3行代码接入MCPGoogle Antigravity SDK连接外部工具服务器完全指南【免费下载链接】antigravity-sdk-pythonA Python library for building AI agents that leverage the full power of Google Antigravity.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/an/antigravity-sdk-pythonGoogle Antigravity SDK 是一个用于构建 AI Agent 的 Python 库它让开发者只需3 行代码就能让智能体连接外部 MCPModel Context Protocol工具服务器把数据库、API、文件系统等外部能力直接挂到 Gemini 驱动的 Agent 上。本文将带新手从零理解 MCP 接入的两种连接方式、工具过滤与安全策略快速上手不踩坑。什么是MCP为什么AI Agent需要外部工具服务器 可以把 Agent 想象成一位聪明的实习生大脑很强但双手有限。MCP 就像是给它装上的外接工具箱标准接口MCP 服务器独立运行的程序对外暴露一组工具函数、资源和提示模板SDK 侧Google Antigravity SDK 负责连接服务器、把工具自动注册给模型并在模型决定调用时转发执行对新手来说最大好处是你不用为 Agent 手写工具调用逻辑只要把服务器地址交给 SDK模型自己就知道什么时候该用哪个工具。3行代码接入本地MCP服务器Stdio方式最快的接入方式是Stdio 传输SDK 会替你启动并管理 MCP 服务器进程通过标准输入/输出通信。核心配置只有 3 行from google.antigravity import Agent, LocalAgentConfig from google.antigravity.types import McpStdioServer config LocalAgentConfig( mcp_servers[McpStdioServer(namemy_server, commandnpx, args[my-mcp-server])], )之后像平常一样发起对话即可SDK 已把服务器的工具暴露给模型async with Agent(config) as agent: response await agent.chat(Use the MCP tools to help me.) 完整可运行的演示见 examples/getting_started/mcp_tools.py配套的示例 MCP 服务器提供乘法/除法工具在 examples/resources/mcp_server.py。McpStdioServer还支持args命令行参数和env注入环境变量如数据库密钥定义见 google/antigravity/types.py。连接远程MCP服务器Streamable HTTP 方式如果 MCP 服务器是部署在远程的 Web 服务比如团队共享的工具平台改用Streamable HTTP 传输types.McpStreamableHttpServer( namemy_http_server, urlhttps://example.com/mcp, headers{Authorization: Bearer your-token-here}, # 可选鉴权头 )两种方式的选型建议方式适用场景特点Stdio本地开发、私有工具SDK 自动管理进程生命周期开箱即用Streamable HTTP远程共享服务、多机协作支持鉴权头、超时等网络参数HTTP 服务器还支持timeout、sse_read_timeout等网络参数详见 google/antigravity/types.py。一行配置过滤暴露工具省Token又省心 服务器暴露的工具太多模型上下文会被撑爆Token 成本也随之上涨。SDK 允许直接在服务器配置上裁剪工具被过滤的工具会从模型视野中彻底消失McpStdioServer( namemy_server, commandpython3, args[mcp_server.py], disabled_tools[dangerous_tool], # 黑名单除它外全部暴露 )enabled_tools白名单只暴露列出的工具disabled_tools黑名单隐藏列出的工具两者互斥只能选其一字段定义与校验逻辑见 google/antigravity/types.py。MCP工具安全策略允许、拒绝与人工确认 连接成功 ≠ 允许使用。SDK 通过声明式策略policy控制 Agent 能否执行 MCP 工具策略构建器可以直接接收 MCP 服务器配置对象写法非常直观policies [ policy.deny_all(), # 默认全部拦截 policy.allow(stdio_server, [safe_tool]), # 只放行指定工具 policy.deny(stdio_server, [dangerous_tool]), # 运行时显式拒绝 ]默认策略对 MCP 工具是宽松的只对run_command拦截若开启deny_all()严格模式必须显式 allow否则 Agent 连不上能用的工具ask_user还支持挂自定义回调实现高风险工具先问人的 Human-in-the-loop 流程官方 README 中的 MCP 集成章节README.md。新手常见坑与排查清单 ⚠️命名规则服务器name只允许字母、数字、下划线和连字符^[a-zA-Z0-9_-]$否则配置校验直接报错权限忘了开服务器连上了但 Agent 用不了工具十有八九是安全策略没放行这是最高频的坑工具名必须是合法标识符底层 FastMCP 要求工具与参数名符合 Python 命名规范含空格或特殊符号会失败超时问题外部进程阻塞会导致连接超时确认你的 MCP 服务器响应及时必要时用timeout_seconds显式指定延伸阅读与核心模块路径 MCP 集成参考指南skills/google-antigravity-sdk/references/mcp_integration.mdMCP 示例教程含策略演示skills/google-antigravity-sdk/examples/getting_started/mcp_tools.md安全策略说明skills/google-antigravity-sdk/references/safety_policies.mdMCP 服务器类型定义源码google/antigravity/types.py总结Google Antigravity SDK 把 MCP 接入压缩到了声明一个服务器配置的层面——3 行代码完成连接再用enabled_tools裁剪能力、用 policy 圈定安全边界新手也能快速拥有一个工具强大的 AI Agent。【免费下载链接】antigravity-sdk-pythonA Python library for building AI agents that leverage the full power of Google Antigravity.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/an/antigravity-sdk-python创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考