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MCP Server for accessing Google Cloud Platform documentation. Provides tools for searching and reading GCP documentation with Markdown formatting.
Server provides 2 tools with generally clear names and functional schemas. Descriptions are present and reasonably detailed (Japanese-language docs with good structure), but several important issues limit the score: (1) Parameter descriptions lack format/constraint details and validation guidance. (2) Output schemas are only partially documented, search_documentation returns a SearchResult model but the structured fields are not fully described in the tool docstring itself. (3) Error handling is present (try/catch blocks) but lacks guidance on recovery strategies or actionable next steps for the LLM. (4) No tool annotations (readOnlyHint/destructiveHint) despite both being READ_ONLY operations. (5) Parameters could benefit from more prescriptive guidance on usage. The code shows functional implementation and the tools themselves follow single-responsibility principle, but documentation and schema clarity fall short of production baseline.
GCP公式ドキュメントの本文をMarkdown形式で返します。 ## 使い方 このツールは、指定されたGCPドキュメントページのHTMLを取得し、 メインコンテンツを抽出してMarkdown形式に変換します。 長いドキュメントはページング機能を使用して段階的に読み取ることができます。 ## 対応URL - cloud.google.com で始まるURL（例: https://cloud.google.com/bigquery/docs/overview） - DevSiteの構造に最適化されており、ナビゲーションやサイドバーを除去します ## ページング - max_length: 返す最大文字数（1-1,000,000、デフォルト: 5000） - start_index: 開始位置（0以上、デフォルト: 0） - 続きがある場合は、結果の末尾に次のstart_indexが表示されます
Google Cloud のドキュメントを DuckDuckGo 検索を使用して検索します。 ## 使い方 このツールは、指定した検索フレーズに一致する Google Cloud ドキュメントページを検索します。 特定の URL が分からない場合に、関連するドキュメントを探す際に利用してください。 ## 検索のコツ - 一般的なフレーズではなく、具体的な技術用語を使用してください - サービス名を含めることで結果を絞り込めます（例: "Cloud Storage バケット バージョニング"） - 完全一致で検索したい場合は引用符（""）を使ってください（例: "Cloud Functions トリガー"） - 略語や別名も併用すると、より多くの関連情報が得られます ## 結果の見方 各検索結果には以下が含まれます: - rank_order: 関連度の順位（数字が小さいほど関連度が高い） - url: ドキュメントページの URL - title: ページタイトル - context: 抜粋や概要（利用可能な場合）
Tool Annotations Missing: Both tools are marked READ_ONLY but lack explicit readOnlyHint annotation in the MCP schema. Modern MCP spec encourages tool annotations to guide LLM behavior and enable client-side UI hints.
Parameter Constraints Not Repeated in Descriptions: Pydantic Field constraints (ge=1, le=50 for limit; gt=0, lt=1000000 for max_length) exist in code but are not restated in parameter descriptions. LLMs cannot read JSON Schema fields, they only see the description text. Description says 'Maximum characters to return' but does NOT say '1-1,000,000'.
Output Schema Not Formally Documented: read_documentation returns a plain string (Markdown), but the pagination protocol and format are embedded in narrative text. Clients cannot parse pagination signals reliably. search_documentation returns List[SearchResult], but the full field documentation is only in models.py, not in the tool docstring.
Inferred effective spec: <=2025-11-25.
| Scored | Grade | Overall | Spec posture | Rubric |
|---|---|---|---|---|
| 2026-09-22 | C | 63 | <=2025-11-25 | v2 |
| 2026-03-09 | F | 6 | - | v1 |
Error Handling Lacks Recovery Guidance: Both tools catch exceptions and return generic error messages ('Error searching Google Cloud docs: ...', 'Failed to read documentation from ...'). LLMs are not told what to do next: retry? Try a different query? Check the URL? Use search_documentation first?
Pagination Protocol Relies on String Parsing: read_documentation returns Markdown with a note about next_start_index embedded in text. LLMs must parse unstructured output to extract the next offset, error-prone and wastes tokens. No structured pagination field (e.g., 'has_more': bool, 'next_offset': int).
Search Tool May Return Low-Quality or Non-GCP Results: Tool description mentions filtering for cloud.google.com results but implementation uses DuckDuckGo search. No evidence in code that results are validated to be from cloud.google.com, search_google_cloud_docs function is imported but not visible. Risk of hallucinated or off-topic results.