Se usó la API de Cloud Translation para traducir esta página.

Conecta tu IDE a Cloud SQL

MySQL | PostgreSQL | SQL Server

En esta guía, se muestra cómo usar la caja de herramientas de MCP para bases de datos y conectar tu instancia de Cloud SQL a varios entornos de desarrollo integrados (IDE) y herramientas para desarrolladores que admiten el Protocolo de contexto del modelo (MCP). Usa estas herramientas para ejecutar consultas en SQL e interactuar con tu base de datos.

El Protocolo de contexto del modelo (MCP) es un protocolo abierto para conectar modelos de lenguaje grandes (LLM) a fuentes de datos, como Cloud SQL. Los IDE compatibles son los siguientes:

Cursor
Windsurf
Visual Studio Code (Copilot)
Cline(extensión de VS Code)
Claude para computadoras
Claude code
CLI de Gemini
Gemini Code Assist

Antes de comenzar

En la Google Cloud consola, en la página del selector de proyectos, selecciona o crea un proyecto Google Cloud .
Asegúrate de tener habilitada la facturación para tu Google Cloud proyecto.
Habilita la API de Cloud SQL Admin en el proyecto Google Cloud.
Verifica que la IP pública esté configurada para la instancia de Cloud SQL. De forma predeterminada, Cloud SQL asigna una dirección IP pública a una instancia nueva. Toolbox se conecta de forma segura con los conectores de lenguaje de Cloud SQL.
Configura los roles y permisos necesarios para completar esta tarea. Necesitas el rol de Cloud SQL > Cliente (roles/cloudsql.client) o permisos equivalentes de Identity and Access Management para conectarte a la instancia.
Configura las credenciales predeterminadas de la aplicación (ADC) para tu entorno.
Crea o reutiliza un usuario de la base de datos y ten listos el nombre de usuario y la contraseña.

Instala MCP Toolbox

Para instalar la caja de herramientas, descarga el objeto binario que corresponda a tu sistema operativo y a la arquitectura 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

Haz que el objeto binario sea ejecutable:
```
chmod +x toolbox
```
Verifica la instalación con el siguiente comando:
```
./toolbox --version
```

Configura el cliente de MCP

Código de Claude

1. Instala Claude Code.
2. Crea el archivo .mcp.json en la raíz de tu proyecto si no existe.
3. Agrega la configuración, reemplaza las variables de entorno por tus valores y guarda:


{
  "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 computadoras de escritorio

1. Abre Claude Desktop y navega a Configuración.
2. En la pestaña Desarrollador, presiona Editar configuración para abrir el archivo de configuración.
3. Agrega la configuración, reemplaza las variables de entorno por tus valores y guarda:


{
  "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. Reinicia Claude para computadoras de escritorio.
6. En la nueva pantalla de chat, se muestra un ícono de martillo (MCP) con el nuevo servidor de MCP disponible.

Cline

1. Abre la extensión Cline en VS Code y presiona el ícono de Servidores de MCP.
2. Presiona Configure MCP Servers para abrir el archivo de configuración.
3. Agrega la siguiente configuración, reemplaza las variables de entorno por tus valores y guarda:


{
  "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. Aparece un estado activo verde después de que el servidor se conecta correctamente.

Cursor

1. Crea el directorio .cursor en la raíz del proyecto si no existe.
2. Crea el archivo .cursor/mcp.json si no existe y ábrelo.
3. Agrega la siguiente configuración, reemplaza las variables de entorno por tus valores y guarda:


{
  "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. Abre Cursor y navega a Configuración > Configuración del cursor > MCP. Cuando el servidor se conecta, aparece un estado activo de color verde.

Visual Studio Code (Copilot)

1. Abre VS Code y crea el directorio .vscode en la raíz de tu proyecto si no existe.
2. Crea el archivo .vscode/mcp.json si no existe y ábrelo.
3. Agrega la siguiente configuración, reemplaza las variables de entorno por tus valores y guarda:


{
  "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. Abre Windsurf y navega al asistente de Cascade.
2. Presiona el ícono de MCP y, luego, Configurar para abrir el archivo de configuración.
3. Agrega la siguiente configuración, reemplaza las variables de entorno por tus valores y guarda:


{
  "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 de Gemini

1. Instala la CLI de Gemini.
2. En tu directorio de trabajo, crea una carpeta llamada .gemini. Dentro de él, crea un archivo settings.json.
3. Agrega la siguiente configuración, reemplaza las variables de entorno por tus valores y, luego, guarda:


{
  "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. Instala la extensión Gemini Code Assist en Visual Studio Code.
2. Habilita el modo de agente en el chat de Gemini Code Assist.
3. En tu directorio de trabajo, crea una carpeta llamada .gemini. Dentro de él, crea un archivo settings.json.
4. Agrega la siguiente configuración, reemplaza las variables de entorno por tus valores y, luego, guarda:


{
  "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">
      }
    }
  }
}

Usa herramientas

Tu herramienta de IA ahora está conectada a Cloud SQL a través de MCP. Intenta pedirle a tu asistente de IA que cree una tabla, que enumere tablas o que defina y ejecute otras instrucciones de SQL.

Las siguientes herramientas están disponibles para el LLM:

list_tables: Enumera tablas y descripciones
execute_sql: Ejecuta cualquier instrucción de SQL.