周三下午两点，我准备把Gemma 4模型搬到Google Cloud TPU系统上。这次的意图很明确：搭一个可以自驱动的DevOps/SRE助手，让模型自己管理Docker容器、部署服务，顺便把可观测性和性能测试也打包进去。

第一件事就是把Antigravity CLI跑起来——一个终端里用智能体辅助写代码的工具。装好后敲下agy，按要求关联Google Cloud项目或账号完成认证，交互界面就出现了。这一步没遇到什么坑。

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接下来是搭Python MCP Server。MCP标准库的好处在于，传输通道怎么换，高层的工具代码都是一样的。我从最简单的stdio传输入手，克隆官方GitHub示例仓库gemma4-tips，进入tpu-26B-v6e4-devops-agent目录，执行source init.sh。

脚本自动识别Shell环境，把PROJECT_ID这类变量设好。环境变量是后续各种构建脚本的依赖，万一超时掉线，再跑一次source set_env.sh就能完整重置。基础环境就绪后，我写了一个最小MCP Server，在本地用Antigravity CLI直接连上去——客户端和服务端挤在同一个环境里，连接成功。

从环境变量到MCP链路验证，每一步都是增量。看着Antigravity CLI稳稳对接上自己写的Server，调试记录里又多了一个靠谱的节点。