GCP Platform Engineer

Name: GCP Platform Engineer
Author: deBilla

제작자: deBilla버전 0.4.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.deBilla/platform-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Read-only GCP tools for debugging incidents and finding cost savings

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: stdio
카테고리: 개발자 도구

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
직접 입력할 값: PLATFORM_MCP_ENVIRONMENTS, PLATFORM_MCP_DEFAULT_ENVIRONMENT, PLATFORM_MCP_CONFIG, PLATFORM_MCP_AUDIT_LOG

필요한 것

PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "platform": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "platform-mcp"
      ],
      "env": {
        "PLATFORM_MCP_ENVIRONMENTS": "your-value",
        "PLATFORM_MCP_DEFAULT_ENVIRONMENT": "your-value",
        "PLATFORM_MCP_CONFIG": "your-value",
        "PLATFORM_MCP_AUDIT_LOG": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add platform --env PLATFORM_MCP_ENVIRONMENTS=your-value --env PLATFORM_MCP_DEFAULT_ENVIRONMENT=your-value --env PLATFORM_MCP_CONFIG=your-value --env PLATFORM_MCP_AUDIT_LOG=your-value -- uvx platform-mcp

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "platform": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "platform-mcp"
      ],
      "env": {
        "PLATFORM_MCP_ENVIRONMENTS": "your-value",
        "PLATFORM_MCP_DEFAULT_ENVIRONMENT": "your-value",
        "PLATFORM_MCP_CONFIG": "your-value",
        "PLATFORM_MCP_AUDIT_LOG": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "platform": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "platform-mcp"
      ],
      "env": {
        "PLATFORM_MCP_ENVIRONMENTS": "your-value",
        "PLATFORM_MCP_DEFAULT_ENVIRONMENT": "your-value",
        "PLATFORM_MCP_CONFIG": "your-value",
        "PLATFORM_MCP_AUDIT_LOG": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

PLATFORM_MCP_ENVIRONMENTS env
JSON map of environment name to GCP settings. Omit when using a config file at ~/.config/platform-mcp/config.toml.
PLATFORM_MCP_DEFAULT_ENVIRONMENT env
Environment used when a tool call omits the environment argument.
PLATFORM_MCP_CONFIG env
Path to a TOML config file, overriding ~/.config/platform-mcp/config.toml.
PLATFORM_MCP_AUDIT_LOG env
Path for the JSONL tool-call audit log, or 'off' to disable it.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 deBilla 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
– 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
– 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 1393개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 1393개 중 47%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 1393개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

GCP Platform Engineer, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.4.0)은 2개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

GitHub

제작자: github

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

컴퓨터 또는 클라우드★ 34,245MIT3일 전 업데이트

설치

Desktop Commander

제작자: wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

내 컴퓨터에서 실행★ 10,225MIT15일 전 업데이트

설치

Cloudflare MCP

제작자: cloudflare

Cloudflare MCP servers

클라우드에서 실행★ 4,446Apache-2.014개월 전 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

platform-mcp

mcp-name: io.github.deBilla/platform-mcp

A read-only Model Context Protocol server that turns an AI agent (Claude Code, Claude Desktop, or any MCP client) into a GCP platform engineer. Point it at your Google Cloud projects and ask it to investigate incidents, take inventory, and surface cost-optimization opportunities — all without any ability to change your infrastructure.

Observation only. No tool in this server mutates state. Combined with a viewer-only identity (below), that gives you a hard, defense-in-depth guarantee that an agent can look but never touch.

What it can do

Area	Tools
Environments	`list_environments`
Logs & errors	`query_logs`, `get_recent_errors`, `list_error_groups`
Metrics & alerting	`query_metric`, `list_alert_policies`, `list_uptime_checks`
Cost & recommendations	`get_cost_breakdown`, `get_billing_info`, `list_cost_recommendations`, `list_recommendations`
Resource inventory	`search_assets`, `list_compute_instances`, `list_cloud_run_services`, `list_gke_clusters`, `list_sql_instances`

Typical prompts once it's connected:

*"What are the top error groups in the last 24 hours, and which one is newest?"*
*"Which GKE node pools are over-provisioned? Show mean CPU against machine type."*
*"Where can I reduce spend in this project?"*

Multiple environments

One server can reach several projects. Define them under PLATFORM_MCP_ENVIRONMENTS (see Configuration) and the agent picks one from the wording of your prompt:

*"Any errors in staging in the last hour?"*
*"Compare Cloud Run services between staging and prod."*

Every tool takes an optional environment argument. Omit it and the default environment is used; pass environment="production" to target another. Names, any aliases you define, common shorthands (prod, stg, qa, …) and bare project ids all resolve. An unrecognized name is an error listing the valid options — a typo can never silently retarget the wrong project.

Each environment carries its own service account, so staging and production are reached through separate identities from the same process, and every result echoes back the environment and project it came from.

Requirements

Python 3.11+
A Google Cloud project and credentials (your own login, or a service account)
The gcloud CLI for the one-time setup

Install

uvx platform-mcp          # no install step; uv fetches it on demand

pipx install platform-mcp # or keep it on PATH

From a checkout, for development:

git clone https://github.com/deBilla/platform-mcp.git

cd platform-mcp python3 -m venv .venv ./.venv/bin/pip install -e ".[dev]"

Check your setup

platform-mcp doctor

This checks, for every configured environment, that Application Default Credentials exist, that the read-only service account can be impersonated, that a real API read succeeds, and that the billing export is readable — printing the exact command to fix whatever fails. Run it before reporting a problem.

One-time GCP setup

Run these once per project you want to reach — staging and production each need their own APIs enabled and their own read-only service account.

1. Enable the APIs the tools depend on:

gcloud services enable \

logging.googleapis.com monitoring.googleapis.com clouderrorreporting.googleapis.com \ recommender.googleapis.com cloudasset.googleapis.com cloudbilling.googleapis.com \ bigquery.googleapis.com \ --project YOUR_PROJECT_ID

2. Grant read-only access to the identity the server runs as.

For local development with your own login (Application Default Credentials):

gcloud auth application-default login

The identity needs these viewer roles on the project, plus roles/billing.viewer on the billing account:

roles/viewer                # broad read (compute, run, gke, sql via Asset Inventory)

roles/logging.viewer roles/monitoring.viewer roles/errorreporting.viewer roles/recommender.viewer roles/cloudasset.viewer roles/bigquery.dataViewer # only for get_cost_breakdown roles/bigquery.jobUser # only for get_cost_breakdown

3. (Recommended) Use a dedicated read-only service account instead of your login. platform-mcp setup does every step below, is safe to re-run, and prints the config stanza at the end. It ships with the package, so there is nothing to clone:

uvx platform-mcp setup \

--project YOUR_PROJECT_ID \ --user you@example.com \ --billing-dataset YOUR_BILLING_PROJECT:billing # optional

Or by hand:

PROJECT=YOUR_PROJECT_ID

gcloud iam service-accounts create platform-mcp-ro \ --display-name "platform-mcp read-only" --project $PROJECT

SA=platform-mcp-ro@$PROJECT.iam.gserviceaccount.com for ROLE in roles/viewer roles/logging.viewer roles/monitoring.viewer \ roles/errorreporting.viewer roles/recommender.viewer roles/cloudasset.viewer \ roles/bigquery.jobUser; do gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT \ --member="serviceAccount:$SA" --role="$ROLE" --condition=None done

Let your own login impersonate it (no key file to manage):

gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding $SA \ --member="user:you@example.com" \ --role="roles/iam.serviceAccountTokenCreator" --project $PROJECT

The grant everyone forgets. roles/bigquery.jobUser above only lets the account *start* a query; it grants no access to any data. A billing export almost always lives in a different project, so the account also needs read on that dataset. Without it get_cost_breakdown returns 403 while every other tool works, which reads like a bug in the tool rather than a missing grant:

bq add-iam-policy-binding \

--member="serviceAccount:$SA" --role=roles/bigquery.dataViewer \ YOUR_BILLING_PROJECT:billing

If you lack admin on the billing project, that one line is what to send to someone who has it. platform-mcp doctor checks it and says which side is missing.

Then reference it as that environment's impersonate value in PLATFORM_MCP_ENVIRONMENTS (preferred — no key file), or point at a downloaded key via GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS.

Impersonation is performed by whatever identity your ADC resolves to. If your

ADC is itself an impersonated service account, that SA — not your user — needs

roles/iam.serviceAccountTokenCreator on each platform-mcp-ro.

Security model

Read-only is enforced by IAM, not by OAuth scope. The server requests the broad cloud-platform scope and stays read-only purely because it never calls a mutating API. Do not rely on the code alone — run it under a viewer-only identity (step 3 above) so the credential itself is incapable of writing, regardless of what code executes. This gives you two independent layers: the server doesn't try to write, and the identity couldn't if it did.

With multiple environments this stays per-project: each environment authenticates as its own service account, so a staging identity is never used to reach production. Grant each one viewer-only access to its project alone.

Configuration

The friendliest option is a config file, which keeps project ids and service account emails out of every client config you own:

mkdir -p ~/.config/platform-mcp

cp config.toml.example ~/.config/platform-mcp/config.toml $EDITOR ~/.config/platform-mcp/config.toml

With that in place, registering the server takes no environment variables at all. Point PLATFORM_MCP_CONFIG elsewhere to use a different file — a copy committed to your infrastructure repo, for instance.

Environment variables still work and always win over the file, so an existing setup keeps running unchanged and a one-off override needs no edit:

Variable	Purpose
`PLATFORM_MCP_ENVIRONMENTS`	JSON map of environment name → settings. The recommended way to configure the server.
`PLATFORM_MCP_DEFAULT_ENVIRONMENT`	Environment used when a tool call omits `environment`. Defaults to `staging` if configured, else the first entry.
`GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS`	Path to a read-only SA key file (alternative to impersonation).

PLATFORM_MCP_ENVIRONMENTS holds a JSON object; each entry accepts:

Key	Purpose
`project`	Required. GCP project id.
`impersonate`	Read-only SA to impersonate for this environment (no key file needed).
`billing_export_table`	Fully-qualified BigQuery billing export table, required only for `get_cost_breakdown` (e.g. `YOUR_PROJECT_ID.billing.gcp_billing_export_v1_XXXXXX`).
`aliases`	Extra names the agent may use for this environment.

A bare string value is shorthand for {"project": "..."}. As JSON inside .mcp.json the quotes must be escaped; unescaped it reads:

"staging": { "project": "my-app-staging", "impersonate": "platform-mcp-ro@my-app-staging.iam.gserviceaccount.com" }, "production": { "project": "my-app", "impersonate": "platform-mcp-ro@my-app.iam.gserviceaccount.com", "billing_export_table": "my-app.billing.gcp_billing_export_v1_XXXXXX" } }

Single-environment mode. If PLATFORM_MCP_ENVIRONMENTS is unset the server behaves as before, exposing one environment named default:

Variable	Purpose
`GCP_PROJECT`	Target project. Falls back to your ADC default project if unset.
`IMPERSONATE_SERVICE_ACCOUNT`	Read-only SA to impersonate. Also the fallback for registry entries with no `impersonate`.
`BILLING_EXPORT_TABLE`	Billing export table. Also the fallback for registry entries with no `billing_export_table`.

Register with a client

Claude Code — with a config file in place, this is the whole thing:

claude mcp add platform-mcp --scope user -- uvx platform-mcp

Claude Desktop — needs an absolute path to uvx; see Claude Desktop for the full walkthrough.

Without a config file, add the environment variables from .mcp.json.example to either form.

Skip the approval prompt

Every tool here is read-only, so approving each call individually adds nothing. Allow the whole server once, in Claude Code settings:

{ "permissions": { "allow": ["mcp__platform-mcp__*"] } }

The glob must sit after a literal mcp__ __ prefix — an unanchored pattern like mcp__* is ignored with a warning and approves nothing.

MCP Inspector — for interactive testing:

uvx --with 'mcp[cli]' mcp dev src/platform_mcp/server.py

Claude Desktop

Installing for a teammate who uses Claude Desktop rather than the CLI. It works the same as Claude Code, with one failure mode the CLI does not have.

Claude Desktop does not inherit your shell `PATH`. It launches from the Finder, so uvx and anything installed by Homebrew or uv are invisible to it. A config that says "command": "uvx" fails with ENOENT — the server never starts, and the error names the command rather than the reason. The command path must be absolute.

What does *not* break is credentials. Application Default Credentials are a file the Google libraries read directly, so gcloud is needed once, in a terminal, to create that file — not at runtime. The config file is found the same way, from the home directory, whatever launched the server.

Before you start: the admin grant

Each person impersonates the read-only service accounts, so an admin runs this once per person, per environment (the platform-mcp setup script does it for whoever runs it, but not for anyone else):

gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding \

platform-mcp-ro@YOUR_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \ --member="user:teammate@example.com" \ --role="roles/iam.ser

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

GCP Platform Engineer

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

직접 입력할 값

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

GitHub

Desktop Commander

Cloudflare MCP

제작자의 README

platform-mcp

What it can do

Multiple environments

Requirements

Install

Check your setup

One-time GCP setup

Let your own login impersonate it (no key file to manage):

Security model

Configuration

Register with a client

Skip the approval prompt

Claude Desktop

Before you start: the admin grant