跳至內容
遠端控制
MCP2-0Antigravity 應用程式功能MCP Antigravity 應用程式功能Antigravity 應用程式Antigravity CLIAntigravity IDE
適用於:
Antigravity 應用程式Antigravity CLIAntigravity IDE

Model Context Protocol (MCP)

「模型情境協定(MCP)」章節

Antigravity 支援 Model Context Protocol (MCP),開放標準,讓 AI 代理與編輯器能安全連接本機開發者工具、資料庫、檔案解析器與外部遠端 API。此整合為 AI 模型提供超越您目前工作區的即時內容與執行能力。

在本指南中,您將學會如何在 Antigravity 產品間連線與設定 MCP 伺服器。

MCP 是 Antigravity 與更廣泛開發環境之間的通用橋樑。您無需手動將資料庫結構描述、日誌或 API 規格複製貼上到提示詞或聊天面板,MCP 讓 Antigravity 在需要時直接擷取結構化內容或代表您執行安全動作。

透過 MCP,Antigravity 可以使用來自已連接 MCP 伺服器的即時資料,為其推理與建議提供依據:

  • 撰寫 SQL 查詢時,Antigravity 可檢查您的即時 Neon、Supabase 或 AlloyDB 結構描述,以建議正確的資料表與資料行名稱。
  • 在除錯部署失敗時,Antigravity 可直接從 Netlify 或 Heroku 提取近期的建置記錄。

透過 MCP,Antigravity 可以執行您已連接的伺服器所定義的特定安全動作:

  • 為以下項目建立 Linear 問題 TODO 項目。
  • 在 Notion 或 GitHub 上搜尋驗證模式。

Antigravity 應用程式

「Antigravity App」章節

在 Antigravity 應用程式中,您可透過以下方式管理 MCP 伺服器 已安裝的 MCP 伺服器 你的…區段 設定.

若要檢視及更新 MCP 伺服器:

  1. 按一下 設定 螢幕左下角的按鈕。
  2. 選取 自訂項目 並審查 已安裝的 MCP 伺服器 區段。

若要從下列項目安裝 MCP 伺服器 已安裝的 MCP 伺服器 區段:

  1. 按一下 新增 MCP。這會將您連接至 MCP Store,即可搜尋的可用 MCP 伺服器清單。
  2. 搜尋或向下捲動,找到您想安裝的 MCP 伺服器。
  3. 按一下 新增.

若要從此畫面管理 MCP 伺服器:

  • 解除安裝:按一下清單中 MCP 伺服器旁的垃圾桶圖示。
  • 停用或啟用:按一下清單中 MCP 伺服器旁的切換開關。
  • 重新整理:按一下重新整理按鈕。

無論是為 Antigravity App、Antigravity IDE 或 Antigravity CLI 設定自訂伺服器,設定檔都遵循標準化格式。該檔案包含單一 mcpServers 定義要連線的每台伺服器的物件:

{
  "mcpServers": {
    "sqlite-explorer": {
      "command": "node",
      "args": ["/usr/local/bin/sqlite-mcp-server.js"],
      "env": {
        "SQLITE_DB_PATH": "/var/data/app.db"
      }
    },
    "my-remote-server": {
      "serverUrl": "https://api.example.com/mcp/",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
      }
    }
  }
}

每個伺服器項目,位於 mcpServers 支援下列屬性。

需要下列其中一個傳輸屬性:

  • command (字串):可執行檔的路徑,用於 stdio 傳輸。
  • serverUrl (字串):遠端的 URL,用於 Streamable HTTP 或 SSE 伺服器。

設定下列任何選用屬性:

  • args (字串陣列):命令列引數,用於 stdio 傳輸。
  • env (物件):環境變數,用於 stdio 伺服器處理程序。
  • cwd (字串):工作目錄,用於 stdio 伺服器。
  • headers (物件):遠端伺服器的自訂 HTTP 標頭。
  • authProviderType (字串):驗證提供者。支援 "google_credentials" 適用於 Google Application Default Credentials (ADC)。
  • oauth (物件):OAuth 用戶端憑證(clientId, clientSecret).
  • disabled (布林值):暫時停用伺服器而不移除其設定。
  • disabledTools (字串陣列):要對模型隱藏的工具名稱。

已連接的 MCP 伺服器可使用內建 Google 憑證、自動 OAuth 流程或自訂 HTTP 標頭,對外部服務進行安全驗證。

設定 authProviderType 至 "google_credentials" 使用 Google 應用程式預設憑證(ADC):

{
  "mcpServers": {
    "my-gcp-service": {
      "serverUrl": "https://example.googleapis.com/mcp/",
      "authProviderType": "google_credentials"
    }
  }
}

這需要先在本機設定 Application Default Credentials。若要設定,請執行:

gcloud auth application-default login

若您先前已登入,請執行下列指令確認已設定配額專案:

gcloud auth application-default set-quota-project {QUOTA_PROJECT}

Antigravity 會自動處理支援動態用戶端註冊 (DCR) 的伺服器的 OAuth。對於這些伺服器,無需額外設定:

{
  "mcpServers": {
    "oauth-server": {
      "serverUrl": "https://api.example.com/mcp/"
    }
  }
}

若伺服器不支援動態用戶端註冊,您可以手動提供用戶端憑證:

{
  "mcpServers": {
    "oauth-server": {
      "serverUrl": "https://api.example.com/mcp/",
      "oauth": {
        "clientId": "your-client-id",
        "clientSecret": "your-client-secret"
      }
    }
  }
}

若您手動提供用戶端憑證,請確保以下 URL 已在您的 OAuth 提供者註冊為重新導向 URI:

https://antigravity.google/oauth-callback

若要連接啟用 OAuth 的伺服器:

  1. 開啟 代理設定 與 Cmd + , (macOS)或 Ctrl + , (Windows 與 Linux)。

  2. 導覽至 自訂項目 分頁並點選 驗證 伺服器旁邊。

    按一下「驗證」

  3. 在瀏覽器中完成驗證並複製授權碼。

    複製授權碼

  4. 將程式碼貼回設定面板並按一下 提交.

    貼上授權碼

驗證後,伺服器會自動重新連線。

已驗證的伺服器

存取權杖儲存於 ~/.gemini/antigravity/mcp_oauth_tokens.json。過期的權杖會自動重新整理,無效的權杖會被移除。

對於需要自訂 HTTP 標頭(如 API 金鑰或 bearer 權杖)的遠端伺服器,將其加入 headers 物件。例如:

{
  "mcpServers": {
    "my-remote-server": {
      "serverUrl": "https://api.example.com/mcp/",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
      }
    }
  }
}

MCP 權限與存取控制

「MCP 權限與存取控制」章節

Model Context Protocol 工具與資源的存取受 Antigravity 的下列項目規範 權限系統。預設情況下,未設定的 MCP 工具在…中執行 詢問 模式,執行前需要您的核准。您可在政策組態中允許特定工具或整個伺服器:

  • mcp(server/tool):比對特定伺服器上的特定工具。
  • mcp(server/*):比對指定伺服器上的所有工具。
  • mcp(*):比對所有已連接伺服器上任何 MCP 工具的全域萬用字元。

MCP 商店為各種開發者平台、資料庫與生產力服務提供直接整合:

資料庫與儲存空間(15 個伺服器)
開發人員工具與 CI/CD(17 台伺服器)
前端與設計(8 個伺服器)
安全性(4 部伺服器)
分析、AI 與雲端(32 台伺服器)