API封装工具

基于华为云ServiceStage API构建的MCP服务端,支持自动生成工具函数、Agent场景高层封装及跨产品扩展,助力AI Agent实现云上应用的自动化管理。

  • by XavierD3728
  • Python
  • 本地部署
  • 1 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 xavierd3728/servicestage-mcp-server

使用说明

🧠 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:

版本 关键特性 工具数量 封装方式 Agent 调用适配
v1.0 手动编写基础工具函数 13 个 精简原子工具 ✅
v2.0 基于 OpenAPI 自动生成 38 个 自定义生成器 (gen_from_openapi.py) ✅
v3.0 控制台旅程场景封装 + 扩展至 CAE / FG 13 个高层封装 + CAE/FG LLM 一键调用 ✅

🚀 快速开始

环境准备

✅ Cherry Studio 下载

✅ 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


📌 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。