cloud-monitoring-metric-selection

Cloud Monitoring Metric Selection — официальный skill Google для поиска и выбора описателей метрик Google Cloud Monitoring. Он подходит, когда нужно найти, перечислить или проверить metric types, имена, kind/value schemas и descriptors для конкретного GCP-сервиса или ресурса. Навык не подменяет актуальные данные заранее заготовленным списком: его критическое правило требует каждый раз запрашивать свежие metric descriptors через list_metric_descriptors, а затем фильтровать полученный набор локально внутри контекста агента. Работа начинается с проверки MCP-инструмента и его уникального адреса monitoring.googleapis.com/mcp. До любого API-вызова нужно подтвердить GCP Project ID и параметры ресурса из запроса или окружения. Нельзя подставлять условный project name, использовать проект из прежней истории или выполнять запрос без разрешённого идентификатора. После этого навык извлекает из задачи сервисный префикс, например compute, spanner, bigquery или storage, и переводит пользовательские понятия вроде CPU, memory, throughput, latency, connections или bytes scanned в набор поисковых подстрок. list_metric_descriptors возвращает полный актуальный набор для выбранного сервиса; навык применяет keyword matching локально, чтобы выбрать описатели, непосредственно связанные с намерением. В результате для каждой группы сервиса выводится таблица из 5–15 ключевых метрик, а не бесконтрольный дамп API. Таблица сохраняет поля ответа: Metric Type, Display Name, Description, Metric Kind, Value Type, Unit и Monitored Resource Types. Это позволяет одновременно увидеть технический путь метрики, человекочитаемое назначение, тип агрегации, тип значения, единицу измерения и ресурсы, к которым она применима. Примеры из инструкции используют значения GAUGE, DELTA и CUMULATIVE для kind, INT64, DOUBLE, DISTRIBUTION и BOOL для value type, а также единицы 1, By, s и ms. Ошибки обрабатываются явно. При синтаксической ошибке фильтра его нужно разобрать и исправить. При timeout или rate limit допускается одна повторная попытка с меньшим page size. Если API недоступен или возвращает пустой список, сначала проверяют, включён ли нужный сервис в проекте, а затем при необходимости сверяются с публичной документацией Google Cloud; fallback должен быть указан в отчёте вместе с исходной ошибкой и использованным источником. Публичные ссылки навыка ведут на список GCP metrics, reference MCP tool и руководство по синтаксису Monitoring filters. Ограничение skill заключается в обязательной зависимости от подтверждённого проекта, ресурса и live API: без них нельзя надёжно выбрать метрику, а найденный descriptor сам по себе ещё не создаёт alert или дашборд.