut du panneau "Agent Manager" (Gestionnaire d'agents).
4. Dans le panneau "Agent Manager" (Gestionnaire d'agents), nous allons maintenant demander à déployer ce dossier en tant que service Cloud Run sur le projet Google Cloud comme suit :

Deploy this folder as Cloud Run service in the project <project-id> in us-west1 region.

Notez que l'outil deploy_local_folder du serveur MCP Cloud Run est appelé. Il prendra le nom du dossier comme nom de service Cloud Run.

Vous pouvez également modifier la région en choisissant la région de votre choix.

5. Le déploiement de l'application sur Cloud Run prendra quelques minutes. Une fois le déploiement terminé, vous recevrez l'URL de la console Cloud et l'URL du service. Copiez et collez l'URL du service dans le navigateur.

6. Vous avez déployé l'application Web sur Cloud Run depuis Antigravity à l'aide du serveur MCP Cloud Run.

9. Effectuer un nettoyage

Pour éviter que des frais ne soient facturés sur votre compte Google Cloud pour les ressources utilisées dans cet article, procédez comme suit :

• Dans la console Google Cloud, accédez à la page Gérer les ressources.
• Dans la liste des projets, sélectionnez le projet que vous souhaitez supprimer, puis cliquez sur Supprimer.
• Dans la boîte de dialogue, saisissez l'ID du projet, puis cliquez sur Arrêter pour supprimer le projet.

10. Félicitations

Félicitations ! Vous avez réussi à coder une application par vibe et à la déployer sur Cloud Run via le serveur MCP Cloud Run sur Gemini CLI et Antigravity.

Gemini CLI et Antigravity sont des applications incontournables pour développer et tester des applications, permettant aux utilisateurs de donner immédiatement vie à leurs idées.

L'intégration transparente de ces outils à Cloud Run via le serveur MCP Cloud Run permet aux utilisateurs de déployer facilement leurs applications directement sur Google Cloud. L'utilisation de Cloud Run offre tous les avantages inhérents à un environnement sans serveur, en éliminant les complexités et les coûts liés à la gestion de l'infrastructure.