Servicestage MCP Server

🧠 Huawei Cloud ServiceStage MCP Server Adapter

LLM × CloudOps 实践案例：构建面向 AI Agent 的 ServiceStage MCP Server，自动封装 API 接口、支持自然语言驱动的云服务调用。

📌 项目简介

本项目基于华为云 ServiceStage API，构建了符合 Model Context Protocol (MCP) 的三代服务端，支持自动生成工具函数、Agent 场景高层封装，以及跨产品（CAE / FunctionGraph）扩展，助力 AI Agent 实现云上应用的自动化管理。

项目包含 3 个版本：

🚀 快速开始

环境准备

✅ Cherry Studio 下载

• 本项目选择CherryStudio作为MCP Client
• 官网：https://www.cherry-ai.com/

✅ 获取LLM Tokens

• DeepSeek: https://platform.deepseek.com/
• 华为本地部署LLM：https://3ms.huawei.com/km/blogs/details/15325384

✅ 获取ServiceStage Tokens

• 获取华为云ServiceStage Token:参考"SSToken获取.txt"

✅ ServiceStage OpenAPI spec

• mcp_server_v2.0目录下

项目启动

✅ Windows 下各版本mcp server项目启动

• 部署流程：虚拟环境部署 --> 环境激活 -->代理配置 --> 安装依赖
• 推荐以各版本mcp_server_vX.0作为独立目录，进行项目管理及其环境管理
• 参考"项目环境部署.txt"

✅ Cherry Studio配置

• 部署流程：选择模型服务（LLM Tokens） --> 完成MCP设置
• 各版本MCP配置及环境变量设置，参考对应目录下 "CherryStudio配置.txt"，推荐使用stdio通信协议
• 快速教程：部署教程（Bilibili）
• MCP配置成功后，就可以通过CherryStudio与 Agent对话，调用ServiceStage工具，算网存环境资源

🧩 版本说明

🔹 v1.0/

• 文件：main.py
• 手动编写 MCP 工具函数（环境 CRUD / 调优 API）
• 适配 CherryStudio → 可直接运行：

uv --directory ./mcp_server_v1.0 run main.py

🔹 v2.0/

• 文件：gen_from_openapi.py
• 自动化脚本：从 OpenAPI 规范中自动生成 MCP 工具
• 特性：

- 支持 $ref 递归解析、allOf 合并、path/query/body 参数提取 - 覆盖 38 个接口，封装效率提升 80%+

• 启动：

uv --directory ./mcp_server_v2.0 run gen_from_openapi.py

🔹 v3.0/

• 文件：mcp_agent_ops.py
• 高层 Agent 场景封装（基于控制台用户旅程）
• 支持：

- 一键创建环境并开通 RDS - 快照回滚 / 自动调优 / CAE 应用与组件 / FG 函数

• 启动：

uv --directory ./mcp_server_v3.0 run mcp_agent_ops.py

📊 项目结构

mcp_server/
│
├─ mcp_server_v1.0/              # 手工编写工具函数
│   └─ main.py
│
├─ mcp_server_v2.0/              # OpenAPI → MCP 自动生成
│   ├─ gen_from_openapi.py
│   └─ ss_environment_api.yaml   # 原始 spec
│
├─ mcp_server_v3.0/              # 控制台旅程封装
│   └─ mcp_agent_ops.py
│
└─ list_mcp_tools_offline.py     # 辅助统计工具数量

📚 相关资料

• MCP 协议定义（Anthropic）
• MCP Python SDK
• CherryStudio
• 华为云 ServiceStage 控制台

📌 致谢 & 贡献

项目由 XavierD3728 完成，实习期间在华为云 PaaS 团队主导开发，交付了完整的 MCP Server 三代版本。欢迎 Star 或使用反馈。