Neste guia, mostramos como usar a Caixa de ferramentas do MCP para bancos de dados e conectar sua instância do Cloud SQL a vários ambientes de desenvolvimento integrado (IDEs) e ferramentas de desenvolvedor que oferecem suporte ao Protocolo de contexto de modelo (MCP). Use essas ferramentas para executar consultas SQL e interagir com seu banco de dados.
O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) é um protocolo aberto para conectar modelos de linguagem grandes (LLMs) a fontes de dados, como o Cloud SQL. Os IDEs compatíveis são:
- Cursor
- Windsurf
- Visual Studio Code (Copilot)
- Cline(extensão do VS Code)
- Claude para computador
- Código do Claude
- CLI do Gemini
- Gemini Code Assist
Antes de começar
No console do Trusted Cloud , na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Trusted Cloud by S3NS .
Verifique se o faturamento está ativado para seu projeto do Trusted Cloud.
Verifique se o IP público está configurado para a instância do Cloud SQL. Por padrão, o Cloud SQL atribui um endereço IP público a uma nova instância. A caixa de ferramentas se conecta com segurança usando os conectores de linguagem do Cloud SQL.
Configure os papéis e as permissões necessárias para concluir essa tarefa. Você precisa do papel Cloud SQL > Cliente (
roles/cloudsql.client) ou permissões equivalentes do Identity and Access Management para se conectar à instância.Configure as Application Default Credentials (ADC) para seu ambiente.
Crie ou reutilize um usuário do banco de dados e tenha o nome de usuário e a senha prontos.
Instalar a MCP Toolbox
Para instalar a caixa de ferramentas, faça o download do binário correspondente ao seu sistema operacional e arquitetura de CPU.
linux/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/v0.7.0/linux/amd64/toolbox
darwin/arm64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/v0.7.0/darwin/arm64/toolbox
darwin/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/v0.7.0/darwin/amd64/toolbox
windows/amd64
curl -O https://storage.googleapis.com/genai-toolbox/v0.7.0/windows/amd64/toolbox
Torne o binário executável:
chmod +x toolboxVerifique a instalação usando o seguinte comando:
./toolbox --version
Configurar o cliente MCP
Código do Claude
1. Instale o Claude Code.
2. Crie o arquivo
.mcp.json na raiz do projeto, se ele não existir. 3. Adicione a configuração, substitua as variáveis de ambiente pelos seus valores e salve:
{
"mcpServers": {
"cloud-sql-postgres": {
"command": "./PATH/TO/toolbox",
"args": ["--prebuilt","cloud-sql-postgres","--stdio"],
"env": {
"CLOUD_SQL_POSTGRES_PROJECT": "PROJECT_ID",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_REGION": "REGION",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_INSTANCE": "INSTANCE_ID",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_DATABASE": "DATABASE_NAME",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_USER": "USER_ID",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_PASSWORD": "PASSWORD"
}
}
}
}
Claude para computador
1. Abra o Claude para computador e acesse "Configurações".
2. Na guia "Desenvolvedor", toque em "Editar configuração" para abrir o arquivo de configuração.
3. Adicione a configuração, substitua as variáveis de ambiente pelos seus valores e salve:
{
"mcpServers": {
"cloud-sql-postgres": {
"command": "./PATH/TO/toolbox",
"args": ["--prebuilt","cloud-sql-postgres","--stdio"],
"env": {
"CLOUD_SQL_POSTGRES_PROJECT": "PROJECT_ID",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_REGION": "REGION",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_INSTANCE": "INSTANCE_ID",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_DATABASE": "DATABASE_NAME",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_USER": "USER_ID",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_PASSWORD": "PASSWORD"
}
}
}
5. Reinicie o Claude Desktop.
6. A nova tela de chat mostra um ícone de martelo (MCP) com o novo servidor MCP disponível.
Cline
1. Abra a extensão Cline no VS Code e toque no ícone Servidores MCP.
2. Toque em "Configurar servidores MCP" para abrir o arquivo de configuração.
3. Adicione a seguinte configuração, substitua as variáveis de ambiente pelos seus valores e salve:
{
"mcpServers": {
"cloud-sql-postgres": {
"command": "./PATH/TO/toolbox",
"args": ["--prebuilt","cloud-sql-postgres","--stdio"],
"env": {
"CLOUD_SQL_POSTGRES_PROJECT": "PROJECT_ID",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_REGION": "REGION",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_INSTANCE": "INSTANCE_ID",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_DATABASE": "DATABASE_NAME",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_USER": "USER_ID",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_PASSWORD": "PASSWORD"
}
}
}
}
4. Um status ativo verde aparece depois que o servidor se conecta.
Cursor
1. Crie o diretório
.cursor na raiz do projeto, se ele não existir. 2. Crie o arquivo
.cursor/mcp.json, se ele não existir, e abra-o.3. Adicione a seguinte configuração, substitua as variáveis de ambiente pelos seus valores e salve:
{
"mcpServers": {
"cloud-sql-postgres": {
"command": "./PATH/TO/toolbox",
"args": ["--prebuilt","cloud-sql-postgres","--stdio"],
"env": {
"CLOUD_SQL_POSTGRES_PROJECT": "PROJECT_ID",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_REGION": "REGION",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_INSTANCE": "INSTANCE_ID",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_DATABASE": "DATABASE_NAME",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_USER": "USER_ID",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_PASSWORD": "PASSWORD"
}
}
}
}
4. Abra Cursor e navegue até Configurações > Configurações do cursor > MCP. Um status verde ativo aparece quando o servidor se conecta.
Visual Studio Code (Copilot)
1. Abra o VS Code e crie o diretório
.vscode na raiz do projeto, se ele não existir. 2. Crie o arquivo
.vscode/mcp.json, se ele não existir, e abra-o. 3. Adicione a seguinte configuração, substitua as variáveis de ambiente pelos seus valores e salve:
{
"mcp": {
"servers": {
"cloud-sql-postgres": {
"command": "./PATH/TO/toolbox",
"args": ["--prebuilt","cloud-sql-postgres","--stdio"],
"env": {
"CLOUD_SQL_POSTGRES_PROJECT": "PROJECT_ID",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_REGION": "REGION",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_INSTANCE": "INSTANCE_ID",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_DATABASE": "DATABASE_NAME",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_USER": "USER_ID",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_PASSWORD": "PASSWORD"
}
}
}
}
}
Windsurf
1. Abra o Windsurf e navegue até o assistente do Cascade.
2. Toque no ícone do MCP e em Configurar para abrir o arquivo de configuração.
3. Adicione a seguinte configuração, substitua as variáveis de ambiente pelos seus valores e salve:
{
"mcpServers": {
"cloud-sql-postgres": {
"command": "./PATH/TO/toolbox",
"args": ["--prebuilt","cloud-sql-postgres","--stdio"],
"env": {
"CLOUD_SQL_POSTGRES_PROJECT": "PROJECT_ID",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_REGION": "REGION",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_INSTANCE": "INSTANCE_ID",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_DATABASE": "DATABASE_NAME",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_USER": "USER_ID",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_PASSWORD": "PASSWORD"
}
}
}
}
CLI do Gemini
1. Instale a CLI do Gemini.
2. No diretório de trabalho, crie uma pasta chamada
.gemini. Nele, crie um arquivo settings.json.3. Adicione a seguinte configuração, substitua as variáveis de ambiente pelos seus valores e salve:
{
"mcpServers": {
"cloud-sql-postgres": {
"command": "./PATH/TO/toolbox",
"args": ["--prebuilt","cloud-sql-postgres","--stdio"],
"env": {
"CLOUD_SQL_POSTGRES_PROJECT": "PROJECT_ID",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_REGION": "REGION",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_INSTANCE": "INSTANCE_ID",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_DATABASE": "DATABASE_NAME",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_USER": "USER_ID",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_PASSWORD": "PASSWORD"
}
}
}
}
Gemini Code Assist
1. Instale a extensão Gemini Code Assist no Visual Studio Code.
2. Ative o modo agente no chat do Gemini Code Assist.
3. No diretório de trabalho, crie uma pasta chamada
.gemini. Nele, crie um arquivo settings.json.4. Adicione a seguinte configuração, substitua as variáveis de ambiente pelos seus valores e salve:
{
"mcpServers": {
"cloud-sql-postgres": {
"command": "./PATH/TO/toolbox",
"args": ["--prebuilt","cloud-sql-postgres","--stdio"],
"env": {
"CLOUD_SQL_POSTGRES_PROJECT": "PROJECT_ID",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_REGION": "REGION",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_INSTANCE": "INSTANCE_ID",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_DATABASE": "DATABASE_NAME",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_USER": "USER_ID",
"CLOUD_SQL_POSTGRES_PASSWORD": "PASSWORD"
}
}
}
}
Usar ferramentas
Sua ferramenta de IA agora está conectada ao Cloud SQL usando o MCP. Peça para o assistente de IA listar tabelas, criar uma tabela ou definir e executar outras instruções SQL.
As seguintes ferramentas estão disponíveis para o LLM:
- list_tables: lista tabelas e descrições
- execute_sql: execute qualquer instrução SQL