Datastore MCP

数据存储MCP服务器

提供对Google Cloud数据存储访问的模型上下文协议（MCP）服务器。该服务器使Claude等AI助手能够与Datastore实体交互、执行查询和管理数据。

特性

• 实体运营：创建、读取、更新和删除数据存储实体
• 查询支持：使用筛选器、排序和分页执行查询
• 命名空间支持：使用不同的数据存储命名空间
• 仿真器支持：默认情况下连接到本地Datastore仿真器进行开发
• 生产就绪：轻松配置生产环境中的Google Cloud数据存储

安装

先决条件

选项1:Docker（推荐）

• Docker引擎20.10+
• Docker Compose v2.0+

选项2：本地Python

• Python 3.10或更高版本
• 谷歌云数据存储模拟器（用于本地开发）或谷歌云项目（用于生产）

从源代码安装

# Clone the repository
git clone 
cd datastore-mcp

# Create virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

# Install dependencies
pip install -e .

使用紫外线（推荐）

# Create virtual environment and install dependencies
uv venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate
uv pip install -e .

使用Docker（推荐用于测试）

Docker提供了一个隔离的环境，预先配置了Datastore仿真器和MCP服务器。

# Run tests
make test

# Start all services (emulator + server)
make up

# View logs
make logs

# Stop services
make down

有关Docker的详细文档，请参阅 医生.md.

配置

可以使用环境变量或命令行参数配置服务器。

环境变量

对于模拟器：

• DATASTORE_DATASET -数据集名称（默认值： test)
• DATASTORE_EMULATOR_HOST -数据存储模拟器主机（默认值： localhost:8081)
• DATASTORE_EMULATOR_HOST_PATH -仿真器主机路径（默认值： localhost:8081/datastore)
• DATASTORE_HOST -数据存储HTTP主机（默认值： http://localhost:8081)
• DATASTORE_PROJECT_ID -Google Cloud项目ID（默认值： test)
• DATASTORE_NAMESPACE -默认命名空间（可选）

生产：

• DATASTORE_PROJECT_ID -谷歌云项目ID（必填）
• GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS -服务帐户密钥文件的路径（必需）
• DATASTORE_NAMESPACE -默认命名空间（可选）

使用数据存储仿真器运行（默认）

# Start the Datastore emulator (in a separate terminal)
gcloud beta emulators datastore start --host-port=localhost:8081

# Run the MCP server (uses emulator by default)
python src/datastore_mcp/server.py

# Or with custom emulator host
DATASTORE_EMULATOR_HOST=localhost:9090 python src/datastore_mcp/server.py

使用生产数据存储运行

# Set credentials and project
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/service-account-key.json
export DATASTORE_PROJECT_ID=your-gcp-project-id

# Unset emulator host to use production
unset DATASTORE_EMULATOR_HOST

# Run the server
python src/datastore_mcp/server.py

使用Claude Desktop

将此配置添加到您的Claude Desktop配置文件中：

MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 视窗: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

用于仿真器（开发）

{
  "mcpServers": {
    "datastore": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/datastore-mcp/src/datastore_mcp/server.py"],
      "env": {
        "DATASTORE_DATASET": "test",
        "DATASTORE_EMULATOR_HOST": "localhost:8081",
        "DATASTORE_EMULATOR_HOST_PATH": "localhost:8081/datastore",
        "DATASTORE_HOST": "http://localhost:8081",
        "DATASTORE_PROJECT_ID": "test"
      }
    }
  }
}

用于生产

{
  "mcpServers": {
    "datastore": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/datastore-mcp/src/datastore_mcp/server.py"],
      "env": {
        "DATASTORE_PROJECT_ID": "your-gcp-project-id",
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/path/to/service-account-key.json"
      }
    }
  }
}

在Claude Desktop上使用Docker（推荐）

选项1：全自动（仿真器+服务器）

使用提供的包装器脚本（包含在存储库中）：

MacOS/Linux: start-datastore-mcp.sh 视窗: start-datastore-mcp.bat

然后配置Claude Desktop：

MacOS/Linux:

{
  "mcpServers": {
    "datastore": {
      "command": "/path/to/datastore-mcp/start-datastore-mcp.sh"
    }
  }
}

视窗:

{
  "mcpServers": {
    "datastore": {
      "command": "C:\\path\\to\\datastore-mcp\\start-datastore-mcp.bat"
    }
  }
}

如果模拟器未运行，此选项会自动启动模拟器，并在启动MCP服务器之前等待其正常运行。

选项2：手动启动模拟器

首先，启动Datastore模拟器一次：

cd /path/to/datastore-mcp
make emulator-only  # Keeps running in background

然后配置Claude Desktop：

{
  "mcpServers": {
    "datastore": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "compose",
        "-f",
        "/path/to/datastore-mcp/docker-compose.yml",
        "run",
        "--rm",
        "mcp-server"
      ]
    }
  }
}

选项3：外部仿真器（自定义IP）

如果您的模拟器在不同的机器或自定义IP上运行：

{
  "mcpServers": {
    "datastore": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "compose",
        "-f",
        "/path/to/datastore-mcp/docker-compose.yml",
        "run",
        "--rm",
        "-e", "DATASTORE_EMULATOR_HOST=localhost:8081",
        "-e", "DATASTORE_EMULATOR_HOST_PATH=localhost:8081/datastore",
        "-e", "DATASTORE_HOST=http://localhost:8081",
        "mcp-server"
      ]
    }
  }
}

在Claude Desktop中使用uv

{
  "mcpServers": {
    "datastore": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/datastore-mcp",
        "run",
        "datastore-mcp"
      ],
      "env": {
        "DATASTORE_DATASET": "test",
        "DATASTORE_EMULATOR_HOST": "localhost:8081",
        "DATASTORE_EMULATOR_HOST_PATH": "localhost:8081/datastore",
        "DATASTORE_HOST": "http://localhost:8081",
        "DATASTORE_PROJECT_ID": "test"
      }
    }
  }
}

可用工具

连接后，Claude可以使用以下工具：

• datastore_get -按键检索实体
• datastore_put -创建或更新实体
• datastore_delete -删除实体
• datastore_query -使用筛选器和排序查询实体
• datastore_batch_get -按键检索多个实体
• datastore_list_kinds -列出命名空间中的所有实体类型

查询示例

请克劳德：

• “获取ID为12345的用户实体”
• “按名称查询价格>100的所有产品”
• “创建一个具有标题和内容的新BlogPost实体”
• “删除ID为abc123的注释实体”
• “列出我的数据存储中的所有实体类型”

发展

使用Docker（推荐）

# Run tests
make test

# Run tests with coverage
docker-compose run --rm test

# Start emulator only for local development
make emulator-only

# Interactive shell in container
make shell

使用本地Python

# Install development dependencies
pip install -e ".[dev]"

# Run tests
pytest

# Run tests with coverage
pytest --cov=src/datastore_mcp --cov-report=term-missing

# Run the server
python src/datastore_mcp/server.py

项目结构

datastore-mcp/
├── src/
│   └── datastore_mcp/
│       ├── server.py          # Main MCP server
│       ├── datastore.py       # Datastore client wrapper
│       └── tools.py           # Tool implementations
├── tests/
│   └── test_tools.py
├── pyproject.toml
└── README.md

许可证

MIT许可证

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