北京
周三下午兩點，我準備把Gemma 4模型搬到Google Cloud TPU系統上。這次的意圖很明確：搭一個可以自驅動的DevOps/SRE助手，讓模型自己管理Docker容器、部署服務，順便把可觀測性和性能測試也打包進去。
第一件事就是把Antigravity CLI跑起來——一個終端里用智能體輔助寫代碼的工具。裝好后敲下agy，按要求關聯Google Cloud項目或賬號完成認證，交互界面就出現了。這一步沒遇到什么坑。
接下來是搭Python MCP Server。MCP標準庫的好處在于，傳輸通道怎么換，高層的工具代碼都是一樣的。我從最簡單的stdio傳輸入手，克隆官方GitHub示例倉庫gemma4-tips，進入tpu-26B-v6e4-devops-agent目錄，執行source init.sh。
腳本自動識別Shell環境，把PROJECT_ID這類變量設好。環境變量是后續各種構建腳本的依賴，萬一超時掉線，再跑一次source set_env.sh就能完整重置。基礎環境就緒后，我寫了一個最小MCP Server，在本地用Antigravity CLI直接連上去——客戶端和服務端擠在同一個環境里，連接成功。
從環境變量到MCP鏈路驗證，每一步都是增量。看著Antigravity CLI穩穩對接上自己寫的Server，調試記錄里又多了一個靠譜的節點。
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