Google ใช้เทคโนโลยี AI เพื่อแปลเนื้อหาเป็นภาษาที่คุณต้องการ การแปลโดย AI อาจมีข้อผิดพลาด

เชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ Developer Knowledge MCP

เซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Google Developer Knowledge ช่วยให้เครื่องมือการพัฒนาที่ทำงานด้วยระบบ AI เข้าถึงการค้นหาและดึงข้อมูลเอกสารประกอบอย่างเป็นทางการของนักพัฒนาแอป Google สำหรับผลิตภัณฑ์ต่างๆ เช่น Firebase, Google Cloud, Android, Google Maps Platform และอื่นๆ ได้โดยตรง การเชื่อมต่อเครื่องมือช่วยเขียนโค้ดกับคลังเอกสารประกอบที่เชื่อถือได้ของ Google จะช่วยให้คุณไม่ต้องค้นหาเว็บด้วยตนเอง ไม่ต้องใช้บริบทที่ล้าสมัย และไม่ต้องคัดลอกข้อมูล

ความสามารถของเซิร์ฟเวอร์ MCP

เซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Google Developer Knowledge มีเครื่องมือหลัก 3 รายการสำหรับเครื่องมือช่วยเขียนโค้ดที่ทำงานด้วยระบบ AI ดังนี้

ชื่อเครื่องมือ	คำอธิบาย
`search_documents`	ค้นหาเอกสารประกอบของนักพัฒนาแอป Google และแสดงข้อมูลที่ตัดตอนมาจากหน้าเว็บที่เกี่ยวข้องมากที่สุด พร้อมกับชื่อเอกสาร
`get_documents`	ดึงข้อมูลเนื้อหา Markdown แบบเต็มของเอกสารโดยใช้ชื่อที่แสดงผลโดย `search_documents`
`answer_query`	สร้างคำตอบที่มีโครงสร้างและสังเคราะห์ขึ้นโดยอิงตามคลังข้อมูล Developer Knowledge

เครื่องมือ search_documents จะค้นหาเอกสารประกอบของ Google เพื่อค้นหาส่วนที่เกี่ยวข้องมากที่สุดซึ่งตรงกับคำค้นหาของคุณ เมื่อคุณถามคำถาม เครื่องมือจะแสดงข้อความสั้นๆ หาก Agent ต้องการบริบทแบบเต็มของหน้าเว็บที่เกี่ยวข้องกับข้อความนั้นๆ ก็สามารถส่งชื่อทรัพยากรของเอกสารไปยัง get_documents เพื่อดึงข้อมูลทั้งหน้าเว็บได้

ใช้เครื่องมือ answer_query เมื่อต้องการคำตอบโดยตรงสำหรับคำถาม ที่สังเคราะห์ขึ้นจาก คลังข้อมูล Developer Knowledge แทนที่จะเป็นผลการค้นหาแบบดิบๆ หรือไฟล์ Markdown แบบเต็ม

เลือกวิธีการตรวจสอบสิทธิ์

เซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Developer Knowledge รองรับวิธีการตรวจสอบสิทธิ์ 2 วิธี ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อมในการพัฒนาซอฟต์แวร์และเครื่องมือช่วยเขียนโค้ดที่ทำงานด้วยระบบ AI

คีย์ API: เหมาะที่สุดสำหรับ IDE และ Agent CLI ของบุคคลที่สาม เช่น Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Codex และไคลเอ็นต์ MCP ระยะไกลอื่นๆ ส่งคีย์ API ในส่วนหัว X-Goog-Api-Key ผ่าน HTTPS
OAuth และ ADC: เหมาะที่สุดสำหรับ Google Antigravity หรือเวิร์กโฟลว์ระดับองค์กรที่ ใช้ ข้อมูลรับรองเริ่มต้นของแอปพลิเคชัน (ADC) หรือรหัสไคลเอ็นต์ OAuth 2.0 แบบสแตนด์อโลน

สร้างข้อมูลเข้าสู่ระบบที่จำเป็นสำหรับวิธีการตรวจสอบสิทธิ์ที่คุณเลือก เพื่ออนุญาตให้เครื่องมือช่วยเขียนโค้ดที่ทำงานด้วยระบบ AI หรือ Agent เขียนโค้ดตรวจสอบสิทธิ์คำขอด้วยบริการเซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Developer Knowledge

เลือกแท็บเพื่อสร้างข้อมูลเข้าสู่ระบบ

คีย์ API

ข้อกำหนดเบื้องต้น

ก่อนสร้างคีย์ API โปรดตรวจสอบว่าคุณมีสิ่งต่อไปนี้

โปรเจ็กต์ Google Cloud
ติดตั้ง gcloud CLI แล้ว (หากกำหนดค่าจากบรรทัดคำสั่ง)

เปิดใช้ API และสร้างคีย์ API

คุณสร้างคีย์ API ได้โดยใช้คอนโซล Google Cloud หรือ gcloud CLI

Google Cloud Console

เปิดหน้า Developer Knowledge API ในคอนโซล Google Cloud
เลือกโปรเจ็กต์ที่อยู่ในระบบคลาวด์ของ Google แล้วคลิกเปิดใช้
ไปที่หน้าข้อมูลเข้าสู่ระบบ
คลิกสร้างข้อมูลเข้าสู่ระบบ แล้วเลือกคีย์ API
คลิกการดำเนินการแก้ไขคีย์ API เพื่อกำหนดค่าข้อจำกัด
- เลือกจำกัดคีย์ ในส่วนการจำกัด API
- เลือก Developer Knowledge API
- หากวางแผนที่จะใช้คีย์เดียวกันนี้สำหรับการเรียกโมเดล (เช่น GEMINI_API_KEY) ให้เลือก Generative Language API ด้วย
คลิกบันทึก แล้วคัดลอกคีย์ API

gcloud CLI

เปิดใช้ Developer Knowledge API ในโปรเจ็กต์ โดยแทนที่ PROJECT_ID ด้วยรหัสโปรเจ็กต์
```
gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com \
  --project=PROJECT_ID
```
สร้างคีย์ API
```
gcloud services api-keys create \
  --project=PROJECT_ID \
  --display-name="DK API Key"
```
คำสั่งนี้จะแสดงรายละเอียดข้อมูลเมตาเกี่ยวกับคีย์ใหม่ คัดลอกและบันทึกค่าต่อไปนี้ทั้ง 2 ค่าจากเอาต์พุตจากคำสั่ง
- keyString: นี่คือคีย์ API แบบดิบ (เช่น AIzaSy...) คุณจะวางค่านี้ลงในการกำหนดค่า IDE
- name: นี่คือเส้นทางทรัพยากรของคีย์ (เช่น projects/PROJECT_ID/locations/global/keys/UNIQUE_ID) คุณจะใช้เส้นทางนี้เพื่อจำกัดคีย์ในขั้นตอนถัดไป
จำกัดคีย์ไว้ที่ Developer Knowledge API เพื่อช่วยป้องกันการใช้งานที่ไม่ได้รับอนุญาต แทนที่ KEY_NAME ด้วยเส้นทาง name แบบเต็มที่คัดลอกมาจากขั้นตอนก่อนหน้า
```
gcloud services api-keys update KEY_NAME \
  --api-target=service=developerknowledge.googleapis.com
```
สำคัญ: หากวางแผนที่จะใช้คีย์เดียวกันนี้สำหรับการเรียกโมเดล ทั่วไปของไคลเอ็นต์ AI (เช่น GEMINI_API_KEY) คุณต้อง อนุญาต Generative Language API ด้วย:
```
gcloud services api-keys update KEY_NAME \
  --api-target=service=developerknowledge.googleapis.com \
  --api-target=service=generativelanguage.googleapis.com
```

OAuth และ ADC

ข้อกำหนดเบื้องต้น

ก่อนกำหนดค่า OAuth โปรดตรวจสอบว่าคุณมีสิ่งต่อไปนี้

เปิดใช้ API

เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้เพื่อเปิดใช้ Developer Knowledge API ในโปรเจ็กต์

gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com \
  --project=PROJECT_ID

เลือกประเภทข้อมูลเข้าสู่ระบบ OAuth

เลือกแนวทางการรับรองที่เครื่องมือของคุณกำหนด

ข้อมูลรับรองเริ่มต้นของแอปพลิเคชัน

หากเครื่องมือช่วยเขียนโค้ดที่ทำงานด้วยระบบ AI รองรับ ADC (เช่น Google Antigravity) ให้ทำดังนี้

ตรวจสอบสิทธิ์ด้วยบัญชี Google และตั้งค่าโปรเจ็กต์โควต้า
```
gcloud auth application-default login \
  --project=PROJECT_ID
```
เมื่อเบราว์เซอร์เปิดขึ้น ให้ลงชื่อเข้าใช้ด้วยบัญชี Google และให้สิทธิ์ที่ขอ

รหัสไคลเอ็นต์ OAuth

หากเครื่องมือช่วยเขียนโค้ดที่ทำงานด้วยระบบ AI ต้องใช้รหัสไคลเอ็นต์และรหัสลับ OAuth แบบสแตนด์อโลน ให้ทำดังนี้

เปิดหน้าจอขอความยินยอม OAuth
ตั้งค่าประเภทผู้ใช้เป็นภายนอก กรอกชื่อแอปที่จำเป็น และอีเมลสนับสนุน แล้วคลิกบันทึกและดำเนินการต่อ
ในหน้ากลุ่มเป้าหมาย ให้คลิกเพิ่มผู้ใช้ ในส่วนผู้ใช้ทดสอบ ป้อนอีเมล Google แล้วคลิกบันทึก
ไปที่หน้าไคลเอ็นต์ คลิก สร้างไคลเอ็นต์ แล้วตั้งค่าประเภทแอปพลิเคชัน เป็น แอปเดสก์ท็อป
คลิกสร้าง แล้วดาวน์โหลดไฟล์ข้อมูลเข้าสู่ระบบไคลเอ็นต์ JSON

กำหนดค่า IDE หรือ Agent เขียนโค้ด

หลังจากได้รับข้อมูลเข้าสู่ระบบแล้ว ให้เลือกสภาพแวดล้อมการเขียนโค้ดที่ต้องการเพื่อดูวิธีการตั้งค่า

แทนที่ตัวยึดตำแหน่งในเทมเพลตการกำหนดค่าดังนี้ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับวิธีการตรวจสอบสิทธิ์ที่คุณเลือก

การตรวจสอบสิทธิ์ด้วยคีย์ API: แทนที่ YOUR_API_KEY ด้วย สตริงคีย์ API แบบดิบ
การตรวจสอบสิทธิ์ด้วย OAuth หรือ ADC: แทนที่ PROJECT_ID ด้วยรหัสโปรเจ็กต์ Google Cloud

Google Antigravity

Antigravity IDE และส่วนขยาย

หากต้องการกำหนดค่าเซิร์ฟเวอร์ MCP ใน Antigravity IDE หรือส่วนขยาย Antigravity (เช่น ใน VS Code) ให้เลือกวิธีการตรวจสอบสิทธิ์

ข้อมูลเข้าสู่ระบบ Google

วิธีติดตั้งเซิร์ฟเวอร์ MCP โดยใช้การตั้งค่าในคลิกเดียว

ในแผง Agent ให้คลิกเมนูตัวเลือกเพิ่มเติม () แล้วเลือก เซิร์ฟเวอร์ MCP
ค้นหา Google Developer Knowledge
คลิกไอคอนติดตั้ง () Antigravity จะกำหนดค่าเซิร์ฟเวอร์และเชื่อมต่อโดยใช้ข้อมูลเข้าสู่ระบบ Google ที่ใช้งานอยู่โดยอัตโนมัติ

คีย์ API

วิธีกำหนดค่าคีย์ API ใน Antigravity IDE หรือส่วนขยาย Antigravity

ในแผง Agent ให้คลิกเมนูตัวเลือกเพิ่มเติม () > เซิร์ฟเวอร์ MCP > จัดการเซิร์ฟเวอร์ MCP > ดูการกำหนดค่าแบบดิบ (หรือเปิด .agents/mcp_config.json)

เพิ่มการกำหนดค่าเซิร์ฟเวอร์ต่อไปนี้

{
  "mcpServers": {
    "google-developer-knowledge": {
      "serverUrl": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
      "headers": {
        "X-Goog-Api-Key": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Antigravity CLI

กำหนดค่าเซิร์ฟเวอร์ MCP ในไฟล์ .agents/mcp_config.json ของโปรเจ็กต์ (หรือทั่วโลกใน ~/.gemini/config/mcp_config.json)

ข้อมูลเข้าสู่ระบบ Google

{
  "mcpServers": {
    "google-developer-knowledge": {
      "httpUrl": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
      "authProviderType": "google_credentials",
      "oauth": {
        "scopes": [
          "https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"
        ]
      },
      "timeout": 30000,
      "headers": {
        "X-goog-user-project": "PROJECT_ID"
      }
    }
  }
}

คีย์ API

{
  "mcpServers": {
    "google-developer-knowledge": {
      "serverUrl": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
      "headers": {
        "X-Goog-Api-Key": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Claude Code

เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้ในเทอร์มินัล

claude mcp add google-dev-knowledge \
  --transport http https://developerknowledge.googleapis.com/mcp \
  --header "X-Goog-Api-Key: YOUR_API_KEY"

เคอร์เซอร์

หากต้องการกำหนดค่าเคอร์เซอร์ ให้แก้ไข .cursor/mcp.json ในรูทของโปรเจ็กต์หรือ ~/.cursor/mcp.json เพื่อให้เข้าถึงได้ทั่วโลก

{
  "mcpServers": {
    "google-developer-knowledge": {
      "url": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
      "headers": {
        "X-Goog-Api-Key": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

GitHub Copilot

การตั้งค่าพื้นที่ทำงาน

หากต้องการกำหนดค่า GitHub Copilot ใน VS Code สำหรับพื้นที่ทำงานที่เฉพาะเจาะจง ให้สร้างหรือแก้ไข .vscode/mcp.json ดังนี้

{
  "servers": {
    "google-developer-knowledge": {
      "url": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
      "headers": {
        "X-Goog-Api-Key": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

การตั้งค่าส่วนกลางของผู้ใช้

หากต้องการทำให้เซิร์ฟเวอร์พร้อมใช้งานในพื้นที่ทำงาน VS Code ทั้งหมด ให้เปิด การตั้งค่าผู้ใช้ (JSON) แล้วเพิ่มข้อมูลต่อไปนี้ในคีย์ "mcp"

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "google-developer-knowledge": {
        "url": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
        "headers": {
          "X-Goog-Api-Key": "YOUR_API_KEY"
        }
      }
    }
  }
}

Codex

หากต้องการกำหนดค่า Codex CLI หรือ Agent Codex ให้เพิ่มการกำหนดค่าเซิร์ฟเวอร์ลงใน ~/.codex/config.json (หรือ .codex/config.json ของโปรเจ็กต์):

{
  "mcpServers": {
    "google-developer-knowledge": {
      "url": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
      "headers": {
        "X-Goog-Api-Key": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

อื่นๆ

หากต้องการกำหนดค่าไคลเอ็นต์ MCP ระยะไกลอื่นๆ (เช่น JetBrains AI Assistant, Windsurf, Cline, Zed, Continue หรือ Claude Desktop) ให้กำหนดค่าเซิร์ฟเวอร์การขนส่ง HTTP ด้วยการตั้งค่าต่อไปนี้

URL ของเซิร์ฟเวอร์: https://developerknowledge.googleapis.com/mcp
ส่วนหัว HTTP: X-Goog-Api-Key: YOUR_API_KEY

เทมเพลตการกำหนดค่า JSON มาตรฐาน

{
  "mcpServers": {
    "google-developer-knowledge": {
      "url": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
      "headers": {
        "X-Goog-Api-Key": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

ยืนยันการเชื่อมต่อ

เมื่อกำหนดค่าแล้ว ให้รีสตาร์ทเครื่องมือช่วยเขียนโค้ดที่ทำงานด้วยระบบ AI หรือโหลดเซิร์ฟเวอร์ MCP ของเครื่องมืออีกครั้ง จากนั้นส่งพรอมต์ทดสอบเพื่อยืนยันว่าการผสานรวมเครื่องมือทำงานหรือไม่

How do I list Cloud Storage buckets using the Google Cloud Python SDK?

หาก Agent เรียกใช้ search_documents หรือ answer_query และแสดงข้อมูลจากเอกสารประกอบของ Google แสดงว่าเซิร์ฟเวอร์เชื่อมต่อและใช้งานได้

เพิ่มประสิทธิภาพหน้าต่างบริบทและการใช้โทเค็น

การดึงข้อมูลหน้าเอกสารประกอบแบบเต็มลงในหน้าต่างบริบทของโมเดล AI จะใช้โทเค็นจำนวนมาก การนำเข้าเอกสารขนาดใหญ่หลายรายการอาจทำให้ค่าใช้จ่ายโทเค็นสูงขึ้น เวลาในการตอบสนองเพิ่มขึ้น และหน้าต่างบริบทล้น

หากต้องการให้ได้คำตอบที่รวดเร็วและคุ้มค่าใช้จ่าย ให้ทำตามแนวทางปฏิบัติแนะนำในการทำวิศวกรรมพรอมต์ต่อไปนี้

ใช้การดึงข้อมูลแบบ 2 ขั้นตอน: ให้ Agent เริ่มต้นด้วยการเรียกใช้ search_documents ซึ่งจะแสดงข้อมูลที่ตัดตอนมา (Chunk) ที่เฉพาะเจาะจง ซึ่งมักจะมีไวยากรณ์หรือลายเซ็น API ที่คุณต้องการโดยไม่ต้องใช้โทเค็นสำหรับทั้งหน้าเว็บ สั่งให้ Agent เรียกใช้ get_documents เฉพาะเมื่อจำเป็นต้องใช้บริบทโดยรอบเท่านั้น
ใช้ answer_query สำหรับคำถามเชิงแนวคิด: เมื่อต้องการคำอธิบายที่สังเคราะห์ขึ้นหรือการเปรียบเทียบการออกแบบ ให้สั่งให้ Agent ใช้ answer_query เครื่องมือนี้จะสังเคราะห์คำตอบจากคลังข้อมูล Developer Knowledge โดยตรงโดยไม่ต้องแสดงหน้า Markdown แบบดิบๆ แบบเต็ม
เขียนพรอมต์ที่เฉพาะเจาะจงและมีขอบเขต: หลีกเลี่ยงพรอมต์ที่กว้างเกินไป เช่น "อธิบาย Firebase ทั้งหมด" แต่ให้ระบุผลิตภัณฑ์ แพลตฟอร์ม และภาษาเป้าหมาย
```
How do I write a Firestore transaction in Dart with error handling?
```
เพิ่มกฎ Agent ที่กำหนดเอง: เพิ่มหลักเกณฑ์ระดับโปรเจ็กต์ลงในไฟล์คำแนะนำของเครื่องมือช่วยเขียนโค้ดที่ทำงานด้วยระบบ AI (เช่น เช่น .cursorrules, CLAUDE.md, หรือ .github/copilot-instructions.md) เพื่อจำกัดการดึงข้อมูลทั้งหน้าเว็บโดยอัตโนมัติ:
```
When searching Google developer documentation, inspect search_documents
snippets first. Do not call get_documents unless the snippet lacks
necessary code context.
```

การกำหนดค่าความปลอดภัยและการรักษาความปลอดภัยที่ไม่บังคับ

MCP ทำให้เกิดความเสี่ยงและข้อควรพิจารณาด้านความปลอดภัยใหม่ๆ เนื่องจากคุณสามารถดำเนินการต่างๆ ได้มากมายด้วยเครื่องมือ MCP Google Cloud มีการตั้งค่าเริ่มต้นและนโยบายที่ปรับแต่งได้เพื่อควบคุมการใช้เครื่องมือ MCP ในองค์กรหรือโปรเจ็กต์ Google Cloud เพื่อลดและจัดการความเสี่ยงเหล่านี้

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการรักษาความปลอดภัยและการกำกับดูแล MCP ได้ที่ การรักษาความปลอดภัยและการรักษาความปลอดภัยของ AI

ใช้ Model Armor

Model Armor เป็นบริการของ Google Cloud ที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มความปลอดภัยและ การรักษาความปลอดภัยของแอปพลิเคชัน AI โดยจะคัดกรองพรอมต์และการตอบกลับของ LLM อย่างเชิงรุก เพื่อป้องกันความเสี่ยงต่างๆ และสนับสนุนแนวทางปฏิบัติ AI ที่มีความรับผิดชอบ ไม่ว่าคุณจะปรับใช้ AI ในสภาพแวดล้อมระบบคลาวด์หรือในผู้ให้บริการระบบคลาวด์ภายนอก Model Armor จะช่วยป้องกันอินพุตที่เป็นอันตราย ยืนยันความปลอดภัยของเนื้อหา ปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน รักษาการปฏิบัติตามข้อกำหนด และบังคับใช้นโยบายการรักษาความปลอดภัยและการรักษาความปลอดภัยของ AI อย่างสม่ำเสมอในสภาพแวดล้อม AI ที่หลากหลาย

เมื่อเปิดใช้ Model Armor พร้อมกับการ บันทึกที่เปิดใช้ Model Armor จะบันทึกเพย์โหลดทั้งหมด ซึ่งอาจเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในบันทึก

การกำหนดเส้นทางคำขอ MCP ไปยัง Model Armor

Model Armor พร้อมให้บริการใน บางภูมิภาค เมื่อเปิดใช้ Model Armor และคุณใช้เซิร์ฟเวอร์ MCP ในเขตอำนาจศาลที่ Model Armor ไม่รองรับ ลักษณะการกำหนดเส้นทางของการเรียกอาจแตกต่างกันไปสำหรับเซิร์ฟเวอร์ MCP ต่างๆ และอาจละเมิดการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านการพำนักของข้อมูลสำหรับข้อมูลที่ใช้งานและข้อมูลที่อยู่ระหว่างการส่ง ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับลักษณะการทำงาน ของเซิร์ฟเวอร์ MCP แต่ละรายการได้ที่ ผลิตภัณฑ์ที่รองรับ Model Armor

เปิดใช้ Model Armor

ทำตามขั้นตอนใน หัวข้อผสานรวมกับเซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Google และ Google Cloud เพื่อเปิดใช้ Model Armor

กำหนดค่าการป้องกันสำหรับเซิร์ฟเวอร์ MCP ระยะไกล

คุณสามารถใช้การตั้งค่าระดับต่ำสุดของ Model Armor เพื่อช่วยปกป้องการเรียกและการตอบกลับของเครื่องมือ MCP การตั้งค่าระดับต่ำสุดจะกำหนดตัวกรองความปลอดภัยขั้นต่ำที่ใช้กับทั้งโปรเจ็กต์ การกำหนดค่านี้จะใช้ชุดตัวกรองที่สอดคล้องกันกับการเรียกและการตอบกลับของเครื่องมือ MCP ทั้งหมดภายในโปรเจ็กต์

ตั้งค่าระดับต่ำสุดของ Model Armor โดยเปิดใช้การล้างข้อมูล MCP ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่หัวข้อ กำหนดค่าการตั้งค่าระดับต่ำสุดของ Model Armor settings

ดูตัวอย่างคำสั่งต่อไปนี้

gcloud model-armor floorsettings update \
--full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
--enable-floor-setting-enforcement=TRUE \
--add-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER \
--google-mcp-server-enforcement-type=INSPECT_AND_BLOCK \
--enable-google-mcp-server-cloud-logging \
--malicious-uri-filter-settings-enforcement=ENABLED \
--add-rai-settings-filters='[{"confidenceLevel": "MEDIUM_AND_ABOVE", "filterType": "DANGEROUS"}]'

แทนที่ PROJECT_ID ด้วยรหัสโปรเจ็กต์

โปรดทราบการตั้งค่าต่อไปนี้

INSPECT_AND_BLOCK: ประเภทการบังคับใช้ที่ ตรวจสอบเนื้อหาสำหรับเซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Google และบล็อกพรอมต์และ การตอบกลับที่ตรงกับตัวกรอง
ENABLED: การตั้งค่าที่เปิดใช้ตัวกรองหรือ การบังคับใช้
MEDIUM_AND_ABOVE: ระดับความเชื่อมั่นสำหรับการตั้งค่าตัวกรอง AI ที่มีความรับผิดชอบ - อันตราย คุณสามารถแก้ไขการตั้งค่านี้ได้ แม้ว่าค่าที่ต่ำกว่าอาจทำให้เกิดผลลบลวงมากขึ้น ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ ระดับความเชื่อมั่นของ Model Armor

ปิดใช้การสแกนการเข้าชม MCP ด้วย Model Armor

หากต้องการหยุดไม่ให้ Model Armor สแกนการเข้าชมไปยังและจากเซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Google โดยอัตโนมัติตามการตั้งค่าระดับต่ำสุดของโปรเจ็กต์ ให้เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้

gcloud model-armor floorsettings update \
  --full-uri='projects/PROJECT_ID/locations/global/floorSetting' \
  --remove-integrated-services=GOOGLE_MCP_SERVER

แทนที่ PROJECT_ID ด้วย โปรเจ็กต์ ID. Model Armor จะไม่ใช้กฎที่กำหนดในการตั้งค่าระดับต่ำสุดของโปรเจ็กต์นี้กับการเข้าชมเซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Google โดยอัตโนมัติ

การตั้งค่าระดับต่ำสุดและการกำหนดค่าทั่วไปของ Model Armor อาจส่งผลกระทบต่อมากกว่าแค่ MCP เนื่องจาก Model Armor ผสานรวมกับบริการต่างๆ เช่น Vertex AI การเปลี่ยนแปลงใดๆ ที่คุณทำกับการตั้งค่าระดับต่ำสุดอาจส่งผลต่อการสแกนการเข้าชมและลักษณะการทำงานด้านความปลอดภัยในบริการที่ผสานรวมทั้งหมด ไม่ใช่แค่ MCP

ปรับการตั้งค่า Model Armor

หากคุณใช้ Model Armor เพื่อปกป้องแอปพลิเคชัน คุณอาจพบข้อผิดพลาด 403 PERMISSION_DENIED สำหรับการค้นหาบางรายการ เนื่องจากเซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Developer Knowledge จะแสดงเฉพาะเอกสารประกอบสาธารณะจากแหล่งที่เชื่อถือได้ของ Google เราจึงขอแนะนำให้ตั้งค่าตัวกรองการแทรกพรอมต์และการหลบเลี่ยงการควบคุม (PIJB) เป็นระดับความเชื่อมั่น HIGH_AND_ABOVE เพื่อลดผลลบลวง หากกรณีการใช้งานของคุณไม่ได้เกี่ยวข้องกับเครื่องมืออื่นๆ ที่เข้าถึงข้อมูลส่วนตัวหรือข้อมูลที่ละเอียดอ่อน คุณอาจพิจารณาปิดใช้ตัวกรอง PIJB ด้วย

การแก้ปัญหา

หากพบปัญหาในการเชื่อมต่อหรือค้นหาเซิร์ฟเวอร์ MCP ของ Developer Knowledge โปรดดูเมทริกซ์การแก้ปัญหาและขั้นตอนการแก้ปัญหาต่อไปนี้

เมทริกซ์การแก้ปัญหา

อาการหรือข้อผิดพลาด	สาเหตุที่น่าจะเกิดขึ้น	วิธีแก้ไข
`400 Bad Request: API key not valid`	สตริงคีย์ API ขาดหายไป ไม่ถูกต้อง หรือมีรูปแบบไม่ถูกต้อง	ตรวจสอบว่าคัดลอกคีย์ API อย่างถูกต้องและกำหนดค่าใน `headers` ออบเจ็กต์ด้วยคีย์ `X-Goog-Api-Key`
`403 PERMISSION_DENIED`: `Developer Knowledge API has not been used`	ไม่ได้เปิดใช้ Developer Knowledge API ในโปรเจ็กต์ Google Cloud	เปิดใช้ API ในคอนโซล Google Cloud หรือเรียกใช้ `gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com`.
`403 PERMISSION_DENIED: API target restriction`	รายการการจำกัดคีย์ API ไม่รวม Developer Knowledge API	อัปเดตการจำกัดคีย์ API ในหน้าข้อมูลเข้าสู่ระบบในคอนโซล Google Cloud เพื่อรวม Developer Knowledge API
`401 UNAUTHENTICATED` หรือไม่มีข้อมูลเข้าสู่ระบบ ADC	ข้อมูลรับรองเริ่มต้นของแอปพลิเคชันหมดอายุหรือยังไม่ได้เริ่มต้น	เรียกใช้ `gcloud auth application-default login --project=PROJECT_ID` เพื่อรีเฟรชข้อมูลเข้าสู่ระบบในเครื่อง
`403 access_denied` / "การเข้าถึงถูกบล็อก: เกิดข้อผิดพลาดในการให้สิทธิ์"	บัญชีของคุณไม่ได้อยู่ในรายการผู้ใช้ทดสอบที่ได้รับอนุญาตในความยินยอม OAuth	ใน Google Cloud Console > แพลตฟอร์มการตรวจสอบสิทธิ์ > กลุ่มเป้าหมาย ให้เพิ่ม อีเมลของคุณในส่วน ผู้ใช้ทดสอบ
ข้อผิดพลาดของไคลเอ็นต์ OAuth หรือ URI เปลี่ยนเส้นทางไม่ถูกต้อง	สร้างไคลเอ็นต์ OAuth ด้วยประเภทแอปพลิเคชันที่ไม่รองรับ	สร้างรหัสไคลเอ็นต์ OAuth อีกครั้งโดยตั้งค่าประเภทเป็น แอปเดสก์ท็อป
`404 NOT_FOUND` ในปลายทาง `/mcp`	ไม่ได้เปิดใช้ API สำหรับโปรเจ็กต์	เปิดใช้ Developer Knowledge API ในคอนโซล Google Cloud หรือเรียกใช้ `gcloud services enable developerknowledge.googleapis.com`
`429 RESOURCE_EXHAUSTED`	คุณใช้งานถึงขีดจำกัดโควต้าของโปรเจ็กต์แล้ว	ตรวจสอบการใช้โควต้า Developer Knowledge APIใน คอนโซลและขอเพิ่มโควต้าหากจำเป็น
`403 PERMISSION_DENIED` กับ Model Armor	ผลลบลวงจากตัวกรอง PIJB ของ Model Armor บล็อกการค้นหาที่ปลอดภัย	ตั้งค่าความเชื่อมั่นของตัวกรอง PIJB เป็น `HIGH_AND_ABOVE` ในการตั้งค่าเทมเพลต Model Armor

แก้ไขข้อผิดพลาดในการตรวจสอบสิทธิ์และความยินยอม

การกำหนดค่าส่วนหัวของคีย์ API: ตรวจสอบว่าการกำหนดค่า MCP JSON มีส่วน headers ที่มี "X-Goog-Api-Key" อย่าส่งคีย์ API เป็นพารามิเตอร์การค้นหาใน URL
ผู้ใช้ทดสอบหน้าจอขอความยินยอม OAuth: เมื่อสร้างไคลเอ็นต์ OAuth สำหรับเดสก์ท็อปในโปรเจ็กต์ที่มีประเภทผู้ใช้ภายนอก ในโหมดทดสอบ Google จะบล็อกการเข้าถึงสำหรับบัญชีที่ไม่ได้อยู่ในรายการ ผู้ใช้ทดสอบ ตรวจสอบว่าได้เพิ่มอีเมล Google ที่ใช้งานอยู่ลงในส่วนกลุ่มเป้าหมาย > ผู้ใช้ทดสอบ ในคอนโซล Google Cloud แล้ว
โควต้าและขีดจำกัดอัตรา: หากต้องการตรวจสอบการใช้งานรายวันและการใช้งานต่อนาที ให้ไปที่ IAM และผู้ดูแลระบบ > โควต้าและขีดจำกัดของระบบ ในคอนโซล Google Cloud แล้ว กรองตาม Developer Knowledge API

เอกสารประกอบที่รวมไว้

ดูรายการผลิตภัณฑ์และที่เก็บเอกสารประกอบทั้งหมดของ Google ที่เซิร์ฟเวอร์จัดทำดัชนีได้ที่ข้อมูลอ้างอิงคลังข้อมูล

ข้อจำกัดที่ทราบ

เอกสารประกอบสาธารณะเท่านั้น: เซิร์ฟเวอร์จะจัดทำดัชนีเฉพาะเอกสารประกอบที่พร้อมให้บริการแบบสาธารณะ ซึ่งแสดงอยู่ใน ข้อมูลอ้างอิงคลังข้อมูล เอกสารภายใน ที่เก็บส่วนตัว และทรัพยากรของบุคคลที่สามจะไม่รวมอยู่ด้วย
ภาษาอังกฤษ: เซิร์ฟเวอร์จะจัดทำดัชนีและแสดงเอกสารประกอบเป็น ภาษาอังกฤษเท่านั้น
การพึ่งพาเครือข่าย: เซิร์ฟเวอร์ต้องมีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่ใช้งานได้ เพื่อเข้าถึง https://developerknowledge.googleapis.com