Hộp công cụ MCP cho cơ sở dữ liệu: Cung cấp tập dữ liệu BigQuery cho ứng dụng MCP
Thông tin về lớp học lập trình này
1. Giới thiệu
Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ sử dụng Công cụ của MCP cho cơ sở dữ liệu để cung cấp các tập dữ liệu BigQuery.
Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ áp dụng phương pháp từng bước như sau:
- Xác định một tập dữ liệu BigQuery cụ thể ("Ghi chú phát hành của Google Cloud") trong chương trình tập dữ liệu BigQuery công khai.
- Thiết lập Hộp công cụ MCP cho Cơ sở dữ liệu, kết nối với tập dữ liệu BigQuery.
- Phát triển một Tác nhân bằng Bộ phát triển tác nhân (ADK) sẽ sử dụng Hộp công cụ MCP để trả lời các truy vấn của người dùng về Ghi chú phát hành của Google Cloud
Bạn sẽ thực hiện
- Thiết lập Hộp công cụ MCP cho Cơ sở dữ liệu để hiển thị Ghi chú phát hành của Google Cloud, một tập dữ liệu BigQuery công khai, dưới dạng Giao diện MCP cho các Ứng dụng MCP khác (IDE, Công cụ, v.v.).
Kiến thức bạn sẽ học được
- Khám phá các tập dữ liệu công khai của BigQuery và chọn một tập dữ liệu cụ thể.
- Thiết lập Hộp công cụ MCP cho cơ sở dữ liệu cho tập dữ liệu công khai BigQuery mà chúng ta muốn cung cấp cho khách hàng MCP.
- Thiết kế và phát triển một Trợ lý bằng Bộ phát triển trợ lý (ADK) để trả lời truy vấn của người dùng.
- Kiểm thử Trình đại diện và Hộp công cụ MCP cho Cơ sở dữ liệu trong môi trường cục bộ.
Bạn cần có
- Trình duyệt web Chrome.
- Môi trường phát triển Python cục bộ.
2. Trước khi bắt đầu
Tạo một dự án
- Trong Google Cloud Console, trên trang bộ chọn dự án, hãy chọn hoặc tạo một dự án trên Google Cloud.
- Đảm bảo bạn đã bật tính năng thanh toán cho dự án trên Cloud. Tìm hiểu cách kiểm tra xem tính năng thanh toán có được bật trên dự án hay không .
- Bạn sẽ sử dụng Cloud Shell, một môi trường dòng lệnh chạy trong Google Cloud và được tải sẵn bq. Nhấp vào Kích hoạt Cloud Shell ở đầu bảng điều khiển Google Cloud.
- Sau khi kết nối với Cloud Shell, hãy kiểm tra để đảm bảo bạn đã được xác thực và dự án được đặt thành mã dự án của bạn bằng lệnh sau:
gcloud auth list
- Chạy lệnh sau trong Cloud Shell để xác nhận rằng lệnh gcloud biết về dự án của bạn.
gcloud config list project
- Nếu dự án của bạn chưa được đặt, hãy sử dụng lệnh sau để đặt dự án:
gcloud config set project <YOUR_PROJECT_ID>
Tham khảo tài liệu để biết các lệnh và cách sử dụng gcloud.
3. Tập dữ liệu Ghi chú phát hành của Google và ứng dụng MCP
Trước tiên, hãy cùng xem các ghi chú phát hành của Google Cloud được cập nhật thường xuyên tại trang web chính thức về Ghi chú phát hành của Google Cloud. Bạn có thể xem ảnh chụp màn hình bên dưới:
Bạn có thể đăng ký URL nguồn cấp dữ liệu, nhưng nếu chúng ta chỉ cần hỏi trong Chat với nhân viên hỗ trợ về các Ghi chú phát hành này thì sao? Có thể là một truy vấn đơn giản như "Cập nhật cho tôi về Ghi chú phát hành của Google Cloud".
4. Hộp công cụ MCP cho cơ sở dữ liệu
MCP Toolbox for Databases (Hộp công cụ MCP cho cơ sở dữ liệu) là một máy chủ MCP nguồn mở dành cho cơ sở dữ liệu. Hộp công cụ này được thiết kế để đáp ứng chất lượng sản xuất và cấp doanh nghiệp. Thư viện này giúp bạn phát triển các công cụ dễ dàng, nhanh chóng và an toàn hơn bằng cách xử lý các vấn đề phức tạp như gộp kết nối, xác thực, v.v.
Hộp công cụ giúp bạn xây dựng các công cụ AI tạo sinh để cho phép nhân viên hỗ trợ truy cập vào dữ liệu trong cơ sở dữ liệu của bạn. Hộp công cụ cung cấp:
- Đơn giản hoá quá trình phát triển: Tích hợp các công cụ vào tác nhân của bạn trong chưa đến 10 dòng mã, sử dụng lại các công cụ giữa nhiều tác nhân hoặc khung và triển khai các phiên bản công cụ mới dễ dàng hơn.
- Hiệu suất tốt hơn: Các phương pháp hay nhất như gộp kết nối, xác thực và nhiều phương pháp khác.
- Tăng cường bảo mật: Tích hợp tính năng xác thực để truy cập vào dữ liệu của bạn một cách an toàn hơn
- Khả năng quan sát toàn diện: Các chỉ số và tính năng theo dõi ngay từ đầu với tính năng hỗ trợ tích hợp cho OpenTelemetry.
- Hộp công cụ giúp bạn dễ dàng kết nối cơ sở dữ liệu với bất kỳ trợ lý AI nào có thể sử dụng MCP, ngay cả những trợ lý AI trong IDE của bạn.
Hộp công cụ nằm giữa khung điều phối của ứng dụng và cơ sở dữ liệu, cung cấp một vùng điều khiển dùng để sửa đổi, phân phối hoặc gọi các công cụ. Công cụ này giúp đơn giản hoá việc quản lý các công cụ bằng cách cung cấp cho bạn một vị trí tập trung để lưu trữ và cập nhật các công cụ, cho phép bạn chia sẻ các công cụ giữa các tác nhân và ứng dụng, đồng thời cập nhật các công cụ đó mà không cần triển khai lại ứng dụng.
Tóm tắt bằng từ ngữ đơn giản:
- Hộp công cụ MCP có sẵn dưới dạng tệp nhị phân, hình ảnh vùng chứa hoặc bạn có thể tạo hộp công cụ này từ nguồn.
- Công cụ này hiển thị một bộ công cụ mà bạn định cấu hình thông qua tệp tools.yaml. Bạn có thể coi các công cụ này là kết nối với nguồn dữ liệu của mình. Bạn có thể thấy nhiều nguồn dữ liệu mà công cụ này hỗ trợ : AlloyDB, BigQuery, v.v.
- Vì hộp công cụ này hiện hỗ trợ MCP, nên bạn sẽ tự động có một điểm cuối Máy chủ MCP mà các Tác nhân (IDE) có thể sử dụng hoặc bạn có thể sử dụng các điểm cuối này trong khi phát triển Ứng dụng tác nhân bằng nhiều khung như Bộ phát triển tác nhân (ADK).
Chúng tôi sẽ tập trung vào những khía cạnh được nêu dưới đây trong bài đăng trên blog này:
Tóm lại, chúng ta sẽ tạo một cấu hình trong Hộp công cụ MCP cho Cơ sở dữ liệu biết cách kết nối với tập dữ liệu BigQuery. Sau đó, chúng ta sẽ phát triển một Tác nhân bằng cách sử dụng Bộ phát triển tác nhân (ADK). Bộ phát triển này sẽ tích hợp với điểm cuối của Hộp công cụ MCP và cho phép chúng ta gửi các truy vấn tự nhiên để hỏi về tập dữ liệu của mình. Hãy coi đó là một ứng dụng tác nhân mà bạn đang phát triển, ứng dụng này biết cách giao tiếp với tập dữ liệu BigQuery và chạy một số truy vấn.
5. Tập dữ liệu BigQuery cho Ghi chú phát hành của Google Cloud
Chương trình Tập dữ liệu công khai của Google Cloud là một chương trình cung cấp một loạt tập dữ liệu cho các ứng dụng của bạn. Một trong những tập dữ liệu như vậy là cơ sở dữ liệu Ghi chú phát hành của Google Cloud. Tập dữ liệu này cung cấp cho bạn thông tin giống như trang web chính thức về Ghi chú phát hành của Google Cloud và được cung cấp dưới dạng tập dữ liệu có thể truy vấn công khai.
Để kiểm thử, tôi chỉ cần xác thực tập dữ liệu bằng cách chạy một truy vấn đơn giản như dưới đây:
SELECT
product_name,description,published_at
FROM
`bigquery-public-data`.`google_cloud_release_notes`.`release_notes`
WHERE
DATE(published_at) >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 7 DAY)
GROUP BY product_name,description,published_at
ORDER BY published_at DESC
Thao tác này sẽ trả về danh sách bản ghi từ tập dữ liệu Ghi chú phát hành đã được xuất bản trong 7 ngày qua.
Hãy thay thế tập dữ liệu này bằng bất kỳ tập dữ liệu nào khác mà bạn chọn, cũng như các truy vấn và tham số tương ứng mà bạn muốn. Tất cả những gì chúng ta cần làm bây giờ là thiết lập nguồn dữ liệu này làm Công cụ và Nguồn dữ liệu trong Hộp công cụ MCP cho Cơ sở dữ liệu. Hãy xem cách thực hiện.
6. Cài đặt MCP Toolbox cho cơ sở dữ liệu
Mở một cửa sổ dòng lệnh trên máy cục bộ rồi tạo một thư mục có tên mcp-toolbox.
mkdir mcp-toolbox
Chuyển đến thư mục mcp-toolbox thông qua lệnh hiển thị bên dưới:
cd mcp-toolbox
Cài đặt phiên bản tệp nhị phân của Hộp công cụ MCP cho Cơ sở dữ liệu thông qua tập lệnh dưới đây. Lệnh dưới đây dành cho Linux, nhưng nếu bạn đang dùng Mac hoặc Windows, hãy đảm bảo rằng bạn đang tải tệp nhị phân chính xác xuống. Hãy xem trang phát hành cho Hệ điều hành và Cấu trúc của bạn rồi tải tệp nhị phân chính xác xuống.
export VERSION=0.7.0
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/v$VERSION/linux/amd64/toolbox
chmod +x toolbox
Chúng ta hiện đã có phiên bản tệp nhị phân của hộp công cụ để sử dụng. Bước tiếp theo là định cấu hình hộp công cụ bằng các nguồn dữ liệu và cấu hình khác.
7. Định cấu hình Bộ công cụ MCP cho cơ sở dữ liệu
Bây giờ, chúng ta cần xác định tập dữ liệu BigQuery và các công cụ trong tệp tools.yaml mà Hộp công cụ MCP cho Cơ sở dữ liệu cần. Tệp tools.yaml là cách chính để định cấu hình Hộp công cụ.
Tạo một tệp có tên tools.yaml trong cùng thư mục, tức là mcp-toolbox, nội dung của tệp này được hiển thị bên dưới.
Bạn có thể sử dụng trình chỉnh sửa nano có trong Cloud Shell. Lệnh nano như sau: "nano tools.yaml".
Hãy nhớ thay thế giá trị YOUR_PROJECT_ID bằng Mã dự án Google Cloud của bạn.
sources:
my-bq-source:
kind: bigquery
project: YOUR_PROJECT_ID
tools:
search_release_notes_bq:
kind: bigquery-sql
source: my-bq-source
statement: |
SELECT
product_name,description,published_at
FROM
`bigquery-public-data`.`google_cloud_release_notes`.`release_notes`
WHERE
DATE(published_at) >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 7 DAY)
GROUP BY product_name,description,published_at
ORDER BY published_at DESC
description: |
Use this tool to get information on Google Cloud Release Notes.
toolsets:
my_bq_toolset:
- search_release_notes_bq
Hãy cùng tìm hiểu ngắn gọn về tệp này:
- Nguồn đại diện cho các nguồn dữ liệu mà công cụ có thể tương tác. Nguồn (Source) đại diện cho một nguồn dữ liệu mà công cụ có thể tương tác. Bạn có thể xác định Nguồn là một bản đồ trong phần nguồn của tệp tools.yaml. Thông thường, cấu hình nguồn sẽ chứa mọi thông tin cần thiết để kết nối và tương tác với cơ sở dữ liệu. Trong trường hợp này, chúng ta đã xác định nguồn BigQuery
my-bq-sourcevà bạn cần cung cấp Mã dự án Google Cloud. Để biết thêm thông tin, hãy tham khảo tài liệu tham khảo về Nguồn. - Các công cụ xác định những hành động mà tác nhân có thể thực hiện – chẳng hạn như đọc và ghi vào một nguồn. Công cụ đại diện cho một hành động mà tác nhân của bạn có thể thực hiện, chẳng hạn như chạy một câu lệnh SQL. Bạn có thể xác định Công cụ dưới dạng bản đồ trong phần công cụ của tệp tools.yaml. Thông thường, một công cụ sẽ yêu cầu một nguồn để thực hiện hành động. Trong trường hợp này, chúng ta xác định một công cụ duy nhất
search_release_notes_bq. Mã này tham chiếu đến nguồn BigQuerymy-bq-sourcemà chúng ta đã xác định ở bước đầu tiên. Tệp này cũng có câu lệnh và hướng dẫn mà ứng dụng của Trợ lý AI sẽ sử dụng. Để biết thêm thông tin, hãy tham khảo tài liệu tham khảo về Công cụ. - Cuối cùng, chúng ta có Bộ công cụ cho phép bạn xác định các nhóm công cụ mà bạn muốn tải cùng nhau. Điều này có thể hữu ích khi xác định các nhóm khác nhau dựa trên tác nhân hoặc ứng dụng. Trong trường hợp này, chúng ta có một định nghĩa bộ công cụ mà hiện tại chúng ta chỉ xác định một công cụ hiện có
search_release_notes_bq. Bạn có thể có nhiều bộ công cụ, trong đó có sự kết hợp của nhiều công cụ.
Vì vậy, hiện tại, chúng ta chỉ xác định một công cụ lấy ghi chú phát hành trong 7 ngày qua theo truy vấn. Tuy nhiên, bạn cũng có thể có nhiều cách kết hợp với các tham số.
Hãy xem thêm một số thông tin chi tiết về cấu hình ( Source (Nguồn), Tools (Công cụ)) trong cấu hình nguồn dữ liệu BigQuery trong Hộp công cụ MCP cho Cơ sở dữ liệu.
8. Kiểm thử Hộp công cụ MCP cho cơ sở dữ liệu
Chúng ta đã tải xuống và định cấu hình Hộp công cụ bằng tệp tools.yaml trong thư mục mcp-toolbox. Trước tiên, hãy chạy ứng dụng trên máy.
Thực thi lệnh sau:
./toolbox --tools-file="tools.yaml"
Khi thực thi thành công, bạn sẽ thấy máy chủ khởi động với kết quả mẫu tương tự như kết quả bên dưới:
2025-06-17T07:48:52.989710733Z INFO "Initialized 1 sources."
2025-06-17T07:48:52.989805642Z INFO "Initialized 0 authServices."
2025-06-17T07:48:52.989847035Z INFO "Initialized 1 tools."
2025-06-17T07:48:52.989889742Z INFO "Initialized 2 toolsets."
2025-06-17T07:48:52.990357879Z INFO "Server ready to serve!"
Theo mặc định, Máy chủ Hộp công cụ MCP chạy trên cổng 5000. Nếu bạn thấy cổng 5000 đang được sử dụng, hãy sử dụng một cổng khác (ví dụ: 7000) theo lệnh hiển thị bên dưới. Vui lòng sử dụng 7000 thay vì cổng 5000 trong các lệnh tiếp theo.
./toolbox --tools-file "tools.yaml" --port 7000
Hãy sử dụng Cloud Shell để kiểm thử điều này.
Nhấp vào Web Preview (Xem trước trang web) trong Cloud Shell như minh hoạ bên dưới:
Nhấp vào Thay đổi cổng rồi đặt cổng thành 5000 như minh hoạ bên dưới rồi nhấp vào Thay đổi và Xem trước.
Thao tác này sẽ trả về kết quả sau:
Trong URL của trình duyệt, hãy thêm nội dung sau vào cuối URL:
/api/toolset
Thao tác này sẽ hiển thị các công cụ hiện đang được định cấu hình. Dưới đây là kết quả mẫu:
{
"serverVersion": "0.7.0+binary.linux.amd64.714d990c34ee990e268fac1aa6b89c4883ae5023",
"tools": {
"search_release_notes_bq": {
"description": "Use this tool to get information on Google Cloud Release Notes.\n",
"parameters": [],
"authRequired": []
}
}
}
Bộ công cụ MCP cho cơ sở dữ liệu mô tả cách thức Pythonic để bạn xác thực và kiểm thử các công cụ. Thông tin này được ghi lại tại đây. Chúng ta sẽ bỏ qua phần đó và chuyển thẳng đến Bộ phát triển ứng dụng (ADK) trong phần tiếp theo để sử dụng các công cụ này.
9. Viết tác nhân bằng Agent Development Kit (ADK)
Cài đặt Bộ phát triển tác nhân (ADK)
Mở một thẻ dòng lệnh mới trong Cloud Shell và tạo một thư mục có tên my-agents như sau. Chuyển đến thư mục my-agents.
mkdir my-agents
cd my-agents
Bây giờ, hãy tạo một môi trường Python ảo bằng venv như sau:
python -m venv .venv
Kích hoạt môi trường ảo như sau:
source .venv/bin/activate
Cài đặt ADK và Bộ công cụ MCP cho các gói Cơ sở dữ liệu cùng với phần phụ thuộc chuỗi ngôn ngữ như sau:
pip install google-adk toolbox-core
Giờ đây, bạn có thể gọi tiện ích adk như sau.
adk
Bạn sẽ thấy danh sách các lệnh.
$ adk
Usage: adk [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...
Agent Development Kit CLI tools.
Options:
--help Show this message and exit.
Commands:
api_server Starts a FastAPI server for agents.
create Creates a new app in the current folder with prepopulated agent template.
deploy Deploys agent to hosted environments.
eval Evaluates an agent given the eval sets.
run Runs an interactive CLI for a certain agent.
web Starts a FastAPI server with Web UI for agents.
Tạo ứng dụng Agent đầu tiên
Bây giờ, chúng ta sẽ sử dụng adk để tạo một khung cho Ứng dụng tác nhân ghi chú phát hành của Google Cloud thông qua lệnh adk create với tên ứng dụng **(gcp-releasenotes-agent-app)**như dưới đây.
adk create gcp-releasenotes-agent-app
Làm theo các bước và chọn những mục sau:
- Mô hình Gemini để chọn mô hình cho tác nhân gốc.
- Chọn Vertex AI cho phần phụ trợ.
- Mã dự án và khu vực mặc định của Google sẽ xuất hiện. Chọn chính giá trị mặc định.
Choose a model for the root agent:
1. gemini-2.0-flash-001
2. Other models (fill later)
Choose model (1, 2): 1
1. Google AI
2. Vertex AI
Choose a backend (1, 2): 2
You need an existing Google Cloud account and project, check out this link for details:
https://google.github.io/adk-docs/get-started/quickstart/#gemini---google-cloud-vertex-ai
Enter Google Cloud project ID [YOUR_GOOGLE_PROJECT_ID]:
Enter Google Cloud region [us-central1]:
Agent created in ../my-agents/gcp-releasenotes-agent-app:
- .env
- __init__.py
- agent.py
Quan sát thư mục chứa mẫu mặc định và các tệp bắt buộc cho Tác nhân.
Đầu tiên là tệp .env. Nội dung của tệp này được trình bày bên dưới:
GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=1
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=YOUR_GOOGLE_PROJECT_ID
GOOGLE_CLOUD_LOCATION=YOUR_GOOGLE_PROJECT_REGION
Các giá trị này cho biết chúng ta sẽ sử dụng Gemini thông qua Vertex AI cùng với các giá trị tương ứng cho mã dự án và vị trí trên Google Cloud.
Sau đó, chúng ta có tệp __init__.py đánh dấu thư mục này là một mô-đun và có một câu lệnh duy nhất để nhập tác nhân từ tệp agent.py.
from . import agent
Cuối cùng, hãy cùng xem tệp agent.py. Nội dung được hiển thị bên dưới:
from google.adk.agents import Agent
root_agent = Agent(
model='gemini-2.0-flash-001',
name='root_agent',
description='A helpful assistant for user questions.',
instruction='Answer user questions to the best of your knowledge',
)
Đây là Tác nhân đơn giản nhất mà bạn có thể viết bằng ADK. Theo trang tài liệu ADK, Tác nhân là một đơn vị thực thi độc lập được thiết kế để hoạt động tự động nhằm đạt được các mục tiêu cụ thể. Tác nhân có thể thực hiện các tác vụ, tương tác với người dùng, sử dụng các công cụ bên ngoài và điều phối với các tác nhân khác.
Cụ thể, LLMAgent (thường được gọi là Agent) sử dụng Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) làm công cụ cốt lõi để hiểu ngôn ngữ tự nhiên, lý luận, lập kế hoạch, tạo phản hồi và linh động quyết định cách tiếp tục hoặc công cụ nào cần sử dụng, giúp các Agent này lý tưởng cho các tác vụ linh hoạt, tập trung vào ngôn ngữ. Tìm hiểu thêm về Tác nhân LLM tại đây.
Thao tác này sẽ hoàn tất quá trình tạo một Agent cơ bản bằng cách sử dụng Bộ phát triển Agent (ADK). Bây giờ, chúng ta sẽ kết nối Agent với Hộp công cụ MCP để Agent có thể sử dụng công cụ đó nhằm trả lời các truy vấn của người dùng (trong trường hợp này, đó sẽ là Ghi chú phát hành của Google Cloud).
10. Kết nối Nhân viên hỗ trợ của chúng tôi với các công cụ
Bây giờ, chúng ta sẽ kết nối Tác nhân này với Công cụ. Trong ngữ cảnh của ADK, Công cụ đại diện cho một chức năng cụ thể được cung cấp cho một tác nhân AI, cho phép tác nhân đó thực hiện các hành động và tương tác với thế giới ngoài khả năng lập luận và tạo văn bản cốt lõi.
Trong trường hợp này, chúng ta sẽ trang bị cho Tác nhân của mình các Công cụ mà chúng ta đã định cấu hình trong Hộp công cụ MCP cho Cơ sở dữ liệu.
Sửa đổi tệp agent.py bằng mã sau. Xin lưu ý rằng chúng ta đang sử dụng cổng mặc định 5000 trong mã, nhưng nếu bạn đang sử dụng một số cổng thay thế, vui lòng sử dụng số cổng đó.
from google.adk.agents import Agent
from toolbox_core import ToolboxSyncClient
toolbox = ToolboxSyncClient("http://127.0.0.1:5000")
# Load all the tools
tools = toolbox.load_toolset('my_bq_toolset')
root_agent = Agent(
name="gcp_releasenotes_agent",
model="gemini-2.0-flash",
description=(
"Agent to answer questions about Google Cloud Release notes."
),
instruction=(
"You are a helpful agent who can answer user questions about the Google Cloud Release notes. Use the tools to answer the question"
),
tools=tools,
)
Bây giờ, chúng ta có thể kiểm thử Tác nhân sẽ tìm nạp dữ liệu thực tế từ tập dữ liệu BigQuery đã được định cấu hình bằng Hộp công cụ MCP cho Cơ sở dữ liệu.
Để thực hiện việc này, hãy làm theo trình tự sau:
Trong một cửa sổ dòng lệnh của Cloud Shell, hãy khởi chạy Hộp công cụ MCP cho Cơ sở dữ liệu. Bạn có thể đã chạy ứng dụng này cục bộ trên cổng 5000 như chúng ta đã kiểm thử trước đó. Nếu không, hãy chạy lệnh sau (từ thư mục mcp-toolbox) để khởi động máy chủ:
./toolbox --tools_file "tools.yaml"
Tốt nhất là bạn sẽ thấy kết quả cho biết Máy chủ đã có thể kết nối với các nguồn dữ liệu của chúng tôi và đã tải bộ công cụ và các công cụ. Dưới đây là kết quả mẫu:
./toolbox --tools-file "tools.yaml"
2025-06-17T07:48:52.989710733Z INFO "Initialized 1 sources."
2025-06-17T07:48:52.989805642Z INFO "Initialized 0 authServices."
2025-06-17T07:48:52.989847035Z INFO "Initialized 1 tools."
2025-06-17T07:48:52.989889742Z INFO "Initialized 2 toolsets."
2025-06-17T07:48:52.990357879Z INFO "Server ready to serve!"
Sau khi máy chủ MCP khởi động thành công, trong một thiết bị đầu cuối khác, hãy chạy Trình đại diện thông qua lệnh adk run (từ thư mục my-agents) như minh hoạ bên dưới. Bạn cũng có thể sử dụng lệnh adk web nếu muốn.
$ adk run gcp-releasenotes-agent-app/
Log setup complete: /tmp/agents_log/agent.20250423_170001.log
To access latest log: tail -F /tmp/agents_log/agent.latest.log
Running agent gcp_releasenotes_agent, type exit to exit.
[user]: get me the google cloud release notes
[gcp_releasenotes_agent]: Here are the Google Cloud Release Notes.
Google SecOps SOAR: Release 6.3.49 is being rolled out to the first phase of regions. This release contains internal and customer bug fixes. Published: 2025-06-14
Compute Engine: Dynamic NICs let you add or remove network interfaces to or from an instance without having to restart or recreate the instance. You can also use Dynamic NICs when you need more network interfaces. The maximum number of vNICs for most machine types in Google Cloud is 10; however, you can configure up to 16 total interfaces by using Dynamic NICs. Published: 2025-06-13
Compute Engine: General purpose C4D machine types, powered by the fifth generation AMD EPYC processors (Turin) and Google Titanium, are generally available. Published: 2025-06-13
Google Agentspace: Google Agentspace Enterprise: App-level feature management. As an Agentspace administrator, you can choose to turn the following features on or off for your end users in the web app: Agents gallery, Prompt gallery, No-code agent, NotebookLM Enterprise. Published: 2025-06-13
Cloud Load Balancing: Cloud Load Balancing supports load balancing to multi-NIC instances that use Dynamic NICs. This capability is in Preview. Published: 2025-06-13
Virtual Private Cloud: Dynamic Network Interfaces (NICs) are available in Preview. Dynamic NICs let you update an instance to add or remove network interfaces without having to restart or recreate the instance. Published: 2025-06-13
Security Command Center: The following Event Threat Detection detectors for Vertex AI have been released to Preview:
- `Persistence: New Geography for AI Service`
- `Privilege Escalation: Anomalous Multistep Service Account Delegation for AI Admin Activity`
- `Privilege Escalation: Anomalous Multistep Service Account Delegation for AI Data Access`
- `Privilege Escalation: Anomalous Service Account Impersonator for AI Admin Activity`
- `Privilege Escalation: Anomalous Service Account Impersonator for AI Data Access`
- `Privilege Escalation: Anomalous Impersonation of Service Account for AI Admin Activity`
- `Persistence: New AI API Method`
......
......
Lưu ý rằng Tác nhân đang sử dụng công cụ mà chúng ta đã định cấu hình trong Hộp công cụ MCP cho Cơ sở dữ liệu (search_release_notes_bq) và truy xuất dữ liệu từ tập dữ liệu BigQuery rồi định dạng phản hồi cho phù hợp.
11. Xin chúc mừng
Xin chúc mừng! Bạn đã định cấu hình thành công Hộp công cụ MCP cho Cơ sở dữ liệu và định cấu hình một tập dữ liệu BigQuery để truy cập trong ứng dụng khách MCP.